Particulate organic matter and soil mineral nitrogen concentrations are good predictors of the soil nitrogen supply to canola following legume and non-legume crops in western Canada
Notice bibliographique
Résumé
St. Luce, M., Ziadi, N., Zebarth, B. J., Whalen, J. K., Grant, C. A., Gregorich, E, G., Lafond, P., Blackshaw, R. E., Johnson, E. N., O'Donovan, J. T. and Harker, K. N. 2013. Particulate organic matter and soil mineral nitrogen concentrations are good predictors of the soil nitrogen supply to canola following legume and non-legume crops in western Canada. Can. J. Soil Sci. 93: 607-620. Accurate estimation of potential nitrogen (N) availability from preceding crops is essential to improve N fertilizer management in agricultural soils. Labile organic N fractions such as microbial biomass N (MBN), water-extractable organic N (WEON), particulate and light fraction organic matter N (POMN, LFOMN) are sensitive to management-induced changes and have the potential to predict N availability. This study assessed the impact of preceding legume [field pea (Pisum sativum L.), faba bean (Vicia faba L.), faba bean green manure] and non-legume crops [canola (Brassica napus L.) and wheat (Triticum aestivum L.)] on labile organic N fractions, mineral N (NH4-N+NO3-N), potentially mineralizable N (N 0 ) and soil N supply (canola grain yield and N uptake), and whether these soil parameters for the top 15 cm of soil could be used as indicators of soil N supply across no-till sites in western Canada. Labile organic N fractions and N 0 were similar regardless of preceding crop. Soil N supply was greatest following faba bean green manure at four of five sites. POMN was the best single predictor of soil N supply (R 2=0.56 and R 2=0.69 for yield and N uptake, respectively). Soil N supply was primarily related to the combined effects of POMN, mineral N and sand content, which explained 68 and 71% of the variation in grain yield and N uptake, respectively. This study demonstrated that POMN and mineral N are relatively good predictors of soil N supply to canola in western Canada. Accounting for these parameters as well as soil texture may help improve N fertilizer recommendations for canola.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».