Impact of foliar silicon application on yield attributes of wheat (Triticum aestivum L.) under water deficit environment
Notice bibliographique
Résumé
The consequences of climate change, particularly in the form of water deficiency are now evident in different parts of the world that negatively affecting the crop productivity. The current study was conducted to explore the involvement of exogenously applied silicon in reducing the negative effects of drought stress on yield of wheat. The wheat cultivar “Faisalabad- 08” was subjected to two water regimes (normal irrigation and no irrigation) and four levels of silicon including no spray, 0, 0.01 and 0.1 mM. All the silicon levels were applied at three different stages of wheat growth. The sources of the silicon used in the current experiment were sodium silicate, potassium silicate and silicic acid. At maturity of crop different yield parameters (number of tiller per plant, number of spike per plant, number of spikelet per plant, spike length, number of grain per plant, number of grain per spike, number of grain per spikelet, single grain weight and yield per hector) were recorded. The results indicated that the yields of related attributes were significantly reduced under water deficit environment. The application of silicon from the two different sources sodium silicate and potassium silicate was more beneficial to alleviate the negative effects of water deficit on wheat yield. Sodium silicate (0.01 and 0.1 mM) and potassium silicate (0.1 mM) were found more beneficial for enhancing wheat yield under water stress to enhance wheat productivity.
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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 | 0,001 | 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 ».