Weather, Microclimate, Canopy Density and Neighbouring Non-Host Crop Impacts on Sclerotinia Stem Rot Disease in Canola
Notice bibliographique
Résumé
Sclerotinia stem rot (SSR) disease is one of the most devastating diseases of canola in the Canadian prairies caused by the fungus Sclerotinia sclerotiorum (Lib.) de Bary. Yield losses ranging between 5 to 100 percent can be experienced as a result of this disease. This study evaluated the impacts of weather and microclimate on SSR development in canola with varying canopy density. Ascospore dispersal and disease incidence were compared under modified canopy densities and misting regimes to alter microclimate. The effectiveness of crop rotation and the influence of neighbouring non host crops were also analyzed in this study. A randomized complete block design was used to compare values for canopy density, microclimate and disease development under 3 seeding rates and 3 fertilizer treatments. This design was implemented over 4 site-years, in Winnipeg and Carman during 2011 and 2012. Weather stations were installed to monitor environmental conditions at each site and compare these to disease. At each site, a wheat plot was created to examine ascospore release under a non-host crop to determine the influence such a crop may have on neighbouring canola fields. Results of this study showed that peaks in ascospore concentrations occurred simultaneously between Winnipeg and Carman fields during both years indicating that regional weather conditions are important for ascospore release. Disease development in canola fields occurred where adequate precipitation and relative humidity were present prior to ascospore release and dispersal. A decrease in relative humidity and an increase in temperature were required for spore release from apothecia. Disease development was greater in Carman, where relative humidity values overall were higher and temperatures remained lower compared to those in Winnipeg in 2011 and 2012. Ascospore release did occur under the wheat canopy and ascospores were dispersed to a distance of at least 7 meters from the plot.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».