Long-term fertilization restructured spatial patterns of soil phosphorus, organic matter, and bulk density in Florida soils
Notice bibliographique
Résumé
Decades of fertilization have led to the accumulation of phosphorus (P) in soils, complicating its management and contributing to degradation in Florida’s agricultural systems. Our objective was to quantify the impact of years of fertilization on P stocks and distribution within the soils of this agriculturally significant region. The study employed traditional methods and geostatistics to analyze data gathered from an intensive grid sampling approach across a network of paired sites in Lake City, St. Augustine, and Grandin, FL. The soil samples were analyzed for total P using X-ray fluorescence, bulk density (Db), and soil organic matter (SOM). Our findings revealed an average 44% increase in P due to long-term fertilizer application, with variability in accumulation across different sites. Agricultural practices also led to lower organic matter levels (21–68% decrease) and higher Db (7–24% increase) in cultivated soils. Fertilized fields showed a stronger spatial dependence for Db and SOM compared to unfertilized fields, measured by the nugget: sill (NS) ratio. Additionally, soil P exhibited stronger spatial correlations in fertilized fields, varying with crop type, soil type, and fertilizer application methods. The greater within-plot variances observed for most soil properties, especially in unfertilized fields, indicate the need for scientists to better match sample sizes to the variability of soil properties being studied. This research offers resource and land managers, policymakers, and scientists with quantitative insights into legacy P, guiding site-specific monitoring efforts (e.g., sample size requirements and field-scale variability) and regional forecasting and management strategies (e.g., regional variability).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».