Thresholds for Irrigation Management of Processing Tomatoes Using Soil Moisture Sensors in Southwestern Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Processing tomato (Lycopersicon esculentum Mill.) is an economically important vegetable crop in southwestern Ontario. Processing tomato (cultivar H9553) fruit yield and quality were evaluated in field experiments in southwestern Ontario over a three-year period (2008-2010). A split-plot randomized complete block design with four blocks was used in 2008 and 2010. Irrigation types (buried and surface drip) served as the main plots, while four moisture depletion levels constituted the split plots. In 2009, a 24 factorial complete randomized block design with four blocks was used, with the same two factors. The moisture treatments represented the lower soil moisture triggers, which initiated irrigation scheduling. Irrigation was terminated for each treatment when field capacity was reached. Continuous soil moisture status over the growing season was monitored with a combination of volumetric and tensiometric sensors. Seven fruit quality parameters were monitored: fruit weight, color, pH, size, firmness, Brix yield, and soluble solids. In each year, the most stressed treatment produced the highest soluble solids (6.0, 4.8, and 5.2 Brix for 2008, 2009, and 2010, respectively). Total and marketable fruit yields ranged from 91.9 to 121.1 Mg ha-1 and from 91.4 and 119.7 kg ha-1, respectively. Statistical significance was obtained among treatments and irrigation types in 2008 only. Irrigation water use efficiency was also not statistically significant over the three years. Seasonal irrigation depth ranged from 58 to 196 mm, and statistical significance among the moisture treatments was obtained in 2008 and 2010.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».