Soil amendments for increasing water and nutrient use efficiencies, reducing fertilizer pollution, and greater green pepper yield and quality
Notice bibliographique
Résumé
Avec l'augmentation de la demande alimentaire mondiale, les systèmes agricoles doivent optimiser l'utilisation des sols et de l'eau douce tout en minimisant les impacts environnementaux. L'utilisation excessive d'engrais dans les sols à texture grossière entraîne le lessivage et le ruissellement des nutriments, réduisant la productivité des cultures et provoquant de la pollution. L'étude visait à étudier les effets des amendements du sol sur l'efficacité de l'utilisation des nutriments et de l'eau, le rendement des cultures et la qualité des fruits dans les sols à texture grossière. Trois expériences en pots, conduites à l’extérieur ont été menées de 2018 à 2020, en utilisant des sols amendés de 1 % et 3 % de biochar, de 1 % de chaux et/ou de 0,5 % d'hydrogels commerciaux et naturels dans la couche de sol située entre 5 à 10 cm de la surface. Chaque expérience a suivi un plan en blocs complets randomisés avec quatre répétitions.Le premier essai a été menée sur une période de trois ans avec des poivrons verts cultivés dans un sol sablonneux limoneux. Les traitements étaient : biochar de bois dur (B), chaux (L), hydrogel (H), biochar-chaux (BL), biochar-hydrogel (BH), hydrogel-chaux (HL) et biochar-hydrogel-chaux (BHL). Les résultats ont montré que les traitements B, H, BH, HL et BHL réduisaient significativement la perte de nitrate-N, tandis que les traitements L, H, BH, HL et BHL diminuaient significativement la perte d'orthophosphate-P (p ≤ 0,05). Le rendement a augmenté de manière significative (p ≤ 0,05) avec l’utilisation de BH, HL et BHL par rapport au témoin et aux amendements simples. La taille des poivrons verts cultivés avec les traitements de B, L, BH, HL et BHL était supérieure aux autres, tandis que la texture a été améliorée avec les traitements de B, BH et BHL. La deuxième expérience a été menée sur une période de deux ans avec des plants de poivrons verts en pot pour examiner l'impact des taux d'application de biochar de paille de blé à 0 %, 1 % et 3 % (p/p) sur le lessivage des nutriments dans les sols fertiles et moins fertiles. Les résultats ont indiqué que l'ajout de 1 % et 3 % de biochar réduisait significativement (p ≤ 0,05) le volume de lixiviat et les pertes de nitrate-N et d'orthophosphate-P. Dans le sol moins fertile, le rendement des poivrons a augmenté de manière significative (p ≤ 0,05) avec l’ajout de BC à 3 %. La taille, l'épaisseur, la texture, et la valeur nutritive des poivrons se sont améliorées (p ≤ 0,05) par l’addition de l'amendement BC 3 % et cela dans les deux types de sol.La troisième expérience a été menée, sur une période de deux saisons, pour examiner les effets de trois niveaux d'irrigation (100 %, 60 % et 40 % de l'irrigation complète) et l’ajout d'hydrogel naturel (NH) et commercial (CH) sur la production de poivrons verts dans un sol à texture grossière. Les résultats ont révélé que l’utilisation de CH ou de NH avec 100 % d'irrigation permettait de réduire (p ≤ 0,05) les pertes de nitrate-N et d'orthophosphate-P. Le rendement le plus élevé de poivron vert a été obtenu avec le CH et NH à pleine irrigation, suivi d'une irrigation à 60 %. L’utilisation du CH ou du NH, avec une irrigation à 60 % ou à 40 % a permis d’améliorer (p ≤ 0,05) la texture des fruits. Les traitements de CH ou de NH ont permis d’améliorer la taille, l'épaisseur et la couleur des fruits et la qualité nutritionnelle sur tous les niveaux d’irrigation.L’étude a démontré que l’utilisation des H et des co-amendements BH, HL et BHL permettait de réduire les pertes de nutriments, réduisant ainsi la pollution des eaux souterraines. Le biochar peut être appliqué à des taux de 1 % ou 3 % (p/p) pour minimiser les pertes par lessivage des nutriments dans les sols à texture grossière. D’autres études sur le terrain sont nécessaires pour évaluer l’efficacité de ces amendements dans différents types de sols et de cultures sous divers climats
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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 | 0,001 | 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».