Impact of Tillage and Crop Residue Management on the Weed Community and Wheat Yield in a Wheat–Maize Double Cropping System
Notice bibliographique
Résumé
Weeds are often harmful to crop growth due to the competition for space and resources. A field experiment containing four treatments with three replications in a complete randomized design was conducted at Yucheng Comprehensive Experiment Station, Chinese Academy of Sciences since 2008 to assess the impact of shifting from conventional tillage to no-till with crop residue management on weeds and wheat production at the North China Plain. We found that both aboveground weed density and species richness were higher under continuous no-till (NT) than conventional tillage (CT) in the regrowth and stem elongation stage of wheat growth. On the other hand, aboveground weed density in the stage of flowering and filling decreased with crop residue mulching. The density of the soil seed bank in crop residue removal treatments was significantly higher than that of crop residue retention. Besides, either crop residue mulching or incorporating into the soil significantly increased the wheat yield compared with crop residue removal regardless of tillage management. In conclusion, crop residue retention could decrease the weed density and species richness both aboveground and in the soil seed bank and inhibit the growth of broadleaf weeds by the residue layer. Moreover, crop residue retention could improve the wheat yield.
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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 ».