Yield and Economic Assessments of Fertilizer Nitrogen and Phosphorus for Processing Tomato with Drip Fertigation
Notice bibliographique
Résumé
Agronomic and economic assessments of response of processing tomato (Lycopersicon Esculentum Mill.) to nutrient application with drip fertigation are essential to optimize soil fertility management that maximizes farmers' profitability in a sustainable manner. A field study was conducted to evaluate the yield and economic responses of drip fertigated processing tomatoes to additions of fertilizer nitrogen (N) and phosphorus (P) from 2003 to 2005. The experiment was arranged in a factorial design with four levels of fertilizer N (0, 120, 240, and 360 kg N ha−1) and three levels of fertilizer P (0, 100, and 200 kg P2O5 ha−1). Fertilizer N application affected biomass yield of stems and leaves, total and marketable fruit yields, N use efficiency, and N agronomic efficiency. However, neither P application nor the interaction between fertilizer N and P influenced these variables. Nitrogen use efficiency and N agronomic efficiency decreased with increases in fertilizer N rate, with N use efficiency averaging 443 kg kg−1 and N agronomic efficiency averaging 237 kg kg−1 Both fruit yields and net economic returns responded quadratically to the fertilizer N rate, with a maximum marketable yield of 127 Mg ha−1 averaged across the 3 yr. The fertilizer N rates were 271 kg N ha−1 for the maximum marketable yield and 265 kg N ha−1 for the optimum economic yield. These values are considerably greater than the current recommendation, due to the largely increased yield with drip fertigation. Fertilizer N should be applied at an increased rate for processing tomatoes with drip fertigation to maximize the economic return.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».