Irrigation Requirements for Seed Production of Three Leguminous Wildflowers of the U.S. Intermountain West
Notice bibliographique
Résumé
Increasing the supply of native wildflower seed is essential for restoring burned and degraded wildlands in the Intermountain West. Limitations to wildland seed collection necessitate development of effective cultural practices to improve reliability of seed production in agricultural fields. Irrigation trials were conducted over multiple years for three perennial species in the Fabaceae family [ Dalea ornata (Douglas ex Hook.) Eaton & J. Wright, Dalea searlsiae (A. Gray) Barneby, and Astragalus filipes Torr. ex A. Gray]. Each of the three species was grown at the Oregon State University Malheur Experiment Station, Ontario, OR and received 0, 100, or 200 mm·year −1 of drip irrigation in four equal biweekly increments during bud formation and flowering. 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. Adding fall, winter, and spring precipitation to applied water improved the accuracy of estimated water requirements for maximum seed production of D. ornata and D. searlsiae . For D. ornata , the highest yields averaged 396 kg·ha −1 and ranged from 146 to 545 kg·ha −1 . Averaged over 6 years, seed yield of D. ornata was highest with applied water plus fall, winter, and spring precipitation totaling 393 mm. For D. searlsiae , the highest yields averaged 260 kg·ha −1 and ranged from 51 to 424 kg·ha −1 . Averaged over 6 years, seed yield of D. searlsiae was highest with applied water plus fall, winter, and spring precipitation totaling 412 mm. Seed yields of A. filipes ranged from 7 to 110 kg·ha −1 depending on year and averaged 40 kg·ha 1 over 6 years. Seed yields of A. filipes did not respond to irrigation in any of the 5 years of testing.
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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 | 0,000 | 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 ».