Vineyard landscape position influences grape nitrogen via soil nitrogen supply: insights from Ion exchange membrane monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Aims Understanding the impact of landscape on soil nitrogen (N) dynamics is essential for optimizing vineyard productivity and grape quality potential. Our study investigated the effect of site and slope position on soil N supply, grapevine N uptake, and berry quality potential in a Chardonnay vineyard. Methods Combining ion exchange membrane (IEM) technology with plant N tests, we monitored soil mineral N fluxes, nitrogen exposure (NE), and plant responses across two distinct sites (S1: rapid-draining sandy soil; S2: imperfectly drained silt loam) over a growing season. Results We observed distinct site-specific behaviors. S1 exhibited higher mineral N fluxes (up to 4.5 μg N·cm−2·day−1) and NE dominated by nitrate, whereas S2 stored more total N and organic matter. For both sites, lower slope positions showed 33% higher biological N availability, and 19% greater growing season soil N supply compared to upper slopes, linked to higher organic matter. Conclusions Sequential IEM placement effectively tracked plant-available N, expressed as NE, correlating strongly with vine N status. Site and slope position significantly influence N uptake, yield, and berry quality potential of grapevines by altering N mineralization and soil mineral N dynamics. These results provide a tool for optimizing N fertilizer management strategies within landscapes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».