Moderate Deficit Irrigation and Reduced Nitrogen Application Maintain Tuber Quality and Improve Nitrogen Use Efficiency of Potato (Solanum tuberosum L.)
Notice bibliographique
Résumé
Efficient water and nitrogen (N) management are essential for sustaining potato (Solanum tuberosum L.) production under limited resource conditions. This study investigated the effects of deficit irrigation and reduced N application on tuber quality parameters including specific gravity (SG), starch content (SC), and tuber dry matter (TDM) as well as agronomic water use efficiency (WUE) and nitrogen use efficiency (NUE) in four commercial potato cultivars (Canela Russet, Mesa Russet, Russet Norkotah 3, and Yukon Gold) over two seasons (2016 and 2017) at Colorado State University’s San Luis Valley Research Center. Three irrigation levels (100%, ~80%, and ~70% evapotranspiration replacement) and two N application rates (165 and 131 kg N ha−1) were evaluated using four replications. Moderate deficit irrigation (up to ~18% ET reduction) improved or maintained SG, SC, and TDM in all four cultivars, while severe deficit irrigation (~30–40% reduction) reduced tuber quality. Reduced N application improved NUE in all cultivars without compromising tuber quality or yield. While WUE responded variably to deficit irrigation, NUE was highest under moderate to full irrigation and low N rate. Although effects on WUE were variable, integrating moderate deficit irrigation (18%) with reduced N application (20%) enhanced NUE while maintaining tuber quality.
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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 ».