Adaptations for growing wheat in the drying climate of Western Australia
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Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the effects of predicted changes in rainfall distribution in marginal (=325 mm annual rainfall) parts of the south-west Australian wheatbelt and options for management and adaptation of the wheat crop. Field experiments with rain-out shelters and irrigation were conducted in 2008 and 2009 to investigate the interactions of rainfall distribution, row spacing, genotype and timing of nitrogen application on growth, water use and grain yield of spring wheat. Water storage before seeding showed potential to maintain or increase yields despite lower in-season rainfall. Widening row spacing reduced biomass and slowed water use but did not increase grain yield, because of increased soil evaporation and water left in the soil at crop maturity. The Agricultural Production Systems Simulator (APSIM) wheat model was used to investigate the effects of recent and projected climate change on yield in relation to row spacing, phenology and nitrogen. Two climate-change scenarios were applied to historical climatic data to create two plausible future climates (‘optimistic’ and ‘pessimistic’) for the year 2030. None of the strategies tested increased wheat yield under the predicted climate scenarios. Simulated yields at wider row spacings were consistently lower due to insufficient biomass, increased soil evaporation and the inability of the crop to use all of the available water before maturity. Simulated yields of short-season genotypes were always greater than yields of longer season genotypes. Nitrogen regimes had little effect in this study. This study points to several genotypic traits that could improve the performance of wheat grown at wider row spacings. These include early vigour to reduce soil evaporation and increase competition with weeds, greater tillering/biomass to reduce limitation by sink size, and a vigorous root system with appropriate lateral spread and growth to depth to access available soil water.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 découle