Effect of Partial Root-Zone Drying Irrigation Technique (PRD) on the Total Dry Matter, Yield and Water Use Efficiency of Potato under Tunisian Semi-Arid Conditions
Notice bibliographique
Résumé
<p>Three field experiments were conducted in the plot of Technical Centre for Potato and Artichoke during three cropping season 2009, 2010 and 2011.The objective of this research is to evaluate the effect of the partial root-zone drying irrigation technique (PRD) on the dry matter, yield, water consumption and water use efficiency of potato (Spunta Variety). Four treatments were applied from the initiation of tuberisation stage to potato harvesting: FI treatment received 100% of Etc; PRD<sub>80</sub>, PRD<sub>70</sub>, and PRD<sub>60</sub> treatments received respectively: 80, 70 and 60% of FI at each irrigation event and it was shifted between the two sides of the plants every 2 to 10 days. The highest water consumption was observed in FI as 336.5, 376, and 341.8 mm in the 2009, 2010 and 2011 respectively, and the lowest was found in PRD<sub>60</sub> as 280.4, 294.5, and 256.1 mm in the 2009, 2010 and 2011 respectively. The maximum tuber yield was obtained from the FI as 25.6, 42.9 and 39.1 tha<sup>-1</sup>, in the 2009, 2010 and 2011 respectively. There was no significant difference between FI and PRD<sub>60</sub> with respect to tuber yields (LSD 5%).The highest water use efficiency (WUE<sub>Y</sub>) was found in PRD<sub>60</sub> as 13.4 kg m<sup>-3</sup>, in the second experiment (2010) and the lowest was found in PRD<sub>80</sub> as 6.8 kg m<sup>-3</sup> in the first experiment (2009). In the other hand, a linear relation between the accumulated total dry matter and the accumulated water consumption was able to be revealed.</p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».