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Die Grundlagen univariater (CVA = kritischer Werteansatz) und bivariater (DRIS = Diagnosesystem und integriertes Empfehlungssystem) Diagnosesysteme wurden im Hinblick auf die Analyse kompositioneller Daten (CDA) erneut untersucht. CDA erkennt eine Struktur der Abhängigkeit zwischen Pflanzennährstoffen, die gebundene Summenbeschränkung auf eins (die gesamte Zusammensetzung beträgt 100% oder 1) und beseitigt das Krümmungsproblem, das durch grobe Komponenten und durch duale Verhältnisse oder Logarithmen im isolierten Zustand verursacht wird. Die Linearisierung durch „row-centered logrationing“ von Nährstofffraktionen zeigt großes Potenzial für die multivariate Diagnose und Hauptkomponentenanalyse von Nährstoffdaten. Die kompositionelle Nährstoffdiagnose (CND) wird durch die Theorie der CDA unterstützt. CND ist die multivariate Erweiterung von CVA und DRIS und vollständig kompatibel mit PCA. CND berücksichtigt alle möglichen Nährstoffinteraktionen. CND-Nährstoffindizes setzen sich aus zwei getrennten Funktionen zusammen, von denen eine die Unterschiede zwischen Nährstoffniveaus und die andere die Unterschiede zwischen Nährstoffbilanz (wie durch die geometrischen Mittel der Nährstoffe definiert) von individuellen und Zielproben untersucht. Diese Funktionen zeigen, dass Nährstoffmangel entweder durch die Zugabe eines einzelnen Nährstoffs oder durch die Nutzung mehrerer Nährstoffinteraktionen zur Verbesserung des Nährstoffgleichgewichts insgesamt korrigiert werden kann. Eine theoretische interpretative Tabelle wird für CND präsentiert.
Parent et al. (Sun,) untersuchten diese Frage.