Irrigation Requirements for Seed Production of Two Eriogonum Species in a Semiarid Environment
Notice bibliographique
Résumé
Seeds of native plants are needed for rangeland restoration in the Intermountain West. Many of these plants are rarely cultivated and relatively little is known about the cultural practices required for their seed production. Irrigation trials were conducted over multiple years for two perennial Eriogonum species, Eriogonum umbellatum Torr. and Eriogonum heracleoides Nutt. The two species grown at the Oregon State University Malheur Experiment Station, Ontario, Ore., received 0, 100, or 200 mm·year −1 of drip irrigation. Seed yield responses to irrigation were evaluated by linear and quadratic regression against 1) applied water; 2) applied water plus spring precipitation; 3) applied water plus winter and spring precipitation; and 4) applied water plus fall, winter, and spring precipitation. In general, seed yields responded quadratically to irrigation. For E. umbellatum , over 11 years, highest seed yields averaged 260 kg·ha −1 and ranged from 207 to 508 kg·ha −1 . For E. heracleoides , over 6 years, highest yields averaged 353 kg·ha −1 and ranged from 168 to 588 kg·ha −1 . Adding spring precipitation to applied water improved the accuracy of estimated water requirements for maximum seed production of E. umbellatum. For E. heracleoides , adding precipitation to applied water did not improve the accuracy of estimated water requirements for maximum seed production. Averaged over 11 years, seed yield of E. umbellatum was maximized by 209 mm·year −1 of spring precipitation plus irrigation. Averaged over 6 years, seed yield of E. heracleoides was maximized by 126 mm·year −1 of applied water. Both species required relatively small amounts of irrigation to help assure seed yield, and the irrigation needed for E. umbellatum could be adjusted by taking spring precipitation into account.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».