Influence of Crop Establishment Techniques, Fertilization and Microbial Consortia on Potassium Nutrition of Wheat
Notice bibliographique
Résumé
A field experiment was conducted for 2 years (2013-14 and 2014-15) during winter (Rabi) season at Research Farm of ICAR-Indian Agricultural Research Institute, New Delhi, India with an objective to study the significance of two microbial consortia inoculations, zinc (Zn) fertilization (5 kg Zn ha-1 through ZnSO4∙7H2O soil application in each crop at sowing) and three rates of nitrogen (N) and phosphorus (P) fertilization on potassium (K) concentration, uptake and as well as ammonium acetate (NH4OAC)-extractable K content in soil at different growth stages in wheat. The microbial consortia used were Anabaena sp. (CR1) + Providencia sp. (PR3) and Anabaena-Pseudomonas biofilmed bio-fertilizer; while rate of fertilization were 0, 75% and 100% of recommended rate of nutrients (RDN) (120 kg N ha-1 and 25.8 kg P ha-1). The concentration and uptake of K was significantly higher in zero tillage wheat (ZTW) than conventional drill-sown wheat (CDW) and system of wheat intensification (SWI) at all observations except at 30 days after sowing. The application of 100% RDN and Zn fertilization have significant and positive effect on K uptake. The microbial consortia increase K concentration and uptake by 0.09-0.12 mg kg-1 and 9.9-12.7 kg ha-1 in straw and 0.08-0.11 mg kg-1 and 3.8-5.6 kg ha-1 in grain. The soil ammonium acetate (NH4OAC)-extractable K decreased by 87-108 kg ha-1 and 19-44 kg ha-1 in first and second year, respectively over initial soil K even after application of recommended rate of K (49.8 kg ha-1). Our study concludes the significant increase in K uptake due to ZTW and use of microbial consortia and there is the need for redeciding K fertilization in wheat for sustained productivity.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».