Late-Season Foliar Urea Applications Can Increase Berry Yeast-Assimilable Nitrogen in Winegrapes (<i>Vitis vinifera</i> L.)
Notice bibliographique
Résumé
In the Okanagan Valley of British Columbia, low rates of nitrogen fertilizer are typically applied early in the growing season to prevent excessive vine growth, disease, and adverse changes in grape juice composition. As a consequence, grape juice yeast assimilable nitrogen (YAN) concentrations at harvest are often below the level considered sufficient to complete fermentation during winemaking and require augmentation with additional nitrogen. Over a three-year period at seven study sites planted to five winegrape varieties, late-season foliar applications of urea-N were investigated as a method for enhancing grape juice YAN. Foliar-applied solutions of urea at rates equivalent to 14–18 kg N/ha/yr (1% w/v, applied in one year only) or 28–36 kg N/ha/yr (2% w/v) caused significant improvements in grape juice YAN concentrations in six out of seven of the study sites each year, but there was no consistent pattern among years as to which study sites were most amenable to treatment. Little of the N applied in the foliar spray treatments appeared to be retained by the vines, and there were only few, small negative effects of treatment application on vine performance and juice quality. Thus, urea sprays applied to the foliage around the time of veraison show considerable promise as a supplement to more traditional soil fertilization programs on these and similar sites.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».