Growth Performance, Productivity and Carbon Sequestration of Wheat (Triticum assstivum)- Shisham (Dalbergia sissoo) based Agri-silviculture System with Especial Reference to Tree Pruning Intensities and Agronomic Practices
Notice bibliographique
Résumé
The experiment was carried out at Akshayvat farm, Village- Arai, Block- Karchana, Allahabad during the year 2016- 2017. In agrisilviculture system, canopy management like pruning is an essential silvicultural management practice for reducing both above and below ground competition with associated crop. The experiment consists of five pruning intensities viz: no pruning, 20% pruning, 40% pruning, 60% pruning, 80% pruning and one open condition (no tree crop only) in main plot and three levels of fertilizer doses and seed rate viz; F1- recommended dose of fertilizer and seed rate, F2- 25% more nitrogen then recommended dose of fertilizer and F3- 25 % more seed rate than recommended dose of seed in sub plot under three replications. The results revealed that wheat under open condition recorded significantly higher germination percentage (86.30%), plant height (64.15cm),number of tillers (94.12), fresh wt. (954.49gm), dry wt.(372.19 gm), grain yield (25.03 q ha-1), fixed carbon (23.21%) and carbon sequestration (4.34.0 t ha-1) as compared to no pruning. In different levels of fertilizer doses and seed rate maximum plant height (64.08cm), number of tillers (92.02), fresh wt. (918.40gm), dry wt.(356.77 gm), grain yield (23.52 q ha-1) and carbon sequestration (3.57 t ha-1) was significantly higher under F2 (more nitrogen than recommended dose) as compared to F1 treatment. At age of 11 years, Dalbergia sissoo in 20% pruning gave higher tree height (11.64 m), basal area (0.089 m2), volume (0.49 m3 tree-1), and carbon sequestration (191.54 kg tree-1) as compared to other treatments. In agronomical management practices, 25% more nitrogen then recommended dose (F2) recorded significantly higher stand biomass (299.03 kg tree-1) over other treatments.
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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 ».