Yield and Water Use in Almond under Deficit Irrigation
Notice bibliographique
Résumé
Core Ideas Maximum yields were obtained with wireless real‐time tensiometers initiating irrigation at –45 kPa. A significant 16% reduction in water use relative to the grower control was achieved by initiating irrigation at –45 kPa with no yield reduction. Almond crop is sensitive to water management, as being too wet (initiation at ‐35 kPa) or too dry (initiation at –55 kPa) reduced yield by about 11.0 and 11.3%, respectively. ABSTRACT In North America, almond [ Prunus dulcis (Mill.) D.A. Webb] trees are grown almost exclusively in the Central Valley of California. Research on deficit irrigation is needed to improve water productivity. Real‐time technology assessing soil water potential to manage irrigation initiation has led to significant improvements in water productivity in other crops. The objective of this study was to examine the possibility of using real‐time tensiometry for irrigation to trigger irrigation events and to generate water savings without affecting crop yield. The yield responses and water consumption of mature almond trees were quantified from 2012 to 2015 for four different irrigation strategies in a commercial orchard located in the San Joaquin Valley in California. Three of the treatments were based on soil water potential threshold (SWPT) measurements and the fourth on the grower’s current management practices, which used estimated crop evapotranspiration (ET c ). The SWPT treatments were based on three different stress levels: wet (–35 kPa), medium (−45 kPa), and dry (−55 kPa). There was no significant difference in marketable yield between the grower irrigation strategy and the medium treatment, although the latter used 139 mm less water as a yearly average. In the dry treatment, there was 10% less water applied relative to the medium treatments and 30% less than the grower treatment but a 10% yield reduction compared with the medium and grower treatments. These results indicate that irrigation management for almond could be optimized by initiating irrigation at –45 kPa.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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.
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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 ».