Photosynthesis, yield, energy balance, and water‐use of intercropped maize and soybean
Notice bibliographique
Résumé
Abstract By 2050, the U.S. Corn Belt will likely face a 23% increase in leaf‐to‐air vapor pressure deficit (VPD L ), the driving force of evapotranspiration (ET), which may restrict maize yield improvements for rainfed agroecosystems. Alternative cropping systems, such as maize and legume intercrops, have previously demonstrated yield and resource‐use advantages over monocultures. In this study, the residual energy balance approach was used to gain insights into how an additive simultaneous maize and soybean intercrop system regulates ET and water‐use efficiency (WUE) compared to standard maize and soybean monoculture systems of the U.S. Corn Belt. Experimental field plots were rain‐fed and arranged in a randomized complete block design in three blocks. Photosynthetic capacity and grain yield of maize were conserved in the intercrop. However, its competitive dominance shaded 80%–90% of incident light for intercropped soybean at canopy closure, leading to a 94% decrease in grain yield compared to soybean monoculture. The total grain yield per unit area of the additive intercrop (land‐use efficiency) increased by 11% ± 6% (1 SE). Compared to maize monoculture, the intercrop had higher latent heat fluxes ( λ ET) at night but lower daytime λ ET as the intercrop canopy surface temperature was approximately .25°C warmer, partitioning more energy to sensible heat flux. However, the diel differences in λ ET fluxes were not sufficient to establish a statistically significant or biologically relevant decrease in seasonal water‐use (ΣET). Likewise, the increase in land‐use efficiency by the intercrop was not sufficient to establish an increase in seasonal water‐use efficiency. Intercropping high‐performing maize and soybean cultivars in a dense configuration without negative impact suggests that efforts to increase yield and WUE may lead to improved benefits.
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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 | 0,000 | 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 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 ».