Forage sorghum grown in a conventional wheat–grain sorghum–fallow rotation increased cropping system productivity and profitability
Notice bibliographique
Résumé
Intensifying winter wheat ( Triticum aestivum)–grain sorghum [ Sorghum bicolor (L.) Moench]–fallow (W–GS–FL) crop rotation with annual forages can increase productivity and resource use efficiency. The objective of this research was to quantify the impact of increasing crop intensity by growing forages in a traditional W–GS–FL rotation on cropping system productivity, water use, precipitation use efficiency, and net income. The study was conducted at the Southwest Research-Extension Center near Garden City, Kansas, from 2013 through 2020. Winter wheat (W), grain sorghum (GS), forage sorghum (FS), and forage oats (FO, Avena sativa L.) were used to generate six crop rotation treatments. These rotation treatments interspersed with fallow periods (FL) were W–GS–FL, W–FS–FL, W/FS–GS–FO, W/FS–FS–FO, W/FS–GS–FL, and W/FS–FS–FL. A W/FS indicates winter wheat double crop FS planted in the same year. The yield of FS was 45%–56% more with W/FS–FS–FO and W/FS–FS–FL compared with W–FS–FL. Available soil water at GS planting was 23%–30% less, and GS yield was 52%–60% smaller with W/FS–GS–FL compared to W–GS–FL. Water productivity and pre-season soil water storage were greatest with W/FS–FS–FL and W/FS–FS–FO. Inclusion of W/FS increased cost of production compared with W–GS(FS)–FL rotations. Gross return was greatest with W/FS–FS–FO and W/FS–FS–FL. The W/FS–FS–FO increased cropping intensity, productivity, resource use, and gross margin relative to other rotations in the semi-arid Great Plains. Producers should consider double-cropping of FS after wheat harvest, followed by a second year of FS in dryland cropping systems if there is sufficient forage demand.
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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) | 0,001 | 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 ».