Deficit Irrigation of Durum Wheat (Triticum durum Desf): Effects on Total Dry Matter Production, Light Interception and Radiation Use Efficiency Under Different Nitrogen Rates
Notice bibliographique
Résumé
On-farm trial was conducted from 2005 to 2008 to test the hypothesis that reduction of total dry matter (TDM) in crops can occur after a decreased radiation use efficiency (RUE) due to shortage of nitrogen and irrigation, we applied three irrigations treatments (D1, D2 and D3) and four nitrogen rates (N1, N2, N3 and N4). Photosynthetic active radiation absorbed or cumulative light interception (PARabs) and RUE of Durum wheat were measured. Results showed that D1N1 treatment recorded the highest LAI, PARabs, TDM and RUE. The maximum LAI was obtained 140 DAS (days after sowing) under treatment D1N2 (6.42) and the lowest LAI at the same phase belonged to treatment D2N4 (3.86). At the harvest, the maximum of TDM was 1487 g m-2 recorded under treatment D1N1. The minimum value obtained was 930 g m-2 under treatment D3N4. Also, PARabs was improved under D1N1 and D1N2 treatments. With reduced N application rates and irrigation doses, PARabs was decreased and the lowest values were observed under D3N4 condition. The RUE, varied from 1.55 g MJ-1 (D1N1) to 1.24 g MJ-1 (D3N4), was affected and decreased under deficit irrigation and low nitrogen conditions. In conclusion, the results of this study seem to show that D1N1 and D1N2 treatments can be beneficial for Durum wheat under field conditions in semi arid zone of Tunisia, for the purpose of improving RUE and maximizing grain yield.
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 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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».