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Enregistrement W2106320055 · doi:10.1071/ea04136

Effect of raised beds, irrigation and nitrogen management on growth, water use and yield of rice in south-eastern Australia

2006· article· en· W2106320055 sur OpenAlexaff
HG Beecher, B. W. Dunn, JA Thompson, E. Humphreys, S. K. Mathews, Jagadish Timsina

Notice bibliographique

RevueAustralian Journal of Experimental Agriculture · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRice Cultivation and Yield Improvement
Établissements canadiensOptech (Canada)
Organismes subventionnairesAustralian Centre for International Agricultural ResearchRural Industries Research and Development Corporation
Mots-clésIrrigationAgronomyEnvironmental scienceSurface irrigationProductivityDrip irrigationWater-use efficiencyWater useYield (engineering)CroppingLoamCropCropping systemSoil waterAgricultureBiologySoil scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To remain economically and environmentally sustainable, Australian rice growers need to be able to readily respond to market opportunities and increase cropping system productivity and water productivity. Water availability is decreasing whereas its price is increasing. Alternative irrigation layouts and water management approaches could contribute to reduced water use and increased irrigation efficiency. This paper reports results for the first crop (rice) in a cropping system experiment to compare permanent raised bed and conventional layouts on a transitional red-brown earth at Coleambally, New South Wales. The performance of conventional ponded rice grown on a flat layout was compared with rice grown on 1.84-m wide, raised beds with furrow and subsurface drip irrigation. In addition, deep and shallow ponded water depth treatments (15 and 5 cm water depth over the beds) were imposed on the rice on beds during the reproductive period. A range of nitrogen (N) fertiliser rates (0–180 kg N/ha) was applied to all treatments. The traditional flat flooded treatment (Flat) achieved the highest grain yield of 12.7 t/ha, followed by the deep (Bed 15) and shallow (Bed 5) ponded beds (10.2 and 10.1 t/ha, respectively). The furrow (Furrow) irrigated bed treatment yielded 9.4 t/ha and the furrow/drip (Furr/Drip) treatment yielded the lowest grain yield (8.3 t/ha). Grain yield from all bed treatments was reduced owing to the wide furrows (0.8 m between edge rows on adjacent beds), which were not planted to rice. Rice crop water use was significantly different between the layout–irrigation treatments. The Flat, Bed 5 and Bed 15 treatments had similar input (irrigation + rainfall – surface drainage) water use (mean of 18.3 ML/ha). The water use for the Furrow treatment was 17.2 ML/ha and for the Furr/Drip treatment, 15.1 ML/ha. Input WP of the Flat treatment (0.68 t/ML) was higher than the raised bed treatments, which were all similar (mean 0.55 t/ML). This single season experiment shows that high yielding rice crops can be successfully grown on raised beds, but when beds are ponded after panicle initiation, there is no water saving compared with rice grown on a conventional flat layout. Preliminary recommendations for the growing of rice on raised beds are that the crop be grown as a flooded crop in a bankless channel layout. This assists with weed control and allows flooding for cold temperature protection, which is necessary with current varieties. Until we find effective herbicides and other methods of weed control and N application that do not require ponding, there is little scope for saving water while maintaining yield on suitable rice soil through the use of beds.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,128

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations40
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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