Deficit Irrigation and Nitrogen Application Rate Influence Growth and Yield of Four Potato Cultivars (Solanum tuberosum L.)
Notice bibliographique
Résumé
Potatoes have high nitrogen (N) and irrigation requirements. Increasing water scarcity and environmental concerns highlight the need for efficient resource management. This study evaluated the effects of deficit irrigation and reduced N on yield and growth parameters in four potato cultivars (Canela Russet, Mesa Russet, Russet Norkotah3, and Yukon Gold) at Colorado State University’s San Luis Valley Research Center over two growing seasons. Three irrigation levels (~70%, ~80%, and 100% ET replacement) and two N rates (165 and 131 kg/ha) were evaluated. Measurements included total and marketable yield, tuber size distribution, tuber bulking (TB), leaf area index (LAI), and stem and tuber numbers. Yield losses were absent with ≤18% irrigation reduction in Canela Russet, Mesa Russet, or Yukon Gold but occurred with larger deficits. Russet Norkotah3 experienced yield decline with 16–23% reductions in irrigation. A twenty percent reduction in N application had no effect on Mesa Russet or Russet Norkotah3 yields, while the other varieties experienced a yield decline in one out of two years. Early-season LAI and late-season TB were positively correlated with yield, particularly for Canela Russet and Russet Norkotah3. These findings suggest irrigation and N inputs can be reduced without compromising productivity, but reductions must be determined on a cultivar-by-cultivar basis.
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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 ».