Effects of Growth Medium and Water Stress on Soybean [Glycine max (L.) Merr.] Growth, Soil Water Extraction and Rooting Profiles by Depth in 1-m Rooting Columns
Notice bibliographique
Résumé
The pattern of soil water availability in frequently watered small pots is different from field environments. In small pots, volumetric soil water content (VSWC) is relatively high throughout the rooting zone due to a lack of suction to remove water from large and midsize capillaries. This necessitates the use of growing media with large pore space to avoid anaerobic conditions and so prohibits the use of field soil (FS) in small pots. We hypothesized that in 1-m rooting columns, the 0.01-MPa gravitational potential difference between top and bottom may permit the use of lightly-amended FS as a growing medium and provide for realistic VSWC and rooting profiles by depth. This study aimed to investigate the effects of amending a typical sand-based potting mix with different proportions of FS on soybean growth [dry matter (DM) accumulation], water use, VSWC and rooting profiles by depth under control and water stress conditions, in 1-m rooting columns (polyvinyl chloride tubes having an inside diameter of 10 cm and length of 1 m). We tested three growth media (0, 50, and 67% FS mixes), watered daily to either 100% of the maximum soil water holding capacity (SWHC; control) or 75% SWHC (stress). VSWC was calculated from time-domain reflectometry measurements. Compared to all growth media, the 67% FS mix resulted in the highest DM accumulation, water use, water use efficiency (WUE), and also produced realistic VSWC and rooting profiles by depth similar to those reported in the literature under field conditions. Compared to the control, the water stress treatment reduced shoot DM by 24%, root DM by 13%, whole-plant DM by 22%, and water use by 25%, but increased root-to-shoot DM ratio by 18% and WUE by 6%. Of the three growth media tested, the 67% FS mix was the most suitable growth medium for controlled environment phenotyping studies of root functional traits affecting drought tolerance in soybean. This study provides novel phenotyping tools to select for root function and yield formation traits that could increase soybean yield under soil water deficit conditions.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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.
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 ».