The Effect of Matrix Nutrition by Sulfonated Silicon With S8 on Tuber Yield and Its Components of Potato Cultivars Under Water Deficit Stress Condition
Notice bibliographique
Résumé
The goal of this study is to increase the tuber yield of potato cultivars by using of nutrient solution of sulfonated silicon with S8 sulfur element and to choose the most suitable method of using the nutrient solution under water deficit stress and normal conditions. This study was performed based on a split factorial experimental design in three replications in Ardabil Potato Research Station, IRAN in 2022. The main factor includes three levels of irrigation (100, 75, and 50% of plant usable water); the second factor includes foliar spraying with a nutrient solution in four stages of plant growth [(1) Tuber formation; (2) Tuber bulking; (3) Tuber formation and tuber bulking; (4) Control (Without nutritional solution)] and the third factor included three potato varieties (Agria, Rona and Takta). A nutrient solution of Sulfonated silicon with S8sulfur element was used for 5 liters per thousand of water. During the growth period, plant height, main stem number per plant, tuber number and weight per plant, tuber yield and water use efficiency were measured. The results showed that foliar spraying with a nutrient solution of sulfonated silicon with S-8 sulfur element amount 5 liters per thousand of water in the stages of tuber formation and tuber bulking increased tuber yield and water use efficiency under normal conditions (100% of plant usable water) about 14.24 ton per hectare and 2.44 kg/m3, under mild stress condition (75% of plant usable water) about 7.04 ton per hectare and 1.61 kg/m3 and under severe stress condition (50% of plant usable water) about 5.50 ton per hectare and 1.89 kg/m3, respectively. The use of the nutrient solution of sulfonated silicon with S8 sulfur element amount 5liters per thousand of water in the stages of tuber formation and tuber bulking increased tuber yield and its components and water use efficiency under normal, mild and severe conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».