Water management strategies to enhance fruit solids and yield of drip irrigated processing tomato
Notice bibliographique
Résumé
Processing tomato (Lycopersicon esculentum Mill.) cv. H9553 was used to investigate the effects of water management strategies on fruit yield, quality and solids production in southwestern Ontario over a 3-yr period (2003-2005). Treatments included four levels of drip irrigation (1.2, 1.0, 0.8 and 0.5 of potential crop evapotranspiration, ETc) during the growing season, three preharvest water cutoff times (4, 3 and 2 wk preharvest) and an unirrigated treatment. Irrigation generally increased total and marketable fruit yield, increased the average fruit weight and reduced green fruit yield and blossom-end rot when compared with the unirrigated treatment. Percent fruit solids were reduced, but total solid yields (t ha-1) were increased by irrigation. In a dry year (2005), fruit and total solid yields increased with irrigation water level but were not affected by the preharvest water cutoff time. In wetter years, the irrigation regime that applied the least water (0.5 ETc) reduced the amount of water applied to the crop while maintaining high yields and fruit quality. Fruit maturity, colour, firmness and the amount of culled fruit were not influenced by either the irrigation water level or the preharvest water cutoff time. The irrigation regime that applied the least water when used in combination with an early preharvest water cutoff appeared to counteract the reduction in percent fruit solids associated with irrigation. Some reduction in yield may occur with this irrigation regime and rainfall may interfere with implementation of this strategy. Key words: Lycopersicon esculentum, yield, blossom-end rot
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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 ».