如何在R中解释双向方差分析表（lmer）的输出？

我有一个2 x 2的析因设计（“密度”，“肥料”），以块为随机效应。我试图预测植物的生长。我如何解释这张表？我已经检查过了，没有交互作用，它遵循方差分析的假设

   Sample data: 
        density <- c("low","low","low","low","high",high",high","high")
        fertilizer <- c("N","N","P","P","N","N","P","P")
        growth <- c(1,1,2,2,5,6,2,1)

    model <- lmer(growth~density + fertilizer + (1|block))


        Output:

        Fixed effects:
                 Estimate Std. Error       df t value Pr(>|t|)    
    (Intercept)   0.63351    0.06275 62.79670  10.096 8.92e-15 ***
    densityHigh   0.12473    0.07502 85.99111   1.663    0.100    
    fertlizerP    0.01209    0.00602 76.42369   0.422    0.005 ** 

示例数据：
密度N与p不同，与密度水平无关，或2x2设计的精度更高：N与p的密度平均值不同。或者：如果密度保持不变，肥料从N改为P，则生长增加0.012

而且
虽然这应该是交叉验证，但data.frame中的块是什么？