Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
The spatial variation of soil nutrients such as soil P is becoming important because of the use of STP as a basis for policies such as the EU-introduced Nitrate Directive. Traditionally, fertilizers have been applied to grasslands based on soil test results, without considering within-field spatial variability. Such agricultural management may be inefficient due to under-application or over-application in specific sites. Under-application zones do not reach optimal levels of grass yield whereas in over-application areas there will be an increase of costs and high risk of environmental pollution such as runoff with high P or nitrogen (N) concentrations which can cause water eutrophication. This book,therefore, provides a combined spatial analysis method (geostatistics, GIS and Moran's I) to reveal spatial pattern and to produce spatial distribution maps of soil nutrients at field- and farm- scales in temporate grasslands. Such information can provide useful information for agronomic and environmental management. Furthermore, the method should be useful for studying spatial variation of environmental variables.