Energy-economic efficiency of growth of grain-crop cultures in conditions of right-bank forest-steppe zone of Ukraine
Notice bibliographique
Résumé
The article aims to develop the theoretical framework and test the practical measures on increasing the efficiency of pea and lupine white breeding by cultivar selection, technological substantiation of basic tillage, and optimizing nutrition, in the conditions of the Forest-steppe zone. The results of the research in studying the peculiarities of growing, development and formation grain productivity of peas and lupine white depending on the pre-treatment of seeds and foliar nutrition usage are determined as well as economic, bioenergetic valuation and the evaluation of the technology on the competitiveness is given. In addition to soil introduction of the calculated doses of mineral fertilizers, it is imperative to use highly effective fertilizers for foliar fertilization on peas and lupine, in particular and microplant. It is also advisable to conduct the treatment before sowing peas and lupine with biopreparations on the basis of nodule bacteria and also carry out the treatment of seeds with biopharmaceuticals based on phosphate-mobilizing bacteria and a bacterial preparation for the prevention of fungal disease of the root system of plants. Using the obtained theoretical and experimental data, the breeding peculiarities and the development of the assimilation apparatus and the effectiveness of the PAPs usage, functioning of the symbiotic apparatus, formation of individual, and grain productivity of peas and lupine varieties depending on the method of basic soil cultivation and feeding systems were established. The economic and energy efficiency of peas and lupine grain production using the proposed elements of the technology of growing these leguminous crops in the conditions of the Forest-steppe zone was also calculated. Keywords: Peas; lupine white; pre-treatment of seeds; foliar nutrition; grain productivity; grain quality; economic and bioenergetic efficiency References: Lapinskas, E. (1998). Nitrogen fixation of biological nitrogen. Academy (Kedainiai district). Hunt, S., & Layzell, D. B. (1993). Gas exchange of legume nodules and the regulation of nitrogenase activity. Annual Review of Plant Biology, 44(1), 483-511. Davis Tim, D., & Narenda, S. (1986). Soybean photosynthesis and growth as influenced by flurprimidol. Compar Physiology and Ecology, 11(4), 166-169. Eviner, V. T., & Chapin III, F. S. (1997). Plant–microbial interactions. Nature, 385(6611), 26. Bohlool, B. B., Ladha, J. K., Garrity, D. P., & George, T. (1992). Biological nitrogen fixation for sustainable agriculture: A perspective. Plant and soil, 141(1-2), 1-11. Bollman, M. I., & Vessey, J. K. (2006). Differential effects of nitrate and ammonium supply on nodule initiation, development, and distribution on roots of pea (Pisum sativum). Botany, 84(6), 893-903. Brelles-Marino, G., & Boiardi, J. L. (1996). Nitrogen limitation of chemostat-grown Rhizobium etli elicits higher infection-thread formation in Phaseolus vulgaris. Microbiology, 142(5), 1067-1070. Brevedan, R. E., & Egli, D. B. (2003). Short periods of water stress during seed filling, leaf senescence, and yield of soybean. Crop Science, 43(6), 2083-2088. Novak, K., Slajs, M., Biedermannova, E., & Vondrys, J. (2005). Development of an Asymbiotic Reference Line for Pea cv. Bohatýr. Djekoun, A., & Planchon, C. (1991). Water status effect on dinitrogen fixation and photosynthesis in soybean. Agronomy Journal, 83(2), 316-322. Dorcinvil, R., Sotomayor-Ramirez, D., & Beaver, J. (2010). Agronomic performance of common bean (Phaseolus vulgaris L.) lines in an Oxisol. Field Crops Research, 118(3), 264-272. Duke, S. H., & Collins, M. (1985). Role of potassium in legume dinitrogen fixation. Potassium in agriculture, (potassiuminagri), 443-465. Elkins, D. M., Hamilton, G., Chan, C. K. Y., Briskovich, M. A., & Vandeventer, J. W. (1976). Effect of Cropping History on Soybean Growth and Nodulation and Soil Rhizobia 1. Agronomy Journal, 68(3), 513-517. Mateos, P. F., Baker, D. L., Petersen, M., Velazquez, E., Jimenez-Zurdo, J. I., Martinez-Molina, E., Andrea, S., Guy, O., David, H. H., & Dazzo, F. B. (2001). Erosion of root epidermal cell walls by Rhizobium polysaccharide-degrading enzymes as related to primary host infection in the Rhizobium legume symbiosis. Canadian journal of microbiology, 47(6), 475-487. Furseth, B. J., Conley, S. P., & Ane, J. M. (2011). Soybean response to rhizobia on previously flooded sites in southern Wisconsin. Agronomy journal, 103(3), 573-576. Furseth, B. J., Conley, S. P., & Ane, J. M. (2012). Soybean response to soil rhizobia and seed-applied rhizobia inoculants in Wisconsin. Crop science, 52(1), 339-344.
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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) | 0,000 | 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 ».