High yield and efficiency: cultivar selection to improve potato nitrogen use efficiency
Notice bibliographique
Résumé
Optimizing nitrogen use efficiency (NUE) of crops is critical to maintain yields and profits while minimizing environmental damage from excessive fertilization and nitrogen (N) losses. Potato (Solanum tuberosum L.) typically requires high N rates to support yield, but low NUE risks N losses with cascading environmental and financial consequences. Identifying potato cultivars with improved NUE may reduce fertilizer needs and lower the risk of N loss. However, little research has focused on identifying such cultivars, especially on the Canadian Prairies. We conducted a field study encompassing five site-years in Saskatchewan to compare six seed potato cultivars (Clearwater Russet, Dark Red Norland, Milva, Poppy, Russet Burbank, and Sangre) for NUE traits, under N fertilizer rates ranging from 0 to 200 kg N ha-1. Total yield, tuber N content, N balance intensity (NBI) and tuber N uptake efficiency (NUpE) were quantified as measures of NUE. Cultivar significantly influenced all metrics (p < 0.05), whereas fertilizer or the two-way interaction did not. Cultivar yield varied by more than 45%, highlighting substantial productivity differences among cultivars. Dark Red Norland, Sangre and Poppy also showed 22.5-33.2% higher NUE than other cultivars. Our findings support the need for improved predictions of soil mineralizable N supply, as reducing or forgoing N fertilization improves potato NUE when indigenous soil N meets crop demand. Our results suggest that when yield is not limited by soil N, NUE is largely driven by the ability of the plant to produce greater yield. This research demonstrates specific cultivars deliver high yields and improved NUE, allowing for improved N balance in potato production systems.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».