Materials and MethodsWe compiled a

Materials and Methods
We compiled a dataset of STP, grain yield, fertilizer P application, and GPC by conducting
a thorough review of the primary literature. We searched online databases using Google
Scholar and ISIWeb of Science. The citation indices of initial papers were used to identify
additional relevant publications.When deemed appropriate, we also contacted soil fertility
researchers from the north-central region. The final dataset for corn included 268 observations
from six sources, and our final dataset for soybeans included 172 observations from
four sources (Table 1).
Data from all sources were converted to common units for yield (kg ha−1 at 15.5%
moisture for corn, kg ha−1 at 13% moisture for soybeans), P fertilizer rate (kg P ha−1),
and GPC (g P kg−1 grain, 0% moisture basis). The STP data was reported as Bray P1.
Within data sets, Bray P1 soil tests that were associated with soil samples having pH values
>7.4, which is above the recommended soil pH range for the Bray P1 test (Frank,
Beegle, and Denning 1998; Rehm and Schmitt 1993), were removed from our analysis.
Although the mean soil pH for the Schlegel and Havlin (1995) dataset was 8.0 (24 datapoints),
there was no evidence of substantial pH variability within this study, and because
the reported GPC values were consistent with other datasets, we retained this dataset in our
analysis. We removed one data point from the Prater soybean dataset, which had a GPC
value >3 standard deviations above the mean. When not reported, crop P removals were
calculated on a kg P ha−1 basis by adjusting GPC for crop moisture and multiplying by
grain yield.
Barber (1979) reported average grain yields, average GPC, and annual fertilizer P
applications. However, only beginning and ending STP values were reported. We calculated
multiyear average STP values for each P treatment by assuming a linear change in
STP between the initial and final soil test. Mallarino (1996) reported GPC and fertilizer
P rates for each of four P treatments, but reported only two yields (one yield for the 0 P
treatment and one average yield for the 25, 50, and 75 kg P ha−1 treatments) because
there was no significant difference in yield across these three P rates. We used the average
yield reported for P treatments for each of these three P rates. All other research data are
presented directly as reported.
We conducted exploratory data analysis by plotting crop P removals against grain yield
and GPC and by plotting corn and soybean GPC individually against STP, grain yield, and
fertilizer P rate. In all cases, significance is reported at α = 0.05. The P removal was
regressed against grain yield and GPC, and corn and soybean GPC were regressed against
yield, P fertilizer rate, STP, and all potential interaction effects using the step and lm procedures
in R version 2.12.1 (R Core Development Team 2010). We determined a best linear
fit model using backward stepwise elimination, with our criterion being minimization of
the Akaike information criterion (AIC) value.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วัสดุและวิธีการ
เรารวบรวมชุดข้อมูลของ STP เมล็ดผลผลิต ปุ๋ย P และ GPC โดยดำเนินการ
จากการทบทวนวรรณกรรมหลักอย่างละเอียด เราค้นหาฐานข้อมูลออนไลน์โดยใช้ Google
ISIWeb วิทยาและนักวิชาการ ดัชนีอ้างอิงของเอกสารเริ่มต้นถูกใช้เพื่อระบุ
สิ่งพิมพ์ที่เกี่ยวข้องเพิ่มเติมเมื่อสมควร เรายังติดต่ออุดมสมบูรณ์ดิน
นักวิจัยจากภาคเหนือกลาง ชุดข้อมูลขั้นสุดท้ายสำหรับข้าวโพดรวม 268 สังเกต
จาก 6 แหล่ง และชุดข้อมูลของเราสุดท้ายสำหรับถั่วเหลืองรวม 172 สังเกตจาก
4 แหล่ง (ตารางที่ 1) .
ข้อมูลจากแหล่งข้อมูลทั้งหมดถูกแปลงเป็นหน่วยทั่วไปสำหรับผลผลิต (กก. ha−1 ที่ 15.5%
moisture สำหรับข้าวโพด ha−1 กิโลกรัมที่ความชื้น 13% สำหรับถั่วเหลือง), อัตราปุ๋ย P (กก. P ha−1),
และ GPC (g P kg−1 ข้าว พื้นฐานความชื้น 0%) มีรายงานข้อมูล STP เป็น P1 Bray.
ภายในชุดข้อมูล ทดสอบดิน Bray P1 ที่สัมพันธ์กับดินตัวอย่างที่มีค่า pH
> 7.4 ซึ่งสูงกว่าช่วงค่า pH ดินที่แนะนำสำหรับการทดสอบ Bray P1 (Frank,
Beegle และ Denning 1998 Rehm และ Schmitt 1993), ออกจากการวิเคราะห์ของเรากัน
แม้ว่า pH ดินหมายถึงสำหรับชุดข้อมูล (1995) Schlegel และ Havlin ถูก 8.0 (24 datapoints),
มีหลักฐานไม่พบค่า pH ความแปรผันภายในการศึกษานี้ และ
ค่า GPC รายงานสอดคล้องกับ datasets อื่น ๆ เราเก็บชุดข้อมูลนี้ในเรา
วิเคราะห์ เราเอาข้อมูลหนึ่งจุดจากชุดข้อมูลของถั่วเหลืองที่ Prater ซึ่งมี GPC เป็น
ค่า > 3 ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานสูงกว่าค่าเฉลี่ย รายงาน ไม่ได้เอาออกตัด P
ตามตาม ha−1 กก. P ปรับ GPC สำหรับความชื้นพืช และคูณด้วย
เมล็ดผลผลิต
ตัดผม (1979) รายงานผลผลิตเมล็ดเฉลี่ย เฉลี่ย GPC และปีปุ๋ย P
โปรแกรมประยุกต์ อย่างไรก็ตาม เท่านั้นเริ่มต้น และสิ้นสุดค่า STP มีรายงาน เราคำนวณ
multiyear เฉลี่ย STP ค่ารักษาแต่ละ P โดยสมมติว่าการเปลี่ยนแปลงเชิงเส้นใน
STP ระหว่างการทดสอบดินเริ่มต้น และสุดท้าย Mallarino (1996) รายงาน GPC และปุ๋ย
P ราคาสำหรับแต่ละการรักษา 4 P แต่รายงานอัตราผลตอบแทนสองเท่า (ผลตอบแทนหนึ่งสำหรับ P 0
บำบัดและผลผลิตเฉลี่ยหนึ่ง การ 25, 50, 75 กก. P ha−1 รักษา) เนื่องจาก
มีไม่แตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในผลผลิตในราคา P 3 เราใช้ค่าเฉลี่ย
พิมพ์รายงานสำหรับการรักษาสำหรับแต่ละราคา P 3 P ข้อมูลงานวิจัยอื่น ๆ
แสดงกับรายงาน.
เราดำเนินการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงบุกเบิก โดยพล็อตเอาออกตัด P กับผลผลิตข้าว
และ GPC และพล็อตข้าวโพดและถั่วเหลือง GPC แยกกันกับ STP ผลผลิตข้าว และ
อัตราปุ๋ย P ในทุกกรณี รายงานค่านัยสำคัญที่α = 0.05 ไม่เอา P
มีผลผลิตเมล็ดและ GPC และข้าวโพดและถั่วเหลือง GPC ได้มีปัญหากับ
ผลผลิต P อัตราปุ๋ย STP และอาจโต้ตอบลักษณะพิเศษทั้งหมดโดยใช้กระบวนการขั้นตอนและ lm
ใน R รุ่น 2.12.1 (R หลักพัฒนาทีม 2010) เรากำหนดส่วนแบบเส้น
ตัด stepwise ย้อนหลัง ด้วยเงื่อนไขของเราเป็นการลดภาระของรุ่นพอดี
ค่าเกณฑ์ (AIC) ข้อมูล Akaike

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วัสดุและวิธีการ
เรารวบรวมชุดข้อมูลของเอสทีพี, ผลผลิต, การประยุกต์ใช้ปุ๋ยฟอสฟอรัสและ GPC โดยการดำเนิน
การตรวจสอบอย่างละเอียดของเอกสารหลัก เราได้ค้นหาฐานข้อมูลออนไลน์โดยใช้ Google
Scholar และ ISIWeb วิทยาศาสตร์ ดัชนีอ้างอิงของเอกสารเริ่มต้นถูกนำมาใช้เพื่อระบุ
publications.When ที่เกี่ยวข้องเพิ่มเติมตามความเหมาะสมเรายังติดต่ออุดมสมบูรณ์ของดิน
นักวิจัยจากภาคเหนือกลาง ชุดสุดท้ายสำหรับข้าวโพดรวม 268 สังเกต
จากหกแหล่งที่มาและชุดสุดท้ายของเราสำหรับถั่วเหลืองรวม 172 สังเกตจาก
แหล่งที่สี่ (ตารางที่ 1)
ข้อมูลจากแหล่งที่มาทั้งหมดได้รับการแปลงเป็นหุ้นสามัญเป็นอัตราเงินปันผลตอบแทน (กิโลกรัมต่อเฮกตาร์ 1 ที่ 15.5%
ความชื้น ข้าวโพดกิโลกรัมต่อเฮกตาร์ 1 ที่ความชื้น 13% ถั่วเหลือง) อัตราปุ๋ย P (กก P ฮ่า-1)
และ GPC (กรัม P-1 กิโลกรัมเมล็ดความชื้น 0%) ข้อมูล STP มีรายงานว่าเบรย์ P1
ภายในชุดข้อมูลเบรย์ P1 ทดสอบดินที่เกี่ยวข้องกับตัวอย่างดินที่มีค่าพีเอช
> 7.4 ซึ่งสูงกว่าช่วงที่แนะนำ pH ของดินสำหรับการทดสอบเบรย์ P1 (แฟรงก์
Beegle และเดนนิ่ง 1998 ; Rehm และมิต 1993) ถูกถอดออกจากการวิเคราะห์ของเรา
แม้ว่า pH ของดินเฉลี่ยสำหรับ Schlegel และ Havlin (1995) ชุดข้อมูลที่เป็น 8.0 (24 datapoints)
ไม่มีหลักฐานของความแปรปรวนค่า pH ที่สำคัญในการศึกษาครั้งนี้และเนื่องจาก
รายงาน ค่า GPC มีความสอดคล้องกับชุดข้อมูลอื่น ๆ ที่เราสะสมชุดนี้ของเราใน
การวิเคราะห์ เราเอาจุดข้อมูลหนึ่งจากชุดข้อมูลที่ถั่วเหลือง Prater ซึ่งมี GPC
ค่า> 3 ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสูงกว่าค่าเฉลี่ย เมื่อไม่ได้รายงานการเพาะปลูก P ลบถูก
คำนวณจากกิโลกรัม P-1 ฮ่าพื้นฐานโดยการปรับ GPC สำหรับพืชความชื้นและคูณด้วย
ผลผลิตข้าว
ตัดผม (1979) รายงานผลผลิตเฉลี่ยข้าวเฉลี่ย GPC และประจำปีปุ๋ย P
การใช้งาน แต่แค่เริ่มต้นและสิ้นสุดค่าเอสทีพีที่ได้รับรายงาน เราคำนวณ
ค่า multiyear STP เฉลี่ยสำหรับแต่ละการรักษา P โดยสมมติว่ามีการเปลี่ยนแปลงในเชิงเส้น
STP ระหว่างการทดสอบดินครั้งแรกและครั้งสุดท้าย Mallarino (1996) รายงาน GPC และปุ๋ย
อัตรา P สำหรับแต่ละสี่การรักษา P แต่รายงานเพียงสองอัตราผลตอบแทน (หนึ่งสำหรับผลผลิต 0 P
รักษาและผลผลิตเฉลี่ยหนึ่งสำหรับ 25, 50 และ 75 กิโลกรัมฟอสฟอรัสต่อเฮกตาร์ 1 รักษา) เนื่องจาก
ไม่มีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในผลผลิตทั่วทั้งสามอัตรา P เราใช้ค่าเฉลี่ยของ
ผลตอบแทนสำหรับการรักษารายงาน P สำหรับแต่ละเหล่านี้สามอัตรา P ข้อมูลงานวิจัยอื่น ๆ ทั้งหมดจะถูก
นำเสนอโดยตรงตามที่รายงาน
เราดำเนินการวิเคราะห์ข้อมูลการสำรวจโดยการวางแผนการลบพืช P กับผลผลิตข้าว
และ GPC และวางแผนข้าวโพดและถั่วเหลือง GPC รายบุคคลกับเอสทีพี, ผลผลิตและ
อัตราปุ๋ยฟอสฟอรัส ในทุกกรณีอย่างมีนัยสำคัญจะมีการรายงานที่α = 0.05 กำจัด P ได้รับการ
ถดถอยกับผลผลิตข้าวและ GPC และข้าวโพดและถั่วเหลือง GPC กำลังถดถอยกับ
ผลตอบแทนอัตราปุ๋ย P, STP และผลกระทบการทำงานร่วมกันทั้งหมดที่อาจเกิดขึ้นโดยใช้ขั้นตอนและวิธีการที่ลูเมน
ใน R รุ่นทีม 2.12.1 (แกนพัฒนา R 2010 ) เรามุ่งมั่นที่ดีที่สุดเชิงเส้น
แบบพอดีโดยใช้แบบขั้นตอนการกำจัดถอยหลังกับเกณฑ์การลดปริมาณของเรา
เกณฑ์ข้อมูล Akaike (AIC) มูลค่า

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

วัสดุและวิธีการ
เรารวบรวมข้อมูล STP , ผลผลิต , ปุ๋ยฟอสฟอรัส , และ GPC โดยทํา
ตรวจสอบอย่างละเอียดของวรรณกรรมปฐมภูมิ เราค้นฐานข้อมูลออนไลน์โดยใช้ Google
นักวิชาการและ isiweb ของวิทยาศาสตร์ อ้างอิงดัชนีของเอกสารเริ่มต้นถูกใช้เพื่อระบุ
สิ่งพิมพ์เพิ่มเติมที่เกี่ยวข้อง เมื่อเห็นสมควร เรายังติดต่อ
ความอุดมสมบูรณ์ของดินนักวิจัยจากภาคเหนือภาคกลาง . ข้อมูลสุดท้ายสำหรับข้าวโพดรวม 268 )
6 แหล่งข้อมูลและข้อมูลสุดท้าย สำหรับถั่วเหลืองรวม 172 สังเกตจาก
4 แหล่ง ( ตารางที่ 1 ) .
ข้อมูลจากทุกแหล่งเป็นแปลงหน่วยโดยทั่วไปผลผลิต ( กิโลกรัมฮา− 1 ที่ความชื้น 15.5 %
สำหรับข้าวโพด กิโลกรัม ที่ความชื้นร้อยละ 13 − 1 ฮา ถั่วเหลือง ) , P อัตราปุ๋ย ( กก. P ฮา− 1 ) ,
และ GPC ( G P กก− 1 เม็ด , พื้นฐานความชื้น 0 % ) ข้อมูล STP มีรายงานว่าเอา P1 .
ภายในชุดข้อมูลเบรย์การทดสอบดิน P1 ที่เกี่ยวข้องกับตัวอย่างดินที่มีค่า pH 7.4
> ซึ่งอยู่เหนือดิน ช่วงแนะนำสำหรับ Bray P1 ทดสอบ ( แฟรงค์
beegle และเดนนิ่ง 1998 ; เรม และ Schmitt 2536 ) ถูกถอดออกจากการวิเคราะห์
ของเรา .ถึงแม้ว่าดินหมายถึงสำหรับชเลเกล havlin ( 1995 ) และชุดข้อมูลคือ 8.0 ( 24 datapoints )
ไม่มีหลักฐานเป็นชิ้นเป็นอัน Ph ความผันแปรภายในการศึกษา และเพราะ
รายงาน GPC มีค่าสอดคล้องกับข้อมูลอื่น ๆ เราเก็บข้อมูลนี้ในการวิเคราะห์ของเรา

เราเอาจุดหนึ่ง ข้อมูลจาก เพรเตอร์ ถั่วเหลืองชุดข้อมูลที่มีค่า GPC
3 ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานข้างต้นหมายถึงเมื่อไม่รายงาน การเอาออกที่ถูกคำนวณใน p
กก. P ฮา− 1 พื้นฐานโดยการปรับความชื้น GPC สำหรับพืชและคูณด้วย

ผลผลิต บาร์เบอร์ ( 1979 ) รายงานว่า ผลผลิตเฉลี่ยข้าว , GPC เฉลี่ยรายปี และปุ๋ย P
โปรแกรม อย่างไรก็ตาม เพียงเริ่มต้น และสิ้นสุดค่า STP มีรายงาน เราคำนวณค่าเฉลี่ยถึง STP
แต่ละ p รักษาโดยสมมุติว่าเปลี่ยนเส้นใน
STP ระหว่างเริ่มต้นและสุดท้ายการทดสอบดิน mallarino ( 1996 ) รายงาน GPC และปุ๋ย
p ราคาสำหรับแต่ละสี่ P การบําบัด แต่รายงานเพียงสองผลผลิต ( ผลผลิตสำหรับ 0 p
การทดลองและผลผลิตเฉลี่ยที่ 25 , 50 และ 75 กก. รักษา P ฮา− 1 ) เพราะ
มีความแตกต่างของผลผลิตทั่วทั้งสามพี อัตรา เราใช้เฉลี่ย
ผลรายงานสำหรับ P การรักษาสำหรับแต่ละเหล่านี้สามอัตรา . ข้อมูลอื่น ๆทั้งหมดจะนำเสนอโดยตรง

เราดำเนินการรายงาน การวิเคราะห์ข้อมูล โดยวางแผนการขนย้ายกับ P
ผลผลิตและ GPC GPC และข้าวโพด และถั่วเหลือง โดยวางแผนเป็นรายบุคคลกับ STP , ผลผลิต , ปุ๋ย P
อัตรา ในทุกกรณี ความสำคัญ คือ รายงานที่α = 0.05 การกำจัด
pกลับไปต่อผลผลิตและ GPC GPC และข้าวโพด และถั่วเหลือง และกลับไปกับ
ผลผลิต , ปุ๋ยฟอสฟอรัสอัตรา , STP และศักยภาพทั้งหมดปฏิสัมพันธ์โดยใช้ขั้นตอนโดยขั้นตอนและ 2.12.1 ( R
R รุ่นหลัก การพัฒนาทีมงาน 2010 ) เราพบที่ดีที่สุดเชิงเส้นแบบย้อนกลับ =
พอดีกับเกณฑ์ของเรา การขจัดการ
เกณฑ์เคราะห์ข้อมูล ( AIC ) ค่า