Impact of Zero Tillage and Tillage Practice in Chickpea Production
Notice bibliographique
Résumé
The study was carried out at the field of Regional Pulses Research Station, Madaripur under Bangladesh Agricultural Research Institute (BARI) during Rabi season (winter) to evaluate the effect of different tillage practices on growth, yield attributes, nutrient uptake and yield of chickpea, and to compare between the zero tillage and tillage practice.The experiment was planned with five different tillage practices viz. Zero tillage (T1), Single tillage (T2), Two tillage (T3), Three tillage (T4) and Four tillage (T5), and it was laid out in a randomized complete block design (RCBD) with three replications. Blanket dose of fertilizers of N, P, K, S, Zn and B at 20, 21, 30, 10, 3 and 1.5 kg ha-1, respectively were used in all tillage treatments. The highest mean seed yield achieved (1395 kg ha-1) in zero tillage (T1) followed by four tillage (T5) practice. The maximum number of branches plant-1 and more number of pods plant-1 was recorded in zero tillage treatment. Nutrient content showed non-significant effect across most of the treatment. The highest nodulation and nutrient (N, P, K and S) uptake was also obtained from T1 treatment. Tillage practices exhibited positive effects on soil properties. The highest soil organic carbon, total N, available P, K, S, Ca, Mg, Zn and B were found in zero tillage (T1). Based on profitability, the zero tillage was economically viable with compared to tillage practice. Although this practice (T1) saves the money about 3.8% to 13.7% and time also saves minimum 8 days for succeeding crops. So, the present study suggests that zero tillage practice could be implemented in the high and medium high land for chickpea cultivation. Low income farmers may practice the zero tillage technology. Future research should be carried out to evaluate the suitable rate of nutrient in zero tillage (conservative tillage) practice for yield maximization of chickpea and sustaining soil fertility.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».