Optimal fertilizer application for Panax notoginseng and effect of soil water on root rot disease and saponin contents
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Blind and excessive application of fertilizers was found during the cultivation of Panax notoginseng in fields, as well as increase in root rot disease incidence. METHODS: Both "3414" application and orthogonal test designs were performed at Shilin county, Yunnan province, China, for NPK (nitrogen, phosphorus, and potassium) and mineral fertilizers, respectively. The data were used to construct the one-, two-, and three-factor quadratic regression models. The effect of fertilizer deficiency on root yield loss was also analyzed to confirm the result predicted by these models. A pot culture experiment was performed to observe the incidence rate of root rot disease and to obtain the best range in which the highest yield of root and saponins could be realized. RESULTS: The best application strategy for NPK fertilizer was 0 kg/667 m(2), 17.01 kg/667 m(2), and 56.87 kg/667 m(2), respectively, which can produce the highest root yield of 1,861.90 g (dried root of 100 plants). For mineral fertilizers, calcium and magnesium fertilizers had a significant and positive effect on root yield and the content of four active saponins, respectively. The severity of root rot disease increased with the increase in soil moisture. The best range of soil moisture varied from 0.56 FC (field capacity of water) to 0.59 FC, when the highest yield of root and saponins could be realized as well as the lower incidence rate of root disease. CONCLUSION: These results indicate that the amount of nitrogen fertilizer used in these fields is excessive and that of potassium fertilizer is deficient. Higher soil moisture is an important factor that increases the severity of the root rot disease.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».