Canopy and leaf photosynthetic characteristics and water use efficiency of sweet sorghum under drought stress
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this paper was to examine the relationship between Water Use Efficiency (WUE) at the canopy and leaf levels, to determine soil moisture conditions, which can optimize yield, and WUE of sweet sorghum (Sorghum bicolor (Linn.) Moench), thus providing some theoretical foundation for using marginal land effectively and developing production of sweet sorghum. Three levels of soil moisture conditions were established, and photosynthetic characteristics and yield were measured. The canopy apparent photo-synthetic rate (CAP) and leaf photosynthetic rate (P N) were reduced gradually with increased drought stress, and the CAP was lower than the P N under every soil moisture conditions. The P N had a midday depression phenomenon, but the CAP did not exhibit this midday depression phenomenon under severe drought stress. The linear regression relationship of CAP and P N was CAP = 1.5945 + 0.1496 P N. The canopy apparent WUEC and leaf WUEL were the highest under moderate drought stress. The first was 5.3 and 5.8 times higher than the WUEL in mid-July and late August, respectively. The stem fresh biomass yield was 77 tons/ha under moderate drought stress and WUE of aboveground biomass yield (WUEB) was also the highest. Our results showed that moderate drought stress did not result in a significant reduction in biomass yield but increased WUE significantly.
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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 ».