Irrigation Management Strategies to Enhance Forage Yield, Feed Value, and Water-Use Efficiency of Sorghum Cultivars
Notice bibliographique
Résumé
Water scarcity is a major obstacle to forage crop production in arid and semi-arid regions. In order to improve food security in these areas, it is imperative to employ suitable irrigation management techniques and identify drought-tolerant cultivars. A 2-year field experiment (2019–2020) was conducted in a semi-arid region of Iran to assess the impact of different irrigation methods and water deficit stress on forage sorghum cultivars’ yield, quality, and irrigation water-use efficiency (IWUE). The experiment involved two irrigation methods, i.e., drip (DRIP) and furrow (FURW), and three irrigation regimes supplied 100% (I100), 75% (I75), and 50% (I50) of the soil moisture deficit. In addition, two forage sorghum cultivars (hybrid Speedfeed and open-pollinated cultivar Pegah) were evaluated. This study revealed that the highest dry matter yield (27.24 Mg ha−1) was obtained under I100 × DRIP, whereas the maximum relative feed value (98.63%) was achieved under I50 × FURW. Using DRIP resulted in higher forage yield and IWUE compared to FURW, and the superiority of DRIP over FURW increased with the severity of the water deficit. The principal component analysis indicated that, as drought stress severity increased across all irrigation methods and cultivars, forage yield decreased, while quality increased. Plant height and leaf-to-stem ratio were found to be suitable indicators for comparing forage yield and quality, respectively, and they showed a negative correlation between the quality and quantity of forage. DRIP improved forage quality under I100 and I75, while FURW exhibited a better feed value under the I50 regime. Altogether, in order to achieve the best possible forage yield and quality while minimizing water usage, it is recommended to grow the Pegah cultivar and compensate for 75% of soil moisture deficiency using drip irrigation.
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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 | 0,000 | 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 ».