Cover crops effects on grape yield and yield quality, and soil nitrate concentration in three vineyards in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The biodiversity and resilience of wine grape production systems in humid temperate regions can be enhanced by cover crops. Individual and mixed species of cover crops were evaluated in 2014 and 2015 for their effect on vineyard productivity and soil properties in Prince Edward County (PEC), Niagara, and Lake Erie North Shore (LENS) in Ontario, Canada. Treatments included annual ryegrass (AR, control), annual ryegrass and red clover (AR+RC), annual ryegrass and forage radish (AR+FR), creeping fescue and micro clover (CF+MC), and a mixture of cover crops including oats, Italian ryegrass, red clover, alfalfa, alsike clover, and forage radish (Super Mix) and were replicated three times. Soil samples were collected once at bud break for soil properties (0-15 cm depth) and four times during the growing season for mineral N (0-30 cm depth; bud break, flowering, veraison and harvest). Results showed AR+RC and AR+FR treatments had the highest biomass in the PEC region, while AR+FR had the highest biomass in the Niagara and LENS regions averaged across years. The CF+MC treatment generally had poor establishment. Weed biomass was negatively correlated with cover crops biomass. Grape yield or yield quality (Brix, TA and YAN) and soil properties were not affected by treatments, except for AR that resulted in lower grape yield compared to other treatments in PEC in 2014. Soil nitrate concentrations, among treatments or sampling dates in each location, were not different in 2014. In 2015, soil nitrate concentrations were significantly higher in AR+RC and Super Mix treatments compared with the AR treatment only in Niagara and PEC. In conclusion, the AR+RC or AR+FR cover crops in the PEC vineyard and AR+FR in the Niagara and LENS vineyards showed high biomass and weed suppression compared to annual ryegrass with minimal cost differences.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».