Effects of ridge-furrow with plastic film mulching combining with various urea types on water productivity and yield of potato in a dryland farming system
Notice bibliographique
Résumé
Ridge-furrow with plastic film mulching (RM) has the potential to enhance crop yields and water productivity, particularly in semi-arid regions. However, the combined effects of RM and various urea types on rainfed potato (Solanum tuberosum L.) production remain unclear. A three-year field experiment (2018–2020) was conducted to elucidate the effects of the RM combined with various urea types on water productivity, tuber yield, and economic benefits in a dryland farming system. Treatments consisted of two mulching patterns [RM and no plastic film mulching (NM)], combined with the application of three urea types [common urea (U), controlled-release urea (C), and mixed C and U at a ratio of 1:1 (CU)]. Our results indicated that compared to NM, the RM system reduced soil evaporative losses, which ultimately increased average soil water storage for the 0–60 cm soil layer by 6.7% (P < 0.05). In addition, RM increased the mean soil temperature for the 0–10 cm soil layer by 1.4 °C compared with NM. These changes in soil under RM helped increase plant height, leaf chlorophyll, and nitrogen balance index, but reduced leaf flavonoid, thereby improving tuber yield. The application of CU further improved plant height, leaf chlorophyll, and nitrogen balance index, which allowed the exploitation of more soil water to increase tuber yield and water productivity (P < 0.05). The interactions of mulching and urea type had significant influence on the tuber yield, water productivity, and partial factor productivity of nitrogen, especially with the RMCU. RMCU significantly (P < 0.05) increased potato yield (up to 23.5%), water productivity (23.7%), partial factor productivity of nitrogen (23.5%), and economic benefit (38.4%), compared to the NMU during both drought and non-drought growing seasons. We conclude that compared with other treatments, RMCU resulted in the highest tuber yield, water productivity, and economic benefit across three growing seasons and should be considered an effective strategy to foster sustainable potato production in dryland farming systems.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».