Weather and glufosinate efficacy: a retrospective analysis looking forward to the changing climate
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Foliar-applied postemergence applications of glufosinate are often applied to glufosinate-resistant crops to provide nonselective weed control without significant crop injury. Rainfall, air temperature, solar radiation, and relative humidity near the time of application have been reported to affect glufosinate efficacy. However, previous research may have not captured the full range of weather variability to which glufosinate may be exposed before or following application. Additionally, climate models suggest more extreme weather will become the norm, further expanding the weather range to which glufosinate can be exposed. The objective of this research was to quantify the probability of successful weed control (efficacy ≥85%) with glufosinate applied to some key weed species across a broad range of weather conditions. A database of >10,000 North American herbicide evaluation trials was used in this study. The database was filtered to include treatments with a single postemergence application of glufosinate applied to waterhemp [ Amaranthus tuberculatus (Moq.) Sauer], morningglory species ( Ipomoea spp.), and/or giant foxtail ( Setaria faberi Herrm.) <15 cm in height. These species were chosen because they are well represented in the database and listed as common and troublesome weed species in both corn ( Zea mays L.) and soybean [ Glycine max (L.) Merr.] (Van Wychen 2020, 2022). Individual random forest models were created. Low rainfall (≤20 mm) over the 5 d before glufosinate application was detrimental to the probability of successful control of A. tuberculatus and S. faberi . Lower relative humidity (≤70%) and solar radiation (≤23 MJ m −1 d −1 ) on the day of application reduced the probability of successful weed control in most cases. Additionally, the probability of successful control decreased for all species when average air temperature over the first 5 d after application was ≤25 C. As climate continues to change and become more variable, the risk of unacceptable control of several common species with glufosinate is likely to increase.
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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 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».