ASSESMENT OF SOIL FERTILITY STATUS OF SELECTED RICE GROWING AREAS IN KILOMBERO DISTRICT - MOROGORO, TANZANIA
Notice bibliographique
Résumé
Soil fertility is an important factor in enhancing crop productivity. The study is aimed at assessing the soil fertility status in selected rice growing areas in Kilombero district and understand fertility variability among soils selected. Composite soil samples were collected in these rice growing areas at 0–20 cm deep and characterized for soil fertility status. This was done by analyzing twenty soil samples from rice growing villages of Kilombero district, whereby 20 soil samples were taken from 20 rice growing villages. The soil analysis included determination of total N, OC, P, soil pH, textural classes, exchangeable bases and micronutrients (ZN, Cu, Mn and Fe). The results showed that the soils surveyed are slightly to moderately acidic (pH 5.2 to 6.2). Results indicated that 80% of the soils were sand, 15% clay and the remaining 5% had loamy textural classes. Organic carbon ranged from very low to medium (0.40-2.53%), total N (0.11-0.32%). Also, results indicated that 50% of soils had P deficiency and 100% had inadequate S levels. In addition, 90% of the soils had inadequate exchangeable K and exchangeable Mg levels ranged from very low to medium (0.10-2.24 cmol(+) kg-1 ). Soils indicate to had 95% very low Exchangeable Ca with low base saturation. The CEC ranged from low to medium (7.0-21.60 cmol(+) kg-1). Extractable micronutrients such as Fe and Mn were adequate but Zn and Cu were inadequate in 35% and 10% of the soils, respectively. Results indicated that N, P, K, Ca and Zn were generally the limiting nutrients of which S and Na were limiting in all selected soil. Generally, the categorization of nutrient status indicated poor fertility in the studied soils. The results of the study area show deficient levels, however, there were variations in nutrient deficiencies in selected soils
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».