Research based crop-specific best m

Research based crop-specific best management practices (BMPs) must be developed for sweet corn (Zea
mays L. var. saccharata) production to reduce the amount of nitrogen (N) leaching. The objective of this
study was to identify irrigation and nitrogen BMPs for sweet corn production on sandy soils in Florida
using the calibrated CERES-Maize model of the Decision Support System for Agrotechnology Transfer
(DSSAT). A total of 24 irrigation schedules, 21 N fertilizer levels, 30 N application splits, and 20 N
application rates per split were systematically evaluated in single factor simulations. Then, a set of 324
management scenarios composed of 6 irrigation timing/amount and 54 N fertilizer application strategies
selected in early single factor explorations, was explored in a multifactor analysis.
Irrigation frequency had a strong influence on sweet corn yield. If irrigation events were triggered
when maximum allowable depletion (MAD) of soil water content was greater than 60%, corn growth
suffered water stress and the simulated yield was reduced. The increase in yield approached zero above
168 kg N ha−1. Splitting N fertilizer applications did notinfluence yield ifthere was an N application during
the small-leaf stage or large-leaf stage;however,the lowest amount of N leaching occurred whenno N was
applied during the small-leaf stage. Simulated yield increased when application rates decreased from 100
to 70 kg N ha−1 per fertigation event, but changed only slightly at application rates less than 70 kg N ha−1
per fertigation. Smaller application rates per fertigation decreased N leaching substantially, especially
for rates less than 70 kg N ha−1. Six potential BMPs were selected from the 324 management scenarios as
optimizing yield while minimizing N leaching. These BMPs were composed of two irrigation schedules
(depths of 5.0 and 7.5 mm with MAD values of 20% and 30%), two N levels (196 and 224 kg N ha−1), two N
split plans (0-1/4-3/4 and 0-1/3-2/3 of total N applied in the small-leaf, large-leaf, and ear development
stages, respectively), and two N application rates per fertigation (30 and 40 kg N ha−1). It should be recognized
that these results are recommendations based on modeling assumptions and should be tested
in actual field production for their practical and economic validity.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิจัยโดยใช้พืชเฉพาะจัดการปฏิบัติ (BMPs) ต้องได้รับการพัฒนาสำหรับข้าวโพดหวาน (ซีการลดปริมาณของไนโตรเจน (N) ละลายผลิต mays L. เพียง saccharata) วัตถุประสงค์นี้ศึกษาได้ระบุ BMPs ชลประทานและไนโตรเจนสำหรับการผลิตข้าวโพดหวานในดินเนื้อปูนทรายในฟลอริด้าใช้ calibrated เซเรสข้าวโพดแบบของระบบสนับสนุนการตัดสินใจสำหรับการโอนย้าย Agrotechnology(DSSAT) จำนวนตารางชลประทาน 24 ระดับปุ๋ย N 21, 30 N แอพลิเคชันแยก และ 20 Nแอพลิเคชันราคาต่อแยกได้อย่างเป็นระบบประเมินในจำลองปัจจัยเดียว แล้ว ชุด 324สถานการณ์การจัดการประกอบด้วย 6 ชลประทานเวลา/ยอดเงินและกลยุทธ์ใช้ปุ๋ย N 54เลือกสำรวจปัจจัยเดียวต้น มีอุดมในวิเคราะห์ multifactorความถี่การชลประทานมีอิทธิพลในผลผลิตข้าวโพดหวาน ถ้าเหตุการณ์ชลประทานถูกทริกเกอร์เมื่อสูงสุดที่สามารถใช้ได้จนหมด (MAD) ของดินปริมาณน้ำมีมากกว่า 60% ข้าวโพดเจริญเติบโตน้ำที่รับความเดือดร้อนความเครียดและผลผลิตเลียนแบบถูกลดลง เพิ่มผลตอบแทนเวลาศูนย์ข้างต้น168 กก. N ha−1 แบ่งงานปุ๋ย N ได้ notinfluence ifthere ผลผลิตถูกประยุกต์ N ในระหว่างระยะใบเล็กหรือใบใหญ่ระยะ อย่างไรก็ตาม ยอดเงินต่ำสุดของ N ละลายเกิดเป็น whenno Nใช้ระหว่างระยะใบเล็ก เลียนแบบผลตอบแทนที่เพิ่มขึ้นเมื่อแอพลิเคชันราคาลดลงจาก 100การ ha−1 70 กิโลกรัม N ต่อ fertigation เนื่องจากเหตุการณ์ แต่เปลี่ยนแปลงเพียงเล็กน้อยน้อยกว่า 70 กก. N ha−1 ราคาแอพลิเคชันต่อ fertigation เนื่องจากการ ลดราคาโปรแกรมประยุกต์ขนาดเล็กต่อ fertigation เนื่องจาก N ละลายมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งในราคาไม่เกิน 70 กก. N ha−1 เลือกจากสถานการณ์จัดการ 324 เป็น BMPs เป็นหกเพิ่มผลผลิตในขณะที่ลดการละลาย N BMPs เหล่านี้ถูกประกอบขึ้นด้วยสองชลประทานกำหนดการ(ความลึกของ 5.0 และ 7.5 มม. มีค่าบ้า 20% และ 30%), 2 N ระดับ (196 และ 224 กก. N ha−1), 2 Nแบ่งแผน (0-1/4-3/4 และ 0-1/3-2/3 ของ N ทั้งหมดที่ใช้ใน ใบเล็ก ใบใหญ่ การพัฒนาหูระยะ ตามลำดับ), และราคาโปรแกรม N สองต่อ fertigation เนื่องจาก (30 และ 40 กิโลกรัม N ha−1) ควรรู้จักผลลัพธ์เหล่านี้แนะนำตามโมเดลสมมติฐาน และควรทดสอบในการผลิตจริงในการปฏิบัติ และเศรษฐกิจตั้งแต่

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การวิจัยตามแนวทางการบริหารจัดการที่ดีที่สุดพืชที่เฉพาะเจาะจง (BMPs) จะต้องได้รับการพัฒนาสำหรับข้าวโพดหวาน (Zea
mays L. var. saccharata) การผลิตเพื่อลดปริมาณของไนโตรเจน (N) การชะล้าง วัตถุประสงค์ของการนี้การศึกษาคือการระบุการชลประทานและไนโตรเจน BMPs สำหรับการผลิตข้าวโพดหวานในดินทรายในฟลอริด้าโดยใช้รูปแบบการสอบเทียบCERES-ข้าวโพดของระบบสนับสนุนการตัดสินใจสำหรับ Agrotechnology โอน(DSSAT) รวม 24 ตารางชลประทานที่ 21 ยังไม่มีระดับปุ๋ย 30 N แยกโปรแกรมประยุกต์และ 20 N อัตราการใช้ต่อแยกได้รับการประเมินอย่างเป็นระบบในการจำลองปัจจัยเดียว จากนั้นชุดของ 324 สถานการณ์การจัดการประกอบด้วย 6 ระยะเวลาการให้น้ำปริมาณ / 54 และยังไม่มีกลยุทธ์การใส่ปุ๋ยที่เลือกในช่วงต้นสำรวจปัจจัยเดียวที่ได้รับการสำรวจในการวิเคราะห์Multifactor. ความถี่ชลประทานมีอิทธิพลอย่างมากต่อผลผลิตข้าวโพดหวาน หากเหตุการณ์ชลประทานถูกเรียกเมื่อสูญเสียสูงสุดที่อนุญาต (MAD) ของปริมาณน้ำในดินสูงกว่า 60% การเติบโตของข้าวโพดได้รับความเดือดร้อนขาดน้ำและผลผลิตจำลองลดลง การเพิ่มขึ้นของอัตราผลตอบแทนเข้าหาศูนย์ดังกล่าวข้างต้น168 กิโลกรัมไนโตรเจนฮ่า-1 ไม่มีการแยกการใช้งานได้ปุ๋ย notinfluence ผลผลิต ifthere เป็นโปรแกรมที่ไม่มีในระหว่างขั้นตอนเล็กๆ ใบหรือเวทีขนาดใหญ่ใบอย่างไรก็ตามจำนวนเงินที่ต่ำสุดของการชะล้างยังไม่มีข้อความที่เกิดขึ้นยังไม่มี whenno ถูกนำไปใช้ในระหว่างขั้นตอนเล็กๆ ใบ จำลองผลผลิตเพิ่มขึ้นเมื่ออัตราการใช้ลดลง 100 จากที่จะ70 กิโลกรัมไนโตรเจนฮ่า-1 ต่อเหตุการณ์ fertigation แต่เปลี่ยนเพียงเล็กน้อยที่อัตราการใช้น้อยกว่า 70 กิโลกรัมไนโตรเจนฮ่า-1 ต่อ fertigation อัตราการใช้ขนาดเล็กต่อ fertigation ชะล้างไม่มีลดลงอย่างมีนัยสำคัญโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับอัตราน้อยกว่า70 กิโลกรัมไนโตรเจนฮ่า-1 หก BMPs ที่อาจเกิดขึ้นได้รับการคัดเลือกจากสถานการณ์การจัดการ 324 เป็นการเพิ่มประสิทธิภาพผลผลิตในขณะที่ลดการชะล้างไม่มี BMPs เหล่านี้ถูกประกอบด้วยสองตารางชลประทาน(ระดับความลึก 5.0 7.5 มิลลิเมตรมีค่า MAD 20% และ 30%) สองยังไม่มีระดับ (196 และ 224 กิโลกรัมไนโตรเจนฮ่า-1) สองไม่มีแบ่งแผน(0-1 / 4 -3/4 และ 0-1 / 3-2 / 3 จากทั้งหมดไม่มีข้อความนำไปใช้ในใบเล็กใบใหญ่และการพัฒนาหูขั้นตอนตามลำดับ) และทั้งสองยังไม่มีอัตราการใช้ต่อ fertigation (30 และ 40 กิโลกรัมไนโตรเจนฮ่า -1) มันควรจะได้รับการยอมรับว่าผลเหล่านี้เป็นคำแนะนำบนพื้นฐานของสมมติฐานการสร้างแบบจำลองและควรได้รับการทดสอบในการผลิตสนามจริงความถูกต้องในทางปฏิบัติและทางเศรษฐกิจของประเทศ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

จากงานวิจัยพืชเฉพาะการปฏิบัติที่ดีที่สุดในการจัดการ ( bmps ) ต้องพัฒนา สำหรับข้าวโพด ( Zea mays L . var .
saccharata ) การผลิตเพื่อลดปริมาณของไนโตรเจน ( N ) 8 . วัตถุประสงค์ของการศึกษานี้คือ เพื่อระบุปริมาณน้ำ
bmps สำหรับการผลิตข้าวโพดหวานในดินทรายในฟลอริด้า
การสอบเทียบแบบจำลอง CERES ( ระบบสนับสนุนการตัดสินใจสำหรับ
โอน agrotechnology ( DSSAT ) รวม 24 ตารางเวลาการชลประทาน , 21 - 30 ระดับปุ๋ย ไนโตรเจน แยก , และ 20 N
อัตราการใช้ต่อแยกเป็นระบบประเมินผลแบบจำลองปัจจัยเดียว . แล้วชุดของ 324
การจัดการสถานการณ์ประกอบด้วยจํานวน 6 / 54 ระยะเวลาการให้น้ำและปุ๋ย
n กลยุทธ์เลือกต้นเดียวปัจจัยการสำรวจ , สำรวจในการวิเคราะห์ multifactor .
ความถี่ชลประทานมีอิทธิพลอย่างมากต่อผลผลิตข้าวโพดหวาน ถ้าเหตุการณ์ชลประทานเกี่ยว
เมื่อสูงสุดที่พร่อง ( บ้า ) ของน้ำในดินมีมากกว่า 60 %
การเจริญเติบโตของข้าวโพดความเดือดร้อนน้ำความเครียดและค่าผลผลิตลดลง การเพิ่มผลผลิตเข้าหาศูนย์ข้างบน
168 กก. N ฮา− 1 การใช้ปุ๋ย N มีอิทธิพลต่อผลผลิตได้ หากเป็น ไนโตรเจน ในเวทีเล็กเวที
ใบหรือใบขนาดใหญ่ อย่างไรก็ตาม ปริมาณไนโตรเจนละลายเกิดขึ้น whenno N คือ
ใช้ในระหว่างขั้นตอนใบเล็กโดยผลผลิตเพิ่มขึ้นเมื่ออัตราการใช้ลดลงจาก 100
70 กก. N ฮา− 1 ต่อน้ำ เหตุการณ์ แต่การเปลี่ยนแปลงเพียงเล็กน้อยในอัตราการใช้น้อยกว่า 70 กก. N ฮา− 1
/ น้ำ . ที่มีอัตราการใช้ลดลงอย่างมาก N ต่อการชะละลายน้ำ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง
ราคาต่ำกว่า 70 กก. N ฮา− 1 6 bmps ศักยภาพจำนวน 324 การจัดการสถานการณ์เช่น
การเพิ่มผลผลิตและลดการชะละลายของไนโตรเจน . bmps เหล่านี้ประกอบด้วยสองชลประทานตาราง
( ความลึกของ 5.0 7.5 มิลลิเมตร ค่าบ้า 20 % และ 30 % ) N สองระดับ ( 196 224 กก. N ฮา− 1 ) 2 N
แยกแผน ( 1 / 4-3 / 4 และ 1 / 3-2 / 3 ของไนโตรเจนที่ใช้ใน ใบเล็ก ใบใหญ่ หูพัฒนา
ขั้นตอนตามลำดับ )และสอง - อัตราการใช้ต่อการให้ปุ๋ยในระบบน้ำ ( 30 และ 40 กิโลกรัม N ฮา− 1 ) มันควรจะยอมรับ
ที่ผลลัพธ์เหล่านี้จะแนะนำตามแบบจำลองสมมติฐาน และควรทดสอบ
ในด้านการผลิตที่แท้จริงของเศรษฐกิจและการปฏิบัติที่ถูกต้อง