Response of yield and yield components of released rice cultivars from ۱۹۹۰-۲۰۱۰ to nitrogen rates
سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 389
فایل این مقاله در 9 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_CAJPSI-1-1_003
تاریخ نمایه سازی: 5 خرداد 1400
چکیده مقاله:
This study examined to compare high-yielding cultivars and respond to N fertilization especially yield component and the aim of this development of rice cultivars suitable for low input requirements. An experiment was arranged in a randomized complete block design with a split-plot arrangement of five rice cultivars, three N rates with four replications in ۲۰۱۱ in Iran. N rates including ۰, ۶۹, and ۱۳۸ kg N/ha as (N۰), (N۶۹) and (N۱۳۸) and rice cultivars including Nemat (C۱), Khazar (C۲), Neda (C۳), Shirodi (C۴), and Tarom (C۵). The results indicated that all traits response to cultivar and N rates were detected for the parameters examined. The lowest applied N rate had a lower yield than the other two N rates. Grain yields were ۵۵۵۲ for ۶۹ kg N/ha and ۶۱۲۴ for ۱۳۴ kg N/ha averaged over all cultivars. The grain yield of Khazar and Tarom was independent of the N rate, but the grain yield of Nemat, Neda and Shirodi increased when the N rate was increased from ۶۷ to ۱۳۸ kg/ha. Panicle density responded to an N rate similar to grain yield. Khazar produced more total spikelet number while Neda had a higher Panicle density. Grain yield and yield components of Nemat, Neda, and Shirodi respond to N rates dependently when planted into high nitrogen. Finally, modern rice cultivars were more efficient at recovering N than older cultivars.
نویسندگان
Hasan Haghshenas
Department of Agronomy and Young Research Club, Qaemshahr Branch, Islamic Azad University, Qaemshahr, Iran.
Abbas Ghanbari Malidarreh
Department of Agronomy, Jouybar Branch, Islamic Azad University, Jouybar, Iran.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :