Increase the crop water use efficiency using super absorbent polymers
Notice bibliographique
Résumé
Freshwater plays an important role in supporting life on the planet. Agriculture uses 70% of the total accessible freshwater (0.03% of the total global water resources) which makes it important to increase irrigation efficiency so that we can produce more with less freshwater use. SAPs or hydrogels are cross-linked polymeric three-dimensional structures which have the ability to absorb and retain large amounts of water relative to their own mass. The objective of this study was to investigate the gain in water use efficiency and physiological growth of cherry tomatoes (Solanum lycopersicum var. cerasiforme) under different levels of SAP and irrigation treatments. The experiment was laid out in a completely randomised block design with three levels of SAP treatments which include 0% (control), 0.1% and 0.5% and three levels of plant watering application treatments which included everyday watering (control), once in two days watering and once in three days watering from the day of transplant up to four months; all treatments were replicated five times. Trials were carried out in a greenhouse at Macdonald Campus of McGill University in Sainte-Anne-de-Bellevue, Quebec, Canada. The results of the study indicate that 0.5% SAP performed significantly better than control (0% SAP) in terms of yield (P=0.0056) and water use efficiency (P=0.050), whereas, no significant difference was found within the SAP treatments for photosynthetic activity (P=0.5039), stomatal conductance (P=0.5344), transpiration rate (P=0.4907), normalised differential vegetative index (NDVI) (P=0.3901) and plant height (P=0.8967). However, the trends in each of the measurement confirm positive effect of SAP on cherry tomatoes. A microtox toxicology analysis revealed that the SAPs were not toxic to the agro-mix and is safe to use in the fields. Thus, the application of 0.5% SAP can significantly increase the yield and the water use efficiency.
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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) | 0,001 | 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 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 ».