sampler up to 30 cm depth. Soil cor

sampler up to 30 cm depth. Soil cores were sectioned into 0-10,
10- 20 and 20-30 cm increments for 30 cm samples, then the
soil was categorised as top soil (up to 10 cm) and Sub soil (up
to 30 cm). The soils was collected by an augur and kept in
polythene bags so that they remain in field moist condition.
Before collecting sample from particular field relevant
information regarding fertilizer application and tillage practices
was collected from the concern farmer of that field. After
completion of collecting soil samples, the unwanted materials
like stones, granules, plant parts, leaves etc. were discarded
from sample. The samples were dried at room temperature,
crushed, mixed thoroughly and sieved with a 2 mm sieve.
Composite samples were prepared by mixing the sieved soils
and preserved in polythene. Soil samples were analyzed using
wet oxidation methods of Walkley and Black [7]. All data were
analyzed using SPSS statistical software version 16.0. Analysis
of variance (ANOVA) was carried out using two-factor
randomized complete plot design. Significant F-values were
obtained; differences between individual means were tested
using the LSD (Least Significant Difference) test.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ตรวจวัดได้ถึง 30 ซม.ลึก แกนดินถูกแบ่งช่องเป็น 0-1010 - 20 และเพิ่มขึ้น 20-30 ซม.สำหรับตัวอย่าง 30 ซม. นั้นดินถูกจัดให้เป็นดินชั้นบน (สูงสุด 10 เซนติเมตร) และย่อยดิน (ค่าถึง 30 ซม.) รวบรวม โดย augur การ และเก็บไว้ในดินpolythene bags เพื่อให้พวกเขาอยู่ในสภาพชื้นฟิลด์ก่อนเก็บตัวอย่างจากฟิลด์ที่เกี่ยวข้องข้อมูลเกี่ยวกับการปฏิบัติประยุกต์และ tillage ปุ๋ยถูกรวบรวมจากเกษตรกรกังวลของฟิลด์นั้น หลังจากเสร็จสิ้นการเก็บตัวอย่างดิน วัสดุที่ไม่พึงประสงค์หิน เม็ด ชิ้นส่วนพืช ใบไม้ฯลฯ ถูกละทิ้งจากตัวอย่างนี้ ตัวอย่างอบแห้งที่อุณหภูมิห้องบด ผสมอย่างทั่วถึง และแหลกลาญ ด้วยตะแกรงขนาด 2 มม.มีเตรียมตัวอย่างคอมโพสิต โดยการผสมดิน sievedและเก็บรักษาไว้ใน polythene ตัวอย่างดินมาวิเคราะห์โดยใช้วิธีเปียกออกซิเดชันของ Walkley และสีดำ [7] ข้อมูลทั้งหมดได้วิเคราะห์โดยใช้ SPSS เวอร์ชั่นของซอฟต์แวร์ทางสถิติ วิเคราะห์ของความแปรปรวน (ANOVA) ดำเนินการโดยใช้สองปัจจัยการออกแบบแผนสุ่มสมบูรณ์ มีค่า F มีนัยสำคัญได้รับ ทดสอบความแตกต่างระหว่างบุคคลหมายถึงโดยใช้การทดสอบ LSD (ความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญน้อยที่สุด)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

Sampler ขึ้นที่ระดับความลึก 30 ซม. แกนดินถูกแบ่งออกเป็น 0-10,
10- 20 และ 20-30 ซม. เพิ่มขึ้นทีละตัวอย่าง 30 ซม. แล้ว
ดินแบ่งเป็นดินชั้นบน (ไม่เกิน 10 ซม.) และดินต (ไม่เกิน
30 ซม.) ดินที่ถูกเก็บรวบรวมโดยทำนายและเก็บไว้ใน
ถุงพลาสติกเพื่อให้พวกเขายังคงอยู่ในสภาพชื้นฟิลด์.
ก่อนที่จะเก็บรวบรวมตัวอย่างจากที่เกี่ยวข้องสาขาเฉพาะ
ข้อมูลเกี่ยวกับการใส่ปุ๋ยและการเตรียมการปฏิบัติที่
ถูกเก็บรวบรวมจากเกษตรกรกังวลของสนามว่า หลังจาก
เสร็จสิ้นการเก็บตัวอย่างดินวัสดุที่ไม่พึงประสงค์
เช่นหินแกรนูล, ชิ้นส่วนพืชใบ ฯลฯ ถูกโยนทิ้ง
จากตัวอย่าง กลุ่มตัวอย่างที่แห้งที่อุณหภูมิห้อง
บดให้ละเอียดผสมและร่อนด้วยตะแกรง 2 มม.
ตัวอย่างคอมโพสิตได้จัดทำขึ้นโดยการผสมดินร่อน
และเก็บรักษาไว้ใน polythene ตัวอย่างดินมาวิเคราะห์โดยใช้
วิธีการออกซิเดชั่เปียก Walkley และสีดำ [7] ข้อมูลทั้งหมดถูก
วิเคราะห์โดยใช้โปรแกรม SPSS เวอร์ชันซอฟต์แวร์ทางสถิติ 16.0 การวิเคราะห์
ความแปรปรวน (ANOVA) คือการดำเนินการโดยใช้สองปัจจัย
การออกแบบพล็อตแบบสุ่มสมบูรณ์ ที่สําคัญ F-ค่าถูก
ได้รับ; ความแตกต่างระหว่างบุคคลหมายถึงการได้รับการทดสอบ
โดยใช้การ LSD (น้อยแตกต่างกัน) การทดสอบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตัวอย่างถึง 30 ซม. ความลึก แกนดิน แบ่งเขต10 - 20 และ 30 ซม. เพิ่มขึ้น 20-30 เซนติเมตร ตัวอย่างแล้วดินตามหน้าดิน ( ได้ถึง 10 ซม. ) และดินชั้นล่าง ( ขึ้น30 ซม. ) ดินที่ถูกรวบรวมโดย เกอร์ และเก็บไว้ในกระเป๋า Polythene เพื่อให้พวกเขายังคงอยู่ในเขตชุ่มชื้น เงื่อนไขก่อนการเก็บตัวอย่างจากสนามใดที่เกี่ยวข้องข้อมูลเกี่ยวกับการใช้ปุ๋ยและการไถพรวนรวบรวมจากปัญหาชาวนาทุ่ง หลังจากเสร็จจากการเก็บตัวอย่างดิน , วัสดุที่ไม่พึงประสงค์เหมือนหิน , เม็ด , ส่วนของพืช ใบไม้ ฯลฯ ถูกทิ้งจากตัวอย่าง ตัวอย่างแห้งที่อุณหภูมิห้องบดละเอียดผสมกับและตะแกรงขนาด 2 มิลลิเมตรตัวอย่างผสมเตรียมโดยการผสมดินอีกครั้งและเก็บรักษาไว้ใน polythene ตัวอย่างดินมาวิเคราะห์โดยใช้เปียกออกซิเดชันวิธีการหนังสือนิยาย - ดำ [ 7 ] ข้อมูลทั้งหมดได้วิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้โปรแกรม SPSS สถิติซอฟต์แวร์เวอร์ชั่น 16.0 . การวิเคราะห์ความแปรปรวน ( ANOVA ) โดยใช้สองปัจจัยคือแปลงแผนการทดลองแบบสุ่มสมบูรณ์ ที่สำคัญ f-values คือได้ ความแตกต่างระหว่างบุคคล โดยหมายถึงการใช้ LSD ( Least Significant Difference ) ทดสอบ