Effect of Drought Stress on Leaf and Whole Canopy Radiation Use Efficiency and Yield of Maize
Notice bibliographique
Résumé
Drought stress reduces yield of maize ( Zea mays L.) and other grain crops by (i) reducing canopy absorption of incident photosynthetically active radiation (PAR), (ii) reducing radiation use efficiency (RUE), and (iii) reducing harvest index (HI). The primary objective of this work was to quantify yield losses attributable to each of these components for maize exposed to drought stress in a 2‐yr field study. A second objective was to examine the relationship between RUE at the single leaf level (estimated using chlorophyll fluorescence techniques) and RUE at the whole crop level. Two levels of soil water deficit and a control treatment were established using drip tape irrigation, and dry matter harvests were taken at midseason and at physiological maturity. Mild and severe water stress treatments reduced final grain yield by 63 and 85%, respectively, in 2000, and by 13 and 26%, respectively, in 2001. Reduction of intercepted PAR (IPAR) was generally a very minor yield loss component. Yield losses attributable to reduced RUE and reduced HI were of similar magnitude. Weekly chlorophyll fluorescence measurements were used to estimate the average quantum efficiency of photosystem II at a photosynthetic photon flux density of 1200 μmol m −2 s −1 (Φ II1200 ) for each plot. Crop dry matter accumulation was not linearly related to IPAR, due to decreased RUE in the water stress treatments. However, the linear relationship was restored when daily IPAR was multiplied by the current estimate of Φ II1200 , suggesting that Φ II1200 can be used as an indicator of whole‐crop RUE.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».