Various Fertilization Managements Influence the Flowering Attributes, Yield Response, Biochemical Activity and SoilNutrient Status of Chrysanthemum (Chrysanthemum morifolium Ramat.)
Notice bibliographique
Résumé
Optimal nutrient management is critical for optimizing flowering, yield, quality and improving soil health. A key approach for making chrysanthemum crop cultivation profitable is balanced fertigation at the right time. This is possible by fertigation through drip. The present study was designed in 2019–2021 at a model floriculture center, Pantnagar, to investigate the response of split application of NPK through drip fertigation on flowering attributes, yield, biochemical activity and soil nutrient status of chrysanthemum. Plants received application of NPK with five treatment combinations: T1-NPK @ 100:150:100 kg/ha/year, T2-NPK @ 100:150:100 kg/ha/year, T3-NPK @ 100:150:100 kg/ha/year, T4-NPK @ 75:112.5:75 kg/ha/year and T5-NPK @ 75:112.5:75 kg/ha/year at vegetative, bud and flowering stages. The results reveal that the plants treated with treatment T3 (NPK @ 100:150:100 kg/ha/year) exhibited maximum increases in floral bud diameter (31.45%), number of inflorescences per branch (24.44%), diameter of inflorescence (15.32–28.44%), weight of inflorescence (24.30%), stem diameter, inflorescence stem length, number of inflorescences per plant (6.16%), number of inflorescences per hectare (53.46%), chlorophyll a content, chlorophyll b content, total chlorophyll content (40.20%), carotene content of inflorescence (69.56%), organic carbon (1.22-fold), available nitrogen content (7.46%), available phosphorus and available potassium (1.14-fold) compared to the control. Conclusively, the results suggest that split application of NPK through drip fertigation may improve the inflorescence attributes, yield, biochemical activity and soil nutrient status of chrysanthemum.
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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 | 0,001 |
| 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 ».