Influence of Irrigation and Fertigation on Fruit Composition, Vine Performance, and Water Relations of Concord and Niagara Grapevines
Notice bibliographique
Résumé
A study was conducted between 1998 and 2002 to investigate the impact of different durations of irrigation and fertigation upon vine performance, fruit composition, and water relations of Concord and Niagara (<i>Vitis labruscana</i>) grapes in the Niagara Peninsula in Ontario and to quantify the degree of water stress that vineyards in the region typically experience. The six Concord treatments were a nonirrigated control, irrigation from budburst to veraison, and four fertigation treatments which applied 80 kg N/ha as urea. The nine Niagara treatments were a nonirrigated control, two irrigated treatments (ceasing at veraison and harvest, respectively), and six fertigation treatments of various durations. The modified FAO Penman-Monteith evapotranspiration formula was used in the final season to calculate water budgets and schedule irrigations. Transpiration rate and soil moisture data suggested that water stress was present in these vineyard blocks in 3 of 5 years of the study. The small transpiration differences between control and irrigated or fertigated treatments may have been due to early season irrigation increases in canopy size that led to later season water stress. Irrigation and fertigation led to enhanced berry set, larger berry size, increased vine size, and small increases in yield. Slight yield increases (~10% in Concord; 29% in Niagara) in irrigated and fertigated treatments were attributable to increased cluster numbers, cluster weights, and berry weights. In most seasons, yield increases were accompanied by small decreases in soluble solids (1.5 to 3.0 Brix) and methyl anthranilate concentrations. Timing of fertilizer application did not play a major role in any of these attributes. Use of the Penman-Monteith for irrigation scheduling needs to be evaluated over several seasons and validated using both plant and soil moisture monitoring.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».