Reducing Yearly Variation In Potato Tuber Yield Using Supplemental Irrigation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study investigated the influence of supplemental irrigation (SI) on yearly variation in potato yield in a humid climate. On-farm trials were conducted in four to five fields annually in Prince Edward Island, Canada from 2019 to 2022. The research involved four different treatments: rainfed production (DA) as the control group, irrigation following conventional practices (FA), irrigation guided by soil moisture monitoring (Y100N), and irrigation guided by soil moisture monitoring coupled with a 20% reduction in fertilizer input (Y80N). While a range of russet potato cultivars were used, local standard cultural practices were followed at all sites. In 2019 SI significantly increased the marketable yields (MY). This was primarily attributed to a drought period that extended from July to early August. Similarly, in 2020 SI led to a substantial rise in MY across sites due to growing season (GS) rainfall being significantly lower than the optimal water demand for the potato plant. Conversely, in 2021 and 2022 when GS rainfall surpassed the potato water demand and was evenly distributed, farmers either refrained from irrigating or employed minimal irrigation rates, resulting in negligible MY responses. Yearly comparisons of tuber yield reveal that implementing SI during excessively dry years or years with sufficient but unevenly distributed rainfall can result in tuber yields comparable to those achieved through rainfed cultivation during years characterized by adequate and evenly distributed rainfall. This suggests that SI can effectively reduce the annual variation in tuber yield in a traditionally rainfed production area.
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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 | 0,001 |
| 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 ».