Development of a preliminary nitrogen index for different soil types in Quebec
Notice bibliographique
Résumé
Le maïs est une culture importante en Amérique du Nord, avec plus de 360 000 ha cultivés intensivement au Québec. Une grande partie de ces terres cultivables du Québec est également drainée par des drains souterrains. Le maïs nécessite l'application de 120 à 180 kg/ha d'azote (N) pour optimiser son rendement, ce qui se traduit par l'application de 43 à 65 mille tonnes d'azote sur les terres cultivées de maïs au Québec. Cet ajout d'azote a des impacts environnementaux majeurs, notamment la contribution au réchauffement climatique par l'émission d'oxyde nitreux et la pollution des plans d'eau et des eaux souterraines par les nitrates (NO3-N), causée par le ruissellement et le lessivage des engrais. Pour explorer des méthodes plus durables de production de maïs qui réduisent sa contribution au réchauffement climatique, cette recherche aide à développer un indice N dépendant du type de sol qui comprend les pertes dues aux émissions d'oxyde nitreux, l'absorption d'azote par la plante, les transformations de l'azote dans le sol et les flux de NO3 aux exutoires de drainage en tuyaux. L’indice N développé est un rapport entre le N perdu et le N total disponible.Des travaux de terrain ont été menés sur quatre champs agricoles près de Saint-Hyacinthe, au Québec, afin de déterminer les caractéristiques du sol. Un champ expérimental à Saint-Emmanuel, au Québec, a également été considéré en utilisant des données publiées précédemment. DRAINMOD a été utilisé pour simuler l'hydrologie des sites afin de simuler avec précision les flux de NO3. DRAINMOD a obtenu des résultats satisfaisants avec des indices de concordance (IOA) de 0,58 à 0,95 et des efficacités de Kling-Gupta (KGE) de 0,31 à 0,72. Les flux de NO3 ont ensuite été générés à l'aide de DRAINMOD-N II pour les cinq sites et un total de trois textures de sol différentes (limoneux sableux, franco-sableux et franco-argileux). En raison du manque de données, il n'a été possible de calibrer DRAINMOD-N II que sur deux des sites. Pour ces deux sites, DRAINMOD-N II a obtenu des résultats satisfaisants avec un IOA de 0,89 à 0,97 et un KGE de 0,45 à 0,8. L'azote du sol a été calculé en fonction du travail de terrain et les paramètres restants ont été obtenus de la littérature et d'agronomes.Cinq pratiques de gestion des engrais ont été envisagées : 120, 122, 127, 180 et 222 kg N/ha. Les loams sableux ont été identifiés comme ceux qui lixivient le plus de NO3 avec des valeurs simulées de 52,39 à 82,12 kg N/ha. Les franco-argileux ont lixivié plus que les limons sableux avec des valeurs simulées de 11,6 à 33,77 kg N/ha et 32,6 à 55,13 kg N/ha, respectivement. L'indice N’a montré que les limons sableux étaient les plus à risque de pertes d'azote avec des valeurs d'indice faibles de 0,2 à 0,36, suivis des franco-argileux (0,32 à 0,59) puis des limons sableux (0,84 à 1,43). Les résultats de l'indice N indiquent que la gestion de l'azote est la plus importante sur les champs agricoles avec un sol franco-sableux puisque les résultats de l’indice N étaient les plus élevées pour les sites de limon sableux, quelle que soit la pratique de gestion des engrais. Les valeurs anormalement élevées de l'indice N pour les sites de limon sableux ont été causées par une surestimation de l'accumulation d'azote dans le sol en raison du moment des mesures de terrain.L’exactitude de l’indice N est discutable en raison de la disponibilité limitée des données. Sur la base des résultats de cette recherche, il est recommandé aux agriculteurs et aux spécialistes des éléments nutritifs de se concentrer principalement sur les indices N de niveau un, car un indice N de niveau trois nécessite beaucoup de données. Si l'indice N de niveau un signale que le site est à haut risque, il faut alors passer à un indice de niveau trois. Si l'on ne dispose pas de données précises pour réaliser un indice N de niveau trois, les résultats seraient moins fiables
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».