- ข้อความ
- ประวัติศาสตร์
2.1.2.4. Grapevine water and nitrog
2.1.2.4. Grapevine water and nitrogen status. The grapevine water status was monitored during summer (three measurements from June to August) by measuring the leaf water potential at predawn(_predawn) with a pressure chamber (Soil Moisture Equipment Corp., Santa Barbara, USA) on 8 (FERT, IRR-FERT, IRR) to 32 (AL,BS) fully expanded leaves per treatment. To measure leaf nitrogen content, 4–32 grapevine shoots were sampled at random from each treatment (one per vine stock) three times a year (around flowering, at veraison and just before harvest). Each sample was divided into three compartments: stems, leaves and grapes. All this plant material was dried at 60◦C for at least 72 h to calculate its dry biomass. Then, the leaf nitrogen content (LNC, % in DM) was measured on all the leaves of each shoot (Dumas method). Yeast assimilable nitro-gen (YAN, mg L−1) in the must was measured once at harvest on100 berries sample at random with 3 replicates.
2.1.3. Simulation of water balance with the WaLIS model To obtain daily values of FTSW, we used the WaLIS model (Celette et al., 2010) that simulates the time course of the grapevine’s FTSW on a daily time step. Simulations were made for the five treatments in 2010, 2011 and 2012. Weather data were those recorded at the weather station. ASW values at budburst were those calculated from the neutron probe measurements. Maximum radiation interception efficiency (Kmax) was measured using hemispherical photographs following the protocol described by Louarn et al. (2005) and the CAN-EYE soft-ware (http://www.paca.inra.fr/can-eye). Parameters describing the medic cover crop were taken from Duru et al. (2009). Parameter values of all simulations can be found in Appendix A. Quality of simulations was assessed against observed values of FTSW. Indicators of goodness of fit of all simulations can be found in AppendixB.
2.1.4. Data analysis Data were analyzed using R software (R Development Core Team 2007, version 2.11.1).
2.1.4.1. Treatment effects. Effects of treatments on yield components were tested using a one-way ANOVA considering plants as replicates; Newman–Keuls tests were used as post hoc tests for multiple mean comparisons.
2.1.4.2. Contribution of yield components to yield variations. For each situation (treatment × year), we used the mean values calculated from measurements. The relationships between yield and yield components were determined by multiple linear regression analysis. The variables were log transformed to linearize the model. On this model, an ANOVA with type III sum of squares was per-formed and the contribution of each component to the variance of yield was calculated as the ratio of the sum of squares due to this component to the total sum of squares of the model.
2.1.4.3. Correlations between grapevine water and nitrogen status and yield components. Daily grapevine FTSW simulated with the WaLIS model was averaged for thermal time periods of 100◦Cdfrom budburst to harvest. For each such period the Pearson coefficient between yield components and mean grapevine FTSW was calculated and its significance was tested, as done by Pallas et al. (2013) on oil palm. Other relationships between yield components and grapevine water and nitrogen status indicators were analyzed by simple or multiple linear regression. For each situation (treatment × year), we used the mean values calculated from measurements. In order to distinguish between the effects of water and nitrogen on bud fertility, an ANOVA was performed with type III sum of squares in the same way as for the contribution of yield components to yield variation.
2.1.4.4. How much of grapevine yield was determined the previous year?. A model was developed in order to assess how much of yield of season 2 was determined by water and nitrogen constraints during season 1. This model predicted yield of season 2 from bud
2.2. Experiment 2
Data from another experiment were also used in the present study. This experiment was carried out from 2004 to 2006 and from 2008 to 2009 in the same vineyard as experiment 1, but on an adjacent plot with another cultivar (Vitis vinifera L. cv. Aranel). This experiment was fully described by Celette et al. (2008, 2009) and Ripoche et al. (2011a). We used these data to study if some of the results found on Shiraz with data of experiment 1 remained valid with another cultivar. We focused on the relationships between yield components and grapevine water and nitrogen status (data analyses were performed in the same way as for Shiraz). No simulations with the WaLIS model were carried out for the cv. Aranel.
2.1.3. Simulation of water balance with the WaLIS model To obtain daily values of FTSW, we used the WaLIS model (Celette et al., 2010) that simulates the time course of the grapevine’s FTSW on a daily time step. Simulations were made for the five treatments in 2010, 2011 and 2012. Weather data were those recorded at the weather station. ASW values at budburst were those calculated from the neutron probe measurements. Maximum radiation interception efficiency (Kmax) was measured using hemispherical photographs following the protocol described by Louarn et al. (2005) and the CAN-EYE soft-ware (http://www.paca.inra.fr/can-eye). Parameters describing the medic cover crop were taken from Duru et al. (2009). Parameter values of all simulations can be found in Appendix A. Quality of simulations was assessed against observed values of FTSW. Indicators of goodness of fit of all simulations can be found in AppendixB.
2.1.4. Data analysis Data were analyzed using R software (R Development Core Team 2007, version 2.11.1).
2.1.4.1. Treatment effects. Effects of treatments on yield components were tested using a one-way ANOVA considering plants as replicates; Newman–Keuls tests were used as post hoc tests for multiple mean comparisons.
2.1.4.2. Contribution of yield components to yield variations. For each situation (treatment × year), we used the mean values calculated from measurements. The relationships between yield and yield components were determined by multiple linear regression analysis. The variables were log transformed to linearize the model. On this model, an ANOVA with type III sum of squares was per-formed and the contribution of each component to the variance of yield was calculated as the ratio of the sum of squares due to this component to the total sum of squares of the model.
2.1.4.3. Correlations between grapevine water and nitrogen status and yield components. Daily grapevine FTSW simulated with the WaLIS model was averaged for thermal time periods of 100◦Cdfrom budburst to harvest. For each such period the Pearson coefficient between yield components and mean grapevine FTSW was calculated and its significance was tested, as done by Pallas et al. (2013) on oil palm. Other relationships between yield components and grapevine water and nitrogen status indicators were analyzed by simple or multiple linear regression. For each situation (treatment × year), we used the mean values calculated from measurements. In order to distinguish between the effects of water and nitrogen on bud fertility, an ANOVA was performed with type III sum of squares in the same way as for the contribution of yield components to yield variation.
2.1.4.4. How much of grapevine yield was determined the previous year?. A model was developed in order to assess how much of yield of season 2 was determined by water and nitrogen constraints during season 1. This model predicted yield of season 2 from bud
2.2. Experiment 2
Data from another experiment were also used in the present study. This experiment was carried out from 2004 to 2006 and from 2008 to 2009 in the same vineyard as experiment 1, but on an adjacent plot with another cultivar (Vitis vinifera L. cv. Aranel). This experiment was fully described by Celette et al. (2008, 2009) and Ripoche et al. (2011a). We used these data to study if some of the results found on Shiraz with data of experiment 1 remained valid with another cultivar. We focused on the relationships between yield components and grapevine water and nitrogen status (data analyses were performed in the same way as for Shiraz). No simulations with the WaLIS model were carried out for the cv. Aranel.
0/5000
2.1.2.4. Grapevine water and nitrogen status. The grapevine water status was monitored during summer (three measurements from June to August) by measuring the leaf water potential at predawn(_predawn) with a pressure chamber (Soil Moisture Equipment Corp., Santa Barbara, USA) on 8 (FERT, IRR-FERT, IRR) to 32 (AL,BS) fully expanded leaves per treatment. To measure leaf nitrogen content, 4–32 grapevine shoots were sampled at random from each treatment (one per vine stock) three times a year (around flowering, at veraison and just before harvest). Each sample was divided into three compartments: stems, leaves and grapes. All this plant material was dried at 60◦C for at least 72 h to calculate its dry biomass. Then, the leaf nitrogen content (LNC, % in DM) was measured on all the leaves of each shoot (Dumas method). Yeast assimilable nitro-gen (YAN, mg L−1) in the must was measured once at harvest on100 berries sample at random with 3 replicates.
2.1.3. Simulation of water balance with the WaLIS model To obtain daily values of FTSW, we used the WaLIS model (Celette et al., 2010) that simulates the time course of the grapevine’s FTSW on a daily time step. Simulations were made for the five treatments in 2010, 2011 and 2012. Weather data were those recorded at the weather station. ASW values at budburst were those calculated from the neutron probe measurements. Maximum radiation interception efficiency (Kmax) was measured using hemispherical photographs following the protocol described by Louarn et al. (2005) and the CAN-EYE soft-ware (http://www.paca.inra.fr/can-eye). Parameters describing the medic cover crop were taken from Duru et al. (2009). Parameter values of all simulations can be found in Appendix A. Quality of simulations was assessed against observed values of FTSW. Indicators of goodness of fit of all simulations can be found in AppendixB.
2.1.4. Data analysis Data were analyzed using R software (R Development Core Team 2007, version 2.11.1).
2.1.4.1. Treatment effects. Effects of treatments on yield components were tested using a one-way ANOVA considering plants as replicates; Newman–Keuls tests were used as post hoc tests for multiple mean comparisons.
2.1.4.2. Contribution of yield components to yield variations. For each situation (treatment × year), we used the mean values calculated from measurements. The relationships between yield and yield components were determined by multiple linear regression analysis. The variables were log transformed to linearize the model. On this model, an ANOVA with type III sum of squares was per-formed and the contribution of each component to the variance of yield was calculated as the ratio of the sum of squares due to this component to the total sum of squares of the model.
2.1.4.3. Correlations between grapevine water and nitrogen status and yield components. Daily grapevine FTSW simulated with the WaLIS model was averaged for thermal time periods of 100◦Cdfrom budburst to harvest. For each such period the Pearson coefficient between yield components and mean grapevine FTSW was calculated and its significance was tested, as done by Pallas et al. (2013) on oil palm. Other relationships between yield components and grapevine water and nitrogen status indicators were analyzed by simple or multiple linear regression. For each situation (treatment × year), we used the mean values calculated from measurements. In order to distinguish between the effects of water and nitrogen on bud fertility, an ANOVA was performed with type III sum of squares in the same way as for the contribution of yield components to yield variation.
2.1.4.4. How much of grapevine yield was determined the previous year?. A model was developed in order to assess how much of yield of season 2 was determined by water and nitrogen constraints during season 1. This model predicted yield of season 2 from bud
2.2. Experiment 2
Data from another experiment were also used in the present study. This experiment was carried out from 2004 to 2006 and from 2008 to 2009 in the same vineyard as experiment 1, but on an adjacent plot with another cultivar (Vitis vinifera L. cv. Aranel). This experiment was fully described by Celette et al. (2008, 2009) and Ripoche et al. (2011a). We used these data to study if some of the results found on Shiraz with data of experiment 1 remained valid with another cultivar. We focused on the relationships between yield components and grapevine water and nitrogen status (data analyses were performed in the same way as for Shiraz). No simulations with the WaLIS model were carried out for the cv. Aranel.
2.1.3. Simulation of water balance with the WaLIS model To obtain daily values of FTSW, we used the WaLIS model (Celette et al., 2010) that simulates the time course of the grapevine’s FTSW on a daily time step. Simulations were made for the five treatments in 2010, 2011 and 2012. Weather data were those recorded at the weather station. ASW values at budburst were those calculated from the neutron probe measurements. Maximum radiation interception efficiency (Kmax) was measured using hemispherical photographs following the protocol described by Louarn et al. (2005) and the CAN-EYE soft-ware (http://www.paca.inra.fr/can-eye). Parameters describing the medic cover crop were taken from Duru et al. (2009). Parameter values of all simulations can be found in Appendix A. Quality of simulations was assessed against observed values of FTSW. Indicators of goodness of fit of all simulations can be found in AppendixB.
2.1.4. Data analysis Data were analyzed using R software (R Development Core Team 2007, version 2.11.1).
2.1.4.1. Treatment effects. Effects of treatments on yield components were tested using a one-way ANOVA considering plants as replicates; Newman–Keuls tests were used as post hoc tests for multiple mean comparisons.
2.1.4.2. Contribution of yield components to yield variations. For each situation (treatment × year), we used the mean values calculated from measurements. The relationships between yield and yield components were determined by multiple linear regression analysis. The variables were log transformed to linearize the model. On this model, an ANOVA with type III sum of squares was per-formed and the contribution of each component to the variance of yield was calculated as the ratio of the sum of squares due to this component to the total sum of squares of the model.
2.1.4.3. Correlations between grapevine water and nitrogen status and yield components. Daily grapevine FTSW simulated with the WaLIS model was averaged for thermal time periods of 100◦Cdfrom budburst to harvest. For each such period the Pearson coefficient between yield components and mean grapevine FTSW was calculated and its significance was tested, as done by Pallas et al. (2013) on oil palm. Other relationships between yield components and grapevine water and nitrogen status indicators were analyzed by simple or multiple linear regression. For each situation (treatment × year), we used the mean values calculated from measurements. In order to distinguish between the effects of water and nitrogen on bud fertility, an ANOVA was performed with type III sum of squares in the same way as for the contribution of yield components to yield variation.
2.1.4.4. How much of grapevine yield was determined the previous year?. A model was developed in order to assess how much of yield of season 2 was determined by water and nitrogen constraints during season 1. This model predicted yield of season 2 from bud
2.2. Experiment 2
Data from another experiment were also used in the present study. This experiment was carried out from 2004 to 2006 and from 2008 to 2009 in the same vineyard as experiment 1, but on an adjacent plot with another cultivar (Vitis vinifera L. cv. Aranel). This experiment was fully described by Celette et al. (2008, 2009) and Ripoche et al. (2011a). We used these data to study if some of the results found on Shiraz with data of experiment 1 remained valid with another cultivar. We focused on the relationships between yield components and grapevine water and nitrogen status (data analyses were performed in the same way as for Shiraz). No simulations with the WaLIS model were carried out for the cv. Aranel.
การแปล กรุณารอสักครู่..
2.1.2.4 น้ำองุ่นและสถานะไนโตรเจน สถานะน้ำองุ่นได้รับการตรวจสอบในช่วงฤดูร้อน (วัดสามตั้งแต่เดือนมิถุนายนถึงเดือนสิงหาคม) โดยการวัดศักยภาพของน้ำในใบที่ยามเช้าตรู่ (_predawn) กับห้องความดัน (ความชื้นในดินอุปกรณ์คอร์ป, Santa Barbara, ประเทศสหรัฐอเมริกา) เมื่อวันที่ 8 (FERT, IRR- FERT, IRR) ถึง 32 (AL, BS) ใบขยายตัวได้เต็มที่ต่อการรักษา การวัดปริมาณไนโตรเจนใบ 4-32 หน่อองุ่นเก็บตัวอย่างที่สุ่มจากแต่ละรักษา (ต่อหนึ่งหุ้นเถา) สามครั้งต่อปี (ประมาณดอกที่ veraison และเพียงแค่ก่อนการเก็บเกี่ยว) แต่ละตัวอย่างถูกแบ่งออกเป็นสามช่อง: ลำต้นใบและองุ่น ทั้งหมดวัสดุที่โรงงานแห่งนี้ได้รับการอบแห้งที่อุณหภูมิ60◦Cเป็นเวลาอย่างน้อย 72 ชั่วโมงในการคำนวณมวลชีวภาพแห้ง จากนั้นปริมาณไนโตรเจนใบ (LNC% ใน DM) วัดบนใบทั้งหมดของการถ่ายแต่ละ (วิธีมัส) ยีสต์ที่ย่อยไนโตรเจน (YAN มิลลิกรัม L-1) ในการที่จะต้องได้รับการวัดครั้งเดียวที่เก็บเกี่ยว on100 ตัวอย่างผลเบอร์รี่ที่สุ่มที่มี 3 ซ้ำ.
2.1.3 การจำลองการสมดุลของน้ำที่มีรูปแบบ walis การขอรับค่าประจำวันของ FTSW เราใช้รูปแบบ walis (Celette et al., 2010) ที่เลียนแบบแน่นอนเวลาของการ FTSW องุ่นของในขั้นตอนเวลาในชีวิตประจำวัน จำลองถูกสร้างขึ้นมาสำหรับห้าการรักษาในปี 2010, ปี 2011 และ 2012 ข้อมูลสภาพอากาศที่ถูกที่บันทึกไว้ที่สถานีอากาศ ค่า ASW ที่ budburst เหล่านั้นคำนวณจากการวัดสอบสวนนิวตรอน สูงสุดประสิทธิภาพการสกัดกั้นรังสี (KMAX) วัดโดยการใช้รูปครึ่งวงกลมต่อไปนี้โปรโตคอลอธิบายโดย Louarn และคณะ (2005) และ CAN-EYE นุ่มเครื่อง (http://www.paca.inra.fr/can-eye) พารามิเตอร์อธิบายพืชคลุมแพทย์ถูกนำมาจาก Duru และคณะ (2009) ค่าพารามิเตอร์ของแบบจำลองทั้งหมดที่สามารถพบได้ในภาคผนวก A คุณภาพของแบบจำลองได้รับการประเมินเทียบกับค่าสังเกตของ FTSW ตัวชี้วัดของความดีของความพอดีของการจำลองทั้งหมดที่สามารถพบได้ใน AppendixB. 2.1.4 การวิเคราะห์ข้อมูลวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้ซอฟแวร์อาร์ (R พัฒนาแกนทีม 2007 รุ่น 2.11.1). 2.1.4.1 ผลกระทบการรักษา ผลของการรักษาในองค์ประกอบของผลผลิตได้มีการทดสอบการใช้ทางเดียว ANOVA พิจารณาพืชเป็นซ้ำ; การทดสอบนิวแมน-Keuls ถูกนำมาใช้เป็นโพสต์การทดสอบเฉพาะกิจสำหรับการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยหลาย. 2.1.4.2 มีส่วนร่วมขององค์ประกอบของผลผลิตเพื่อให้ได้รูปแบบ สำหรับแต่ละสถานการณ์ (การรักษา×ปี) เราใช้ค่าเฉลี่ยที่คำนวณจากการวัด ความสัมพันธ์ระหว่างผลผลิตและองค์ประกอบของผลผลิตที่ถูกกำหนดโดยการวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้น ตัวแปรที่ถูกบันทึกเปลี่ยน linearize รูปแบบ ในรูปแบบนี้ ANOVA กับประเภท III ผลรวมของสี่เหลี่ยมและเป็นต่อรูปแบบการมีส่วนร่วมของแต่ละองค์ประกอบจะแปรปรวนของผลตอบแทนที่คำนวณเป็นอัตราส่วนของผลรวมของสี่เหลี่ยมเนื่องจากส่วนนี้เพื่อผลรวมของสี่เหลี่ยมของรูปแบบ . 2.1.4.3 ความสัมพันธ์ระหว่างน้ำองุ่นและสถานะไนโตรเจนและองค์ประกอบของผลผลิต FTSW องุ่นวันจำลองที่มีรูปแบบ walis เฉลี่ยสำหรับช่วงเวลาที่ความร้อนของ100◦Cdfrom budburst ที่จะเก็บเกี่ยว สำหรับแต่ละช่วงเวลาดังกล่าวมีค่าสัมประสิทธิ์เพียร์สันระหว่างองค์ประกอบของผลผลิตและค่าเฉลี่ยองุ่น FTSW ที่คำนวณได้และความสำคัญของการทดสอบเป็นกระทำโดยพาลาและคณะ (2013) เกี่ยวกับปาล์มน้ำมัน ความสัมพันธ์อื่น ๆ ระหว่างองค์ประกอบของผลผลิตและน้ำองุ่นและตัวชี้วัดสถานะไนโตรเจนที่ได้มาวิเคราะห์โดยง่ายหรือหลายถดถอยเชิงเส้น สำหรับแต่ละสถานการณ์ (การรักษา×ปี) เราใช้ค่าเฉลี่ยที่คำนวณจากการวัด เพื่อที่จะแยกแยะความแตกต่างระหว่างผลกระทบของน้ำและความอุดมสมบูรณ์ของไนโตรเจนตา ANOVA ได้ดำเนินการกับชนิด III ผลรวมของช่องสี่เหลี่ยมในลักษณะเดียวกันกับการมีส่วนร่วมขององค์ประกอบของผลผลิตเพื่อให้ได้รูปแบบ. 2.1.4.4 เท่าใดของผลผลิตองุ่นถูกกำหนดปีก่อน ?. รูปแบบที่ได้รับการพัฒนาเพื่อประเมินวิธีการมากของผลตอบแทนของฤดูกาล 2 ถูกกำหนดโดยน้ำและข้อ จำกัด ไนโตรเจนในช่วงฤดู 1. รุ่นนี้คาดการณ์อัตราผลตอบแทนของฤดูกาล 2 จากตา2.2 การทดลองที่ 2 ข้อมูลจากการทดลองอื่นยังถูกนำมาใช้ในการศึกษาในปัจจุบัน การทดลองนี้ได้รับการดำเนินการ 2004-2006 และ 2008-2009 ในไร่องุ่นเดียวกับการทดลองที่ 1 แต่ในพล็อตที่อยู่ใกล้เคียงกับพันธุ์อื่น ๆ (Vitis vinifera พันธุ์ L. . Aranel) การทดลองนี้ได้รับการอธิบายอย่างเต็มที่โดย Celette และคณะ (2008, 2009) และ Ripoche และคณะ (2011a) เราใช้ข้อมูลเหล่านี้เพื่อศึกษาว่าบางส่วนของผลที่พบในชีราซกับข้อมูลของการทดลองที่ 1 ยังคงสามารถใช้ร่วมกับพันธุ์อื่น เรามุ่งเน้นไปที่ความสัมพันธ์ระหว่างองค์ประกอบของผลผลิตและน้ำองุ่นและสถานะของไนโตรเจน (การวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้ดำเนินการในลักษณะเดียวกับที่สำหรับชี) ไม่มีการจำลองที่มีรูปแบบ walis ได้ดำเนินการสำหรับพันธุ์ Aranel
2.1.3 การจำลองการสมดุลของน้ำที่มีรูปแบบ walis การขอรับค่าประจำวันของ FTSW เราใช้รูปแบบ walis (Celette et al., 2010) ที่เลียนแบบแน่นอนเวลาของการ FTSW องุ่นของในขั้นตอนเวลาในชีวิตประจำวัน จำลองถูกสร้างขึ้นมาสำหรับห้าการรักษาในปี 2010, ปี 2011 และ 2012 ข้อมูลสภาพอากาศที่ถูกที่บันทึกไว้ที่สถานีอากาศ ค่า ASW ที่ budburst เหล่านั้นคำนวณจากการวัดสอบสวนนิวตรอน สูงสุดประสิทธิภาพการสกัดกั้นรังสี (KMAX) วัดโดยการใช้รูปครึ่งวงกลมต่อไปนี้โปรโตคอลอธิบายโดย Louarn และคณะ (2005) และ CAN-EYE นุ่มเครื่อง (http://www.paca.inra.fr/can-eye) พารามิเตอร์อธิบายพืชคลุมแพทย์ถูกนำมาจาก Duru และคณะ (2009) ค่าพารามิเตอร์ของแบบจำลองทั้งหมดที่สามารถพบได้ในภาคผนวก A คุณภาพของแบบจำลองได้รับการประเมินเทียบกับค่าสังเกตของ FTSW ตัวชี้วัดของความดีของความพอดีของการจำลองทั้งหมดที่สามารถพบได้ใน AppendixB. 2.1.4 การวิเคราะห์ข้อมูลวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้ซอฟแวร์อาร์ (R พัฒนาแกนทีม 2007 รุ่น 2.11.1). 2.1.4.1 ผลกระทบการรักษา ผลของการรักษาในองค์ประกอบของผลผลิตได้มีการทดสอบการใช้ทางเดียว ANOVA พิจารณาพืชเป็นซ้ำ; การทดสอบนิวแมน-Keuls ถูกนำมาใช้เป็นโพสต์การทดสอบเฉพาะกิจสำหรับการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยหลาย. 2.1.4.2 มีส่วนร่วมขององค์ประกอบของผลผลิตเพื่อให้ได้รูปแบบ สำหรับแต่ละสถานการณ์ (การรักษา×ปี) เราใช้ค่าเฉลี่ยที่คำนวณจากการวัด ความสัมพันธ์ระหว่างผลผลิตและองค์ประกอบของผลผลิตที่ถูกกำหนดโดยการวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้น ตัวแปรที่ถูกบันทึกเปลี่ยน linearize รูปแบบ ในรูปแบบนี้ ANOVA กับประเภท III ผลรวมของสี่เหลี่ยมและเป็นต่อรูปแบบการมีส่วนร่วมของแต่ละองค์ประกอบจะแปรปรวนของผลตอบแทนที่คำนวณเป็นอัตราส่วนของผลรวมของสี่เหลี่ยมเนื่องจากส่วนนี้เพื่อผลรวมของสี่เหลี่ยมของรูปแบบ . 2.1.4.3 ความสัมพันธ์ระหว่างน้ำองุ่นและสถานะไนโตรเจนและองค์ประกอบของผลผลิต FTSW องุ่นวันจำลองที่มีรูปแบบ walis เฉลี่ยสำหรับช่วงเวลาที่ความร้อนของ100◦Cdfrom budburst ที่จะเก็บเกี่ยว สำหรับแต่ละช่วงเวลาดังกล่าวมีค่าสัมประสิทธิ์เพียร์สันระหว่างองค์ประกอบของผลผลิตและค่าเฉลี่ยองุ่น FTSW ที่คำนวณได้และความสำคัญของการทดสอบเป็นกระทำโดยพาลาและคณะ (2013) เกี่ยวกับปาล์มน้ำมัน ความสัมพันธ์อื่น ๆ ระหว่างองค์ประกอบของผลผลิตและน้ำองุ่นและตัวชี้วัดสถานะไนโตรเจนที่ได้มาวิเคราะห์โดยง่ายหรือหลายถดถอยเชิงเส้น สำหรับแต่ละสถานการณ์ (การรักษา×ปี) เราใช้ค่าเฉลี่ยที่คำนวณจากการวัด เพื่อที่จะแยกแยะความแตกต่างระหว่างผลกระทบของน้ำและความอุดมสมบูรณ์ของไนโตรเจนตา ANOVA ได้ดำเนินการกับชนิด III ผลรวมของช่องสี่เหลี่ยมในลักษณะเดียวกันกับการมีส่วนร่วมขององค์ประกอบของผลผลิตเพื่อให้ได้รูปแบบ. 2.1.4.4 เท่าใดของผลผลิตองุ่นถูกกำหนดปีก่อน ?. รูปแบบที่ได้รับการพัฒนาเพื่อประเมินวิธีการมากของผลตอบแทนของฤดูกาล 2 ถูกกำหนดโดยน้ำและข้อ จำกัด ไนโตรเจนในช่วงฤดู 1. รุ่นนี้คาดการณ์อัตราผลตอบแทนของฤดูกาล 2 จากตา2.2 การทดลองที่ 2 ข้อมูลจากการทดลองอื่นยังถูกนำมาใช้ในการศึกษาในปัจจุบัน การทดลองนี้ได้รับการดำเนินการ 2004-2006 และ 2008-2009 ในไร่องุ่นเดียวกับการทดลองที่ 1 แต่ในพล็อตที่อยู่ใกล้เคียงกับพันธุ์อื่น ๆ (Vitis vinifera พันธุ์ L. . Aranel) การทดลองนี้ได้รับการอธิบายอย่างเต็มที่โดย Celette และคณะ (2008, 2009) และ Ripoche และคณะ (2011a) เราใช้ข้อมูลเหล่านี้เพื่อศึกษาว่าบางส่วนของผลที่พบในชีราซกับข้อมูลของการทดลองที่ 1 ยังคงสามารถใช้ร่วมกับพันธุ์อื่น เรามุ่งเน้นไปที่ความสัมพันธ์ระหว่างองค์ประกอบของผลผลิตและน้ำองุ่นและสถานะของไนโตรเจน (การวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้ดำเนินการในลักษณะเดียวกับที่สำหรับชี) ไม่มีการจำลองที่มีรูปแบบ walis ได้ดำเนินการสำหรับพันธุ์ Aranel
การแปล กรุณารอสักครู่..
2.1.2.4 . น้ำองุ่น และสถานะของไนโตรเจน ต้นองุ่นสถานะการน้ำในช่วงฤดูร้อน ( สามการวัดจากมิถุนายน - สิงหาคม ) โดยการวัดศักย์น้ำในใบ predawn ( _predawn ) กับความดัน ( ความชื้นอุปกรณ์ Corp . , ซานตาบาร์บารา , USA ) 8 ( FERT irr-fert , IRR ) 32 ( Al , BS ) พร้อมขยายใบ ต่อ การรักษา การวัดปริมาณไนโตรเจนที่ใบ4 – 32 ต้นองุ่นต้นจำนวนสุ่มจากการรักษาของแต่ละคน ( ต่อหนึ่งหุ้นเถา ) สามครั้งต่อปี ( รอบการออกดอกที่ veraison และก่อนการเก็บเกี่ยว ) แต่ละตัวอย่างถูกแบ่งออกเป็นสามช่อง : ลำต้น ใบ และองุ่น ทั้งหมดนี้พืชวัสดุอบแห้งที่อุณหภูมิ 60 องศาเซลเซียสเป็นเวลาอย่างน้อย 72 ชั่วโมง◦คำนวณของมันแห้งชีวมวล แล้วใบ ( จำกัดปริมาณไนโตรเจน ,( DM ) คือวัดทุกใบของแต่ละยิง ( ดูมาวิธี ) ยีสต์ assimilable ไนโตรเจน ( Yan mg L − 1 ) ต้องวัดที่เกี่ยว on100 เบอร์รี่ตัวอย่างที่สุ่ม มี 3 ทาง ได้แก่
. แบบจำลองสมดุลน้ำกับ walis รูปแบบเพื่อให้ได้ค่ารายวันของ ftsw เราใช้ walis แบบ ( celette et al . ,2010 ) ที่เลียนแบบแน่นอนเวลาของต้นองุ่น ftsw ในขั้นตอนเวลาทุกวัน จำลองถูกสร้างสำหรับห้ารักษาใน 2010 , 2011 และ 2012 เป็นบันทึกข้อมูลสภาพอากาศที่สถานีตรวจวัดอากาศ ASW ที่ค่า budburst นั้นคำนวณจากนิวตรอนโพรบวัดประสิทธิภาพสูงสุดจากรังสีการสกัดกั้น ( kmax ) คือการวัดโดยใช้รูปครึ่งวงกลมตามขั้นตอนที่อธิบายโดย louarn et al . ( 2005 ) และ can-eye ซอฟแวร์ ( http : / / www.paca . ทีมนักวิจัยของ . fr / ตา ) พารามิเตอร์การแพทย์พืชคลุมดิน นำมาจากดูรู et al . ( 2009 ) ค่าพารามิเตอร์ของแบบจำลองที่สามารถพบได้ในภาคผนวก Aคุณภาพของแบบประเมินพบว่าค่าของกับ ftsw . ตัวชี้วัดความดีของพอดีกับของจำลองที่สามารถพบได้ใน appendixb
2.1.4 . การวิเคราะห์ข้อมูล วิเคราะห์ข้อมูล โดยใช้ซอฟต์แวร์ R ( R การพัฒนาหลักทีม 2007 , รุ่น 2.11.1 )
2.1.4.1 . ผลรักษา ผลของการรักษาองค์ประกอบผลผลิต ได้แก่ ทดสอบโดยใช้การวิเคราะห์ความแปรปรวนทางเดียว เมื่อพืชเป็นแบบ ;นิวแมนคลูส์ทดสอบและใช้เป็น Post Hoc Tests เพื่อเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยหลาย .
2.1.4.2 . ผลงานของผลผลิต ผลผลิต การแปรผัน สำหรับแต่ละสถานการณ์ ( รักษา×ปี ) เราใช้ค่าเฉลี่ยที่คำนวณจากการวัด ความสัมพันธ์ระหว่างผลผลิตและองค์ประกอบผลผลิตถูกกำหนดโดยการวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นพหุตัวแปร linearize เข้าสู่ระบบแปลงรูปแบบ ในรูปแบบนี้ , การวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบประเภทที่ 3 คือ ผลรวมของสี่เหลี่ยมที่ต่อขึ้นและผลงานของแต่ละองค์ประกอบความแปรปรวนของผลผลิตถูกคำนวณเป็นอัตราส่วนของผลรวมของสี่เหลี่ยมจากส่วนนี้เพื่อผลรวมของกำลังสองของนางแบบค่ะ
2.1.4.3 . ความสัมพันธ์ระหว่างน้ำและไนโตรเจนต้นองุ่นสถานะและองค์ประกอบของผลผลิตต้นองุ่นทุกวัน ftsw จำลองแบบด้วย walis เฉลี่ยความร้อนจากช่วงเวลา 100 ◦ cdfrom budburst เกี่ยว สำหรับแต่ละช่วงเวลาดังกล่าวมีสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ระหว่างผลผลิต และหมายถึงข่าวลือ ftsw มีค่าและความสำคัญของมันคือการทดสอบที่ทำโดย Pallas et al . ( 1 ) น้ำมันปาล์มอื่น ๆความสัมพันธ์ระหว่างผลผลิต และองุ่น น้ำและไนโตรเจนบ่งชี้สถานะวิเคราะห์โดยง่ายหรือการถดถอยพหุคูณเชิงเส้น สำหรับแต่ละสถานการณ์ ( รักษา×ปี ) เราใช้ค่าเฉลี่ยที่คำนวณจากการวัด เพื่อแยกความแตกต่างระหว่างผลกระทบของน้ำและไนโตรเจนต่อความอุดมสมบูรณ์ของป๋าที่แสดงกับประเภทที่ 3 ( ผลรวมของสี่เหลี่ยมในลักษณะเดียวกันเป็นส่วนหนึ่งขององค์ประกอบผลผลิตผลผลิตการแปร .
2.1.4.4 . วิธีการมากของต้นองุ่นผลผลิตถูกกำหนดปีก่อนหน้านี้ ? . รูปแบบถูกพัฒนาขึ้นเพื่อประเมินวิธีการมากของผลผลิตรุ่น 2 ถูกกำหนดโดยปริมาณน้ำและข้อจำกัด ในฤดูที่ 1 ซึ่งจะทำนายผลผลิตของซีซั่น 2 จากเพื่อน
2.2 .การทดลองที่ 2
ข้อมูลที่ได้จากการทดลองอื่นเพื่อใช้ในการศึกษาปัจจุบัน การทดลองนี้ได้ดำเนินการระหว่างปี 2006 และ 2008 กับ 2009 ในไร่องุ่นเหมือนกับการทดลองที่ 1 แต่ในแปลงติดกันกับพันธุ์อื่น ( องุ่น vinifera L . cv . ราเนล ) การทดลองนี้เป็นอย่างที่อธิบายโดย celette et al . ( 2008 , 2009 ) และ ripoche et al . ( 2011a )เราใช้ข้อมูลเหล่านี้เพื่อศึกษาว่าบางส่วนของผลลัพธ์ที่พบใน Shiraz กับข้อมูลการทดลองที่ 1 ยังคงใช้ได้กับพันธุ์อื่น เราเน้นความสัมพันธ์ระหว่างผลผลิต และองุ่น น้ำและไนโตรเจน สถานะ ( วิเคราะห์ข้อมูลดำเนินการในลักษณะเดียวกันสำหรับ Shiraz ) ไม่ใช้กับ walis รุ่นทดลองสำหรับพันธุ์ ราเนล .
. แบบจำลองสมดุลน้ำกับ walis รูปแบบเพื่อให้ได้ค่ารายวันของ ftsw เราใช้ walis แบบ ( celette et al . ,2010 ) ที่เลียนแบบแน่นอนเวลาของต้นองุ่น ftsw ในขั้นตอนเวลาทุกวัน จำลองถูกสร้างสำหรับห้ารักษาใน 2010 , 2011 และ 2012 เป็นบันทึกข้อมูลสภาพอากาศที่สถานีตรวจวัดอากาศ ASW ที่ค่า budburst นั้นคำนวณจากนิวตรอนโพรบวัดประสิทธิภาพสูงสุดจากรังสีการสกัดกั้น ( kmax ) คือการวัดโดยใช้รูปครึ่งวงกลมตามขั้นตอนที่อธิบายโดย louarn et al . ( 2005 ) และ can-eye ซอฟแวร์ ( http : / / www.paca . ทีมนักวิจัยของ . fr / ตา ) พารามิเตอร์การแพทย์พืชคลุมดิน นำมาจากดูรู et al . ( 2009 ) ค่าพารามิเตอร์ของแบบจำลองที่สามารถพบได้ในภาคผนวก Aคุณภาพของแบบประเมินพบว่าค่าของกับ ftsw . ตัวชี้วัดความดีของพอดีกับของจำลองที่สามารถพบได้ใน appendixb
2.1.4 . การวิเคราะห์ข้อมูล วิเคราะห์ข้อมูล โดยใช้ซอฟต์แวร์ R ( R การพัฒนาหลักทีม 2007 , รุ่น 2.11.1 )
2.1.4.1 . ผลรักษา ผลของการรักษาองค์ประกอบผลผลิต ได้แก่ ทดสอบโดยใช้การวิเคราะห์ความแปรปรวนทางเดียว เมื่อพืชเป็นแบบ ;นิวแมนคลูส์ทดสอบและใช้เป็น Post Hoc Tests เพื่อเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยหลาย .
2.1.4.2 . ผลงานของผลผลิต ผลผลิต การแปรผัน สำหรับแต่ละสถานการณ์ ( รักษา×ปี ) เราใช้ค่าเฉลี่ยที่คำนวณจากการวัด ความสัมพันธ์ระหว่างผลผลิตและองค์ประกอบผลผลิตถูกกำหนดโดยการวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นพหุตัวแปร linearize เข้าสู่ระบบแปลงรูปแบบ ในรูปแบบนี้ , การวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบประเภทที่ 3 คือ ผลรวมของสี่เหลี่ยมที่ต่อขึ้นและผลงานของแต่ละองค์ประกอบความแปรปรวนของผลผลิตถูกคำนวณเป็นอัตราส่วนของผลรวมของสี่เหลี่ยมจากส่วนนี้เพื่อผลรวมของกำลังสองของนางแบบค่ะ
2.1.4.3 . ความสัมพันธ์ระหว่างน้ำและไนโตรเจนต้นองุ่นสถานะและองค์ประกอบของผลผลิตต้นองุ่นทุกวัน ftsw จำลองแบบด้วย walis เฉลี่ยความร้อนจากช่วงเวลา 100 ◦ cdfrom budburst เกี่ยว สำหรับแต่ละช่วงเวลาดังกล่าวมีสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ระหว่างผลผลิต และหมายถึงข่าวลือ ftsw มีค่าและความสำคัญของมันคือการทดสอบที่ทำโดย Pallas et al . ( 1 ) น้ำมันปาล์มอื่น ๆความสัมพันธ์ระหว่างผลผลิต และองุ่น น้ำและไนโตรเจนบ่งชี้สถานะวิเคราะห์โดยง่ายหรือการถดถอยพหุคูณเชิงเส้น สำหรับแต่ละสถานการณ์ ( รักษา×ปี ) เราใช้ค่าเฉลี่ยที่คำนวณจากการวัด เพื่อแยกความแตกต่างระหว่างผลกระทบของน้ำและไนโตรเจนต่อความอุดมสมบูรณ์ของป๋าที่แสดงกับประเภทที่ 3 ( ผลรวมของสี่เหลี่ยมในลักษณะเดียวกันเป็นส่วนหนึ่งขององค์ประกอบผลผลิตผลผลิตการแปร .
2.1.4.4 . วิธีการมากของต้นองุ่นผลผลิตถูกกำหนดปีก่อนหน้านี้ ? . รูปแบบถูกพัฒนาขึ้นเพื่อประเมินวิธีการมากของผลผลิตรุ่น 2 ถูกกำหนดโดยปริมาณน้ำและข้อจำกัด ในฤดูที่ 1 ซึ่งจะทำนายผลผลิตของซีซั่น 2 จากเพื่อน
2.2 .การทดลองที่ 2
ข้อมูลที่ได้จากการทดลองอื่นเพื่อใช้ในการศึกษาปัจจุบัน การทดลองนี้ได้ดำเนินการระหว่างปี 2006 และ 2008 กับ 2009 ในไร่องุ่นเหมือนกับการทดลองที่ 1 แต่ในแปลงติดกันกับพันธุ์อื่น ( องุ่น vinifera L . cv . ราเนล ) การทดลองนี้เป็นอย่างที่อธิบายโดย celette et al . ( 2008 , 2009 ) และ ripoche et al . ( 2011a )เราใช้ข้อมูลเหล่านี้เพื่อศึกษาว่าบางส่วนของผลลัพธ์ที่พบใน Shiraz กับข้อมูลการทดลองที่ 1 ยังคงใช้ได้กับพันธุ์อื่น เราเน้นความสัมพันธ์ระหว่างผลผลิต และองุ่น น้ำและไนโตรเจน สถานะ ( วิเคราะห์ข้อมูลดำเนินการในลักษณะเดียวกันสำหรับ Shiraz ) ไม่ใช้กับ walis รุ่นทดลองสำหรับพันธุ์ ราเนล .
การแปล กรุณารอสักครู่..
ภาษาอื่น ๆ
การสนับสนุนเครื่องมือแปลภาษา: กรีก, กันนาดา, กาลิเชียน, คลิงออน, คอร์สิกา, คาซัค, คาตาลัน, คินยารวันดา, คีร์กิซ, คุชราต, จอร์เจีย, จีน, จีนดั้งเดิม, ชวา, ชิเชวา, ซามัว, ซีบัวโน, ซุนดา, ซูลู, ญี่ปุ่น, ดัตช์, ตรวจหาภาษา, ตุรกี, ทมิฬ, ทาจิก, ทาทาร์, นอร์เวย์, บอสเนีย, บัลแกเรีย, บาสก์, ปัญจาป, ฝรั่งเศส, พาชตู, ฟริเชียน, ฟินแลนด์, ฟิลิปปินส์, ภาษาอินโดนีเซี, มองโกเลีย, มัลทีส, มาซีโดเนีย, มาราฐี, มาลากาซี, มาลายาลัม, มาเลย์, ม้ง, ยิดดิช, ยูเครน, รัสเซีย, ละติน, ลักเซมเบิร์ก, ลัตเวีย, ลาว, ลิทัวเนีย, สวาฮิลี, สวีเดน, สิงหล, สินธี, สเปน, สโลวัก, สโลวีเนีย, อังกฤษ, อัมฮาริก, อาร์เซอร์ไบจัน, อาร์เมเนีย, อาหรับ, อิกโบ, อิตาลี, อุยกูร์, อุสเบกิสถาน, อูรดู, ฮังการี, ฮัวซา, ฮาวาย, ฮินดี, ฮีบรู, เกลิกสกอต, เกาหลี, เขมร, เคิร์ด, เช็ก, เซอร์เบียน, เซโซโท, เดนมาร์ก, เตลูกู, เติร์กเมน, เนปาล, เบงกอล, เบลารุส, เปอร์เซีย, เมารี, เมียนมา (พม่า), เยอรมัน, เวลส์, เวียดนาม, เอสเปอแรนโต, เอสโทเนีย, เฮติครีโอล, แอฟริกา, แอลเบเนีย, โคซา, โครเอเชีย, โชนา, โซมาลี, โปรตุเกส, โปแลนด์, โยรูบา, โรมาเนีย, โอเดีย (โอริยา), ไทย, ไอซ์แลนด์, ไอร์แลนด์, การแปลภาษา.
- would be a distraction to theprofessiona
- you wrote a list of points to discuss wi
- ฉันเดินทางไม่สะดวก
- คุณบอกฉันว่าให้คิดไปถึงพรุ่งนี้แล้วค่อยโ
- โรตีสายไหม
- Environment literally means surrounding
- แม่ฉันสอนว่าเป็นผู้หญิงต้องรักนวลสงวนตัว
- จึงทำให้มีการนำทรัพยากรและพลังงานมาใช้ใน
- นำไปปรับปรุงแก้ไขให้ดีกว่าเดิม
- ทุกครั้ง ก่อนลงมือ ทำอะไร ฉันจะอ่าน บิสม
- ในรายการเดอะวอยจะหาผู้ชนะจากการโหวดของผู
- The anterior end of the frond possesses
- วันเสาร์อาทิตย์เป็นวันหยุดของฉัน
- ขายตั๋วขากลับ 12 หยวน
- ゆるふわ女子
- ประเทศไทย
- ผู้ต้องหาคนดังกล่าว ขโมยของภายในร้านขายร
- ผมว่าผมคิดไม่ผิดที่ลงทุนร่วมกับ เชลล์. ค
- ไม่รับเปลี่ยนหรือคืนสินค้าในทุกกรณี
- เขาจับนักท่องเที่ยวเป็นตัวประกันหรือ
- largely negated
- ตั้งใจทำงาน
- กำลังหิว
- I'm so lucky I found you. It's a miracle
