Effect of Irrigation Methods and Plastic Mulch on Yield and Crop Water Productivity of Okra
Notice bibliographique
Résumé
A field experiment was conducted during 2014-15, aiming to observe the efficiency of irrigation methods and plastic mulch on the yield and crop productivity of Okra. Okra seeds (cv. Subzpari) were grown on ridges with plastic under two different irrigation methods i.e. Every Furrow Irrigation (EFI) and Alternate Furrow Irrigation (AFI). The soil physical properties of ridges being affected by plastic mulched were analyzed before sowing and after harvesting. The results revealed that dry density of soil decreased by 0.03 g cm-3 and 0.04 g cm-3 for AFI and EFI methods, respectively. The total volume of irrigation water applied under AFI method (2169.70 m3 ha-1) was calculated to be half of the total irrigation water applied to EFI method (4340.91 m3 ha-1). Yield obtained under EFI method was 8518 kg ha-1 which was 10.5% greater than yield obtained under AFI method (7621 kg ha-1) and 31.40% when compared with traditional method. The crop water productivity (CWP) for AFI method (3.51 kg m-3) was calculated to be greater than CWP obtained under EFI method (1.96 kg m-3). The study concluded that both EFI and AFI methods, under plastic mulched ridges practices were beneficial to increase the crop yield with improved crop water productivity.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».