通过基于叶色图 (LCC) 的特定场地管理,估计杂交玉米品种的产量和使用效率

科学领域:

• 农业学和作物科学 农业学和作物科学
• 土壤科学和营养物质管理
• 精准农业 精准农业 精准农业

背景情况:

• 优化 (N) 应用对于可持续农业至关重要,它超越了一般建议,以满足特定地点的需求.
• 叶子颜色图 (LCC) 提供了一种实用,具有成本效益的工具,用于评估作物状态并指导应用时间.
• 将LCC整合到玉米种植中可以提高使用效率 (NUE),并促进可持续的生产实践.

研究的目的:

• 为了确定不同玉米杂交品种精确管理的最佳叶色图 (LCC) 值.
• 评估各种管理策略对玉米生长,产量和营养使用效率的影响.
• 确定混合玉米种植的最经济可行的管理方法.

主要方法:

• 在两个Kharif季节 (2019-2020) 进行了一项实地实验,使用SPD.
• 三种玉米杂交品种 (SMH-2,Kanchan-517,Vivek-45) 在主要地块进行了测试,在子地块进行了精确的管理策略.
• 处理包括控制,推的N和各种基于LCC的应用在不同的生长阶段和LCC值 (≤3,≤4,≤5).

主要成果:

• 沙利马尔玉米杂交-2 (SMH-2) 呈现出优异的生长,叶面积指数和产量 (6.1t ha-1谷物,10.6t ha-1草).
• 30 (≤5) 公斤N ha-1的LCC值导致了最高的谷物 (6.0 t ha-1) 和草产量 (10.8 t ha-1).
• 具体的LCC值显示出不同的效率:LCC @20 (≤5) 显示出最高的明显N回收 (REN),LCC @20 (≤4) 和LCC @20 (≤5) 记录了最大的农学效率 (AE),LCC @20 (≤3) 具有最高的生理效率 (PE) 和部分因子生产率 (Pfp).

结论:

• 使用叶子颜色图 (LCC) 的特定地点营养管理是一种有效的策略,可以最大限度地提高杂交玉米的产量和使用效率.
• 混合SMH-2和LCC@30 (≤5) 管理策略的组合产生了最高的经济回报 (B:C比率).
• 以LCC值为指导的精密应用优化了资源利用,并有助于可持续的玉米种植.