Methodenartikel

Stapsgewijze precisiebemesting om nutriëntenophoping en verdeling te kwantificeren in dubbelseizoens zoete aardappelsystemen

DOI:

10.3791/70881

24 april 2026

In dit artikel

Samenvatting

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Dit protocol beschrijft een stapsgewijze precisiebemestingsmethode die gesynchroniseerd is met fysiologische groeistadia om de nutriëntenvoorziening in dubbelseizoens zoete aardappelsystemen te optimaliseren. Het omvat procedures voor het kwantificeren van orgaanspecifieke nutriëntenaccumulatie, het afstemmen van niet-lineaire dynamische modellen op absorptietrajecten en het berekenen van schijnbare nutriëntenbalansen om milieurisico's te beperken.

Samenvatting

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Dubbele seizoenen verse zoete aardappelproductie kent vaak een mismatch tussen de voedingsstoffenvoorziening in de bodem en de vraag naar gewassen, wat leidt tot suboptimale opbrengst en inefficiënt gebruik van hulpbronnen. Traditionele bemesting is vaak afhankelijk van basale toepassingen die niet voldoen aan de dynamische behoeften van het gewas onder verschillende meteorologische omstandigheden in het voorjaar en de herfst. Dit artikel presenteert een uitgebreid protocol voor een stapsgewijze precisie-bemestingsstrategie die stikstof, fosfor en kalium synchroniseert met kritieke fenologische knooppunten. De methode verdeelt de totale nutriënteninvoer in vijf afzonderlijke toepassingsmomenten die overeenkomen met specifieke groeistadia: zaailingvestiging, wijnstokuitbreiding, knolstart, snelle bulking en rijping. Het protocol beschrijft verder een rigoureus destructief monsterregime om de nutriëntenverdeling van hele planten te dissecten. Door gebruik te maken van logistische niet-lineaire regressiemodellen kunnen onderzoekers de maximale accumulatiecapaciteit, duur van de snelle opnamefase en de inflatiepunten van nutriëntenopname kwantificeren. Deze aanpak maakt nauwkeurige identificatie van kritieke absorptievensters en evaluatie van schijnbare nutriëntenbalansen mogelijk. De toepassing van dit protocol vergemakkelijkt de optimalisatie van bemestingsregimes, waardoor zowel de opbrengst van de opslagwortels als de commerciële kwaliteit worden verbeterd, terwijl de risico's van nutriëntekorten of overschotten in intensieve dubbelteelt worden verminderd.

Inleiding

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Zoete aardappel (Ipomoea batatas. L.) is geëvolueerd van een zelfvoorzienend gewas tot een hoogwaardige functionele voedselbron en industrieel grondstof 1,2. In intensieve landbouwregio's worden dubbele teeltsystemen—waarbij jaarlijks twee gewassen van hetzelfde land worden geoogst—steeds vaker toegepast om landequivalentieverhoudingen en economische rendementen te maximaliseren3. De duurzaamheid van deze hoogintensieve systemen wordt echter vaak aangetast door inefficiënte nutriëntenbeheerstrategieën die de temporele variabiliteit in de vraag naar nutriënten en seizoensgebonden klimaatvariaties over het hoofd zien 4,5.

De fundamentele uitdaging bij dubbelseizoenteelt ligt in de verschillende meteorologische contexten van het lente- en herfstseizoen6. Lentegewassen ontwikkelen zich bij toenemende temperaturen en daglengte, terwijl herfstgewassen geleidelijk afnemende thermische energie en zonnestralingervaren 7. Deze milieuverschillen veranderen aanzienlijk de fenologische ontwikkeling, biomassa-accumulatiesnelheden en bron-sink translocatie-efficiëntie van het gewas 5,8. Conventionele bemestingspraktijken, die doorgaans een zware basale toepassing van samengestelde meststoffen volgen gevolgd door onregelmatige topdressing, leiden vaak tot een vraagen aanbod 2. Deze mismatch uit zich als luxeconsumptie tijdens de vroege vegetatiefase, wat leidt tot overmatige groei van de wijnstok ten koste van knolvorming, of verborgen honger tijdens de late bulkingfase, waarbij voortijdige veroudering het uiteindelijke opbrengstpotentieeltot 2,9 beperkt.

Stikstofbeheer (N) vormt een specifieke uitdaging in de productie van zoete aardappelen vanwege de dubbele fysiologische effecten2. Hoewel essentieel voor de vestiging van het bladerdak en fotosynthetische capaciteit, onderdrukt overmatige stikstofbeschikbaarheid vóór de start van de knol de ontwikkeling van opslagwortels aanzienlijk, waardoor de verdeling van assimilaties naar bladeren verschuift in plaats van ondergrondse opslagorganen 10,11,12. Omgekeerd versnelt stikstoftekort in late groeistadia de bladveroudering en verkort het de effectieve fotosynthetische periode. Recente meta-analyses geven aan dat het optimaliseren van stikstoftoedieningssnelheden en -timing de meest invloedrijke factor is bij het stabiliseren van opbrengsten over diverse bodemtypen 6,13.

Phosphorus (P) en kalium (K) dynamiek kent even complexe beheersvereisten. Fosfor is cruciaal voor het initiëren van wortelprimordia en energieoverdrachtsprocessen, maar wordt vaak overmatig toegepast bij basisbemesting, wat leidt tot bodemophoping en mogelijke omgevingsafstroming 1,14. Kalium, vaak aangeduid als het kwaliteitselement voor wortelgewassen, is in aanzienlijke hoeveelheden nodig tijdens de snelle opslag van wortelvergroting om de floëembelasting en het transport van sucrose van bladeren naar zinkorganente faciliteren. Een tekort aan kalium tijdens dit kritieke venster benadeelt niet alleen de totale opbrengst, maar ook de commerciële marktbaarheid van de knollen, wat leidt tot slechte staat en een lager zetmeelgehalte17,18.

Om deze agronomische complexiteiten aan te pakken, is er een dringende behoefte aan een gestandaardiseerde, kwantificeerbare methodologie die verder gaat dan empirische vuistregel. Precisielandbouw vereist protocollen die specifieke beheersacties koppelen aan fysiologische reacties. Recente ontwikkelingen in het modelleren van nutriëntenopnametrajecten met behulp van niet-lineaire logistische functies hebben nieuwe inzichten opgeleverd in de temporele patronen van de voedingsbehoeften van gewassen19. Door deze modellen aan veldgegevens te koppelen, kunnen onderzoekers wiskundig het begin en stoppen van snelle opnamefasen bepalen, waardoor de precieze vensters worden geïdentificeerd waarin bevruchtingsinterventie het hoogste marginale rendementoplevert 20.

Specifiek, terwijl traditionele gesplitste toepassingen afhankelijk zijn van kalenderdagen, bepaalt SPF bevruchtingsgebeurtenissen op basis van meetbare fysiologische inflectiepunten. Door parameters zoals de maximale accumulatiesnelheid (Rmax) en de inflatiepunttijd (t0) uit de logistische modellen te halen, kunnen beoefenaars het exacte biologische venster voor interventie aanwijzen. Dit minimaliseert een nutriëntenoverschot en koppelt direct temporele toepassingsstrategieën aan een verbeterde commerciële kwaliteit.

Dit artikel introduceert een Stepwise Precision Fertilization (SPF)-protocol dat is ontworpen om de nutriëntenafgifte te synchroniseren met het fysiologische ritme van dubbelseizoen zoete aardappelen. In tegenstelling tot statische bemesting hanteert SPF een dynamische allocatiestrategie die voedingsstoffen verdeelt over vijf belangrijke groeistadia. Deze methode integreert rigoureuze bemonsterings- en analysekaders om orgaanspecifieke nutriëntenverdeling en accumulatietrajecten voor hele planten te kwantificeren. Het doel is een reproduceerbare, wetenschappelijk robuuste workflow te bieden die onderzoekers en gevorderde praktijkmensen in staat stelt de nutriëntengebruiksefficiëntie te optimaliseren, de commerciële opbrengst te verhogen en bodemvruchtbaarheid te behouden in intensieve teeltsystemen21,22.

Traditionele bemestingsmodellen schatten vaak de nutriënteninhoud met behulp van statische lineaire aannames of vaste kalenderdagen, die fundamenteel verschillen van onze aanpak. Dergelijke conventionele methoden houden geen rekening met de dynamische, niet-lineaire biologische ritmes van gewasgroei en efficiëntiebeperkingen voor nutriëntengebruik23 . Daardoor blijft er een significante onderzoekskloof bestaan in het nauwkeurig synchroniseren van nutriëntentoevoer met daadwerkelijke, tijdsvarende fysiologische behoeften, vooral in dubbelseizoenssystemen waar lente en herfst duidelijk verschillende meteorologische en ontwikkelingsuitdagingen bieden24. Ons Stepwise Precision Fertilization (SPF)-protocol pakt deze kloof aan door het logistische groeimodel te integreren om de nutriëntenaccumulatie dynamisch te schatten. In tegenstelling tot statische methoden gebruikt SPF kwantificeerbare inflectiepunten om temporele verschuivingen in nutriëntenniveaus te volgen. Op basis van deze methode geven we een cruciale aanbeveling: beoefenaars moeten overstappen van willekeurige gesplitste toepassingen naar fysiologisch gedreven interventies, waarbij ze de nutriëntengewichten dynamisch aanpassen bij specifieke fenologische knooppunten om seizoensgebonden verdeling te optimaliseren en een omgevingsoverschotvan 25 te minimaliseren.

Specifiek, terwijl traditionele gesplitste toepassingen afhankelijk zijn van kalenderdagen, bepaalt SPF bevruchtingsgebeurtenissen op basis van kwantificeerbare fysiologische inflectiepunten. Door parameters zoals de maximale accumulatiesnelheid (Rmax) en de inflectiepunttijd (t0) uit de logistieke modellen te halen, kunnen beoefenaars het exacte biologische venster voor interventie aanwijzen. Dit minimaliseert het nutriëntenoverschot en koppelt temporele toepassingsstrategieën direct aan verbeterde commerciële kwaliteit. Door dit protocol te volgen, kunnen gebruikers hoogresolutiedatasets genereren die de mechanistische verbanden tussen mesttiming, plantfysiologische status en uiteindelijke agronomische uitkomsten verduidelijken.

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Protocol

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

1. Voorbereiding en ontwerp van experimentele locaties

  1. Kies een experimentele locatie met vlak terrein, efficiënte drainage en homogene bodemvruchtbaarheid om ruimtelijke heterogeniteit te minimaliseren.
  2. Verzamel samengestelde bodemmonsters van de bovenste laag van 0–20 cm met een Edelman-boor. Neem monsters van vijf willekeurige punten binnen elk perceel en combineer ze in één plastic zak voordat je voor elk groeiseizoen (lente en herfst) wordt voorbereid.
  3. Laat de bodemmonsters aan de lucht drogen bij kamertemperatuur, maal ze mechanisch en haal ze door een 2 mm roestvrijstalen zeef om de basale fysisch-chemische eigenschappen te analyseren, waaronder pH, organisch materiaal, totale stikstof, beschikbare fosfor (Olsen-P) en beschikbaar kalium (NH4OAc-extracteerbaar K).
  4. Stel een gerandomiseerd blokontwerp vast voor het experiment met minimaal vier replicaties per behandeling. Stel vier behandelingen vast: Conventionele bevruchting (CON), Stapsgewijze Precisie Bevruchting (SPF), Stikstofgefocust (NF) en Kaliumversterkt (KB). Handhaven exact dezelfde plottoewijzingen voor zowel het lente- als herfstseizoen om rekening te houden met mogelijke legacy-effecten.
  5. Afbaken individuele percelen met een oppervlakte van ongeveer 25 m² (beplantingsdichtheid van 40.000 planten per hectare), waarbij je ervoor zorgt dat bufferrijen (minimaal 1 m breedte) tussen percelen worden opgenomen om kruisbesmetting met meststoffen en laterale wortelmigratie te voorkomen.
  6. Sluit de buitenste twee rijen van elk perceel uit als randrijen om ruimtelijke bias te minimaliseren. Wijs de volgende 10 opeenvolgende planten strikt aan als de Destructieve Bemonsteringszone. Laat de resterende centrale kern van het perceel (minimaal 20 planten) volledig onaangeroerd als oogstzone, zodat de bemonstering tijdens het seizoen de uiteindelijke plantpopulatiedichtheid of opbrengstintegriteit niet in gevaar brengt.

2. Berekening en uitvoering van stapsgewijze bevruchting

  1. Bepaal de totale seizoensgebonden streefdosering door het verschil te berekenen tussen de voedingsbehoefte voor een vooraf gedefinieerde regionale streefopbrengst en de inheemse bodemvoedingsstoffenvoorraad. Bijvoorbeeld, met het oog op een streefvoorraad van 35 ton per hectare, waren de absolute streefwaarden in deze studie 150 kg·ha⁻1 voor N, 75 kg·ha⁻1 voor P2O5 en 225 kg·ha⁻1 voor K2O.
  2. Verdeel de totale voedingsstofinvoer in vijf afzonderlijke toepassingsmomenten (m = 5) die overeenkomen met de volgende fenologische knopen: basale toepassing (bij het uitplanten); groeifase van de wijnstok (vastgesteld wanneer snelle internodeverlenging begint en de overleving van zaailingen is gestabiliseerd); knolinitiatiefase (vastgesteld bij de eerste zichtbare zwelling van adventitieve wortels naar witte primordia); snelle bulkfase (gediagnosticeerd wanneer de sluiting van het bladerdak ≥80% bereikt en primaire wortels snel verdikken); late bulking/rijpingsfase (gediagnosticeerd wanneer basale bladeren vroegtijdig fysiologisch vergeelen beginnen).
  3. Bereken de specifieke dosering voor elke aangiftegebeurtenis met behulp van de ratioformule
    Fx,t = Fx × Rt (1)
    Waarbij Fx de totale seizoenshoeveelheid van nutriënt x is, en Rt de allocatieverhouding voor det-de gebeurtenis.
    OPMERKING: Om een fysiologische onderbouwing te geven, moet vroege luxe N worden vermeden om tuberisatieonderdrukking te voorkomen, terwijl K tijdens het vullen moet worden gehandhaafd om zetmeeltranslocatie te ondersteunen. De exacte Rt proporties aanbevolen voor SPF over de vijf stadia zijn: Basaal (N: 20%, P: 50%, K: 10%), Rankuitbreiding (N: 20%, P: 20%, K: 10%), Knolinitiatie (N: 20%, P: 20%, K: 20%), Snelle bulkvorming (N: 30%, P: 10%, K: 40%) en Rijping (N: 10%, P: 0%, K: 20%).
  4. Weeg de specifieke hoeveelheid meststof per perceel afzonderlijk met behulp van een nauwkeurige elektronische balans.
  5. Breng de meststof aan.
    1. Voor het aanbrengen van de voren: Open een ondiepe greppel (10 cm diep) langs de richelzijde, verdeel de meststof gelijkmatig en bedek direct met aarde.
    2. Voor druppelfertigatiesystemen: Los de berekende meststof volledig op tot een maximale concentratie van 2 g/L om verstopping van de emitter te voorkomen. Injecteer de oplossing met een gestandaardiseerd volume van 150 L per perceel. Laat het systeem 15 minuten voor en na injectie met zuiver water draaien om de leidingen door te spoelen, waarbij zoutvorming wordt voorkomen en een gelijkmatige ruimtelijke verdeling wordt gegarandeerd.
  6. Noteer de exacte datum, meteorologische omstandigheden en bodemvochtstatus bij elke aangifte.

3. Destructieve bemonstering en orgaanverdeling

  1. Plan acht bemonsteringstijden per seizoen om het volledige groeitraject vast te leggen: zaailoverleving, klimverlenging, kronenafsluiting, knolleninitiatie, vroege bulking, midden-bulking, late bulking en pre-harvest.
  2. Met een gestratificeerde willekeurige steekproefmethode selecteert u drie planten strikt uit de 10-plant Destructieve Bemonsteringszone, waarbij de randrijen continu worden omzeild.
  3. Graaf de hele plant zorgvuldig uit en gebruik een schop om de grond rond een straal van 30 cm los te maken om het fijne wortelstelsel en de kleine zich ontwikkelende knollen te behouden.
  4. Was de geoogste planten met kraanwater om alle kleefende aarde en vuil te verwijderen.
  5. Verdeel de plant onmiddellijk in vier verschillende orgaanfracties: bladeren (inclusief bladen), bladsteelten, stengels (ranken) en opslagwortels (knollen).
    OPMERKING: Scheid fijne vezelige wortels van opslagwortels op basis van de diameter (>5 mm voor opslagwortels).
  6. Weeg onmiddellijk de verse massa van elke orgaanfractie om vochtverlies te voorkomen.
  7. Snijd de stengel- en knolmonsters in kleine blokjes (<1 cm) om een gelijkmatige droogging te bevorderen; houd bladeren en bladsteeltjes intact maar gescheiden.
  8. Plaats elk orgaanmonster in een gelabelde papieren zak.

4. Droge stofbepaling en chemische analyse

  1. Plaats de monsterzakjes in een luchtoven.
  2. Deactiveer enzymen door 30 minuten te verwarmen op 105 °C.
  3. Verlaag de temperatuur tot 75 °C en droog de monsters totdat een constant gewicht is bereikt (meestal 48–72 uur).
  4. Weeg de droge monsters om de ophoping van droge stoffen (DMA) voor elk orgaan te bepalen.
  5. Malen de gedroogde monsters met een roestvrijstalen molen en haal het poeder door een zeef van 0,25 mm.
  6. Digesteer 0,2 g van de poedervormige monsters met een 5:1 (v/v) mengsel van geconcentreerd zwavelzuur (H2SO4) en 30% waterstofperoxide (H2O2) bij 350 °C voor nutriëntenextractie.
  7. Analyseer de digestie op totale stikstof met de Kjeldahl-methode of een geautomatiseerde elementaire analyzer; totale fosfor met de vanadiummolybdate gele colorimetrische methode; totale kalium met behulp van vlamfotometrie.
  8. Bereken de nutriëntenophoping ($NA$, kg·ha-1) met de formule:
    NA = figure-protocol-1 (2)

5. Data-analyse en modelfitting

  1. Bereken de oogstindex (HI) en de wortelverdelingscoëfficiënt om biomassa-toewijzing aan economische organen te kwantificeren.
  2. Pas de gegevens over de groei van de hele plant en opslagwortelnutriënten aan de logistische groeivergelijking met behulp van de niet-lineaire kleinste-kwadraten ('nls') functie in R-software:
    Y = figure-protocol-2 (3)
    Waarbij Y accumulatie is, A de maximale theoretische accumulatie, k de groeisnelheidscoëfficiënt en t0 de inflectiepunttijd.
  3. Leid secundaire parameters programmatisch af: duur van de snelle fase (Tsnel) en de maximale snelheid (Rmax) met behulp van de afgeleide formules: t10 = t0 – ; t10 = t0 + figure-protocol-3; Tsnel = t90 – t10; Rmax =figure-protocol-4 
  4. Bereken de schijnbare nutriëntenbalans (B) voor elk perceel, waarbij 'Totale gewasverwijdering' strikt wordt gedefinieerd als de totale nutriëntenmassa die permanent uit het veld wordt geëxporteerd via de geoogste commerciële en niet-commerciële opslagwortels (exclusief wijnstokken die in het veld zijn achtergelaten):
    B = Totale input – Totale verwijdering van gewassen (4)
    OPMERKING: "Totale gewasverwijdering" wordt strikt gedefinieerd als de totale voedingsstof die permanent uit het veld wordt geëxporteerd via zowel commerciële als niet-commerciële opslagwortels. Bovengrondse scheuten die als gewasresten in het veld achterblijven, worden uitgesloten van de verwijderingsberekening.
  5. Voer statistische analyses uit met een Linear Mixed-Effects Model (LMM) in R (bijv. 'lme4'-pakket) om rekening te houden met de twee factoren (behandeling × seizoen) en herhaalde metingen over tijd (8 verzamelingen), waarbij 'Behandeling' en 'Seizoen' als vaste effecten worden gedefinieerd, en 'Plot' als een willekeurig effect.

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Resultaten

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Basisbodemkenmerken en seizoensvariaties

Tabel 1 toont de fysisch-chemische eigenschappen van de bovenlaag (0–20 cm) die vóór het verplanten in zowel het lente- als het herfstgroeiseizoen zijn vastgesteld. De analyse toont aan dat fundamentele bodemkenmerken, waaronder pH (binnen een zwak zuur bereik van 6,38–6,42), organisch materiaalgehalte en bulkdichtheid, statistisch stabiel bleven tussen de twee seizoenen. Deze stabilite...

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Discussie

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

De implementatie van het Stepwise Precision Fertilization (SPF)-protocol toont aan dat hoogopbrengstvorming in dubbelseizoens-zoete aardappelsystemen sterk afhankelijk is van de synchronisatie van nutriëntenafgifte met de fysiologische vraag van het gewas26,27. De resultaten bevestigen dat het aanvoerritme net zo cruciaal is als de totale dosering. Door gebruik te maken van het stapsgewijze protocol hebben we effectief de veelvoo...

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Openbaarmakingen

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

De auteurs hebben geen belangenconflicten om te melden.

Dankbetuigingen

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Wij danken de toegewijde hulp van het veldbeheerpersoneel en laboratoriumtechnici van de Xianning Academie voor Landbouwwetenschappen voor hun ondersteuning bij het onderhoud van gewassen, destructieve bemonstering en chemische analyse. Wij danken ook het onderzoeksteam van de Hubei Academie voor Landbouwwetenschappen voor hun begeleiding bij het experimentele ontwerp. Dit werk werd financieel ondersteund door de Financiering voor Hoogwaardige Ontwikkeling van Zaadindustrie van de provincie Hubei (subsidienummers HBZY2023B002 en HBZY2023B002-4) en het Gemeentelijk Wetenschaps- en Technologieplanproject van Xianning (subsidienr. 2025NYYF101).

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Materialen

Lijst van materialen gebruikt in dit artikel
NaamBedrijfCatalogusnummerOpmerkingen
Analytical sieve (0.25 mm)RetschAS200Deeltjesgrootte standaardisatie
CalciumsuperfosfaatSinofert Holding Co., Ltd. (China)≥12% P2O5Fosforbron
Complexe meststof (N–P2O5–K2O)Sinofert Holding Co., Ltd. (China)Aangepaste formuleringGebruikt voor stapsgewijze precisiebemesting
DigessiebloksysteemGerhardtKjeldathermZure digessie van plantaardig materiaal
Druppelirrigatie en bemestingssysteemNetafimStandaard agrarisch systeemOptionele bemestingsbehandeling
Droogoven (gedwongen lucht)MemmertUF110Monsterdrogen bij 75–105 °C
Elektronische weegschaalMettler ToledoMS204SGebruikt voor nauwkeurig wegen van meststoffen
VlamfotometerSherwood ScientificModel 420Kaliumbepaling
KjeldahlstikstofanalysatorFossKjeltec 8400Bepaling van totaal stikstof
Papiere monsterzakkenWhatmanGrade 1Drogeren en opslag van plantaardige monsters
KaliumsulfaatSinofert Holding Co., Ltd. (China)≥50% K2OKaliumbron voor bulkfase
BoorgereedschapEijkelkampEdelman boorBoormonsterneming (0–20 cm diepte)
Schop en handgereedschapLokaal landbouwleverancierDestructief monsteronderzoek van hele planten
Roestvrijstalen plantenmolenRetschZM200Vermalen van gedroogde plantmonsters
Statistisch analysesoftwareR FoundationR versie 4.3.0Logistieke modelaanpassing en ANOVA
Zoete aardappelplantmateriaal (Ipomoea batatas L.)Lokaal gecertificeerde zaadleverancierUniform ras gebruikt voor dubbelseizoensveldexperiment
Urea (N-meststof)Sinofert Holding Co., Ltd. (China)≥46% NStikstofbron voor gespleten toepassing
UV–Vis spectrofotometerShimadzuUV-1800Fosfor colorimetrische analyse

Referenties

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Pérez-Pazos, J., Rosero, A., Vergara, E., Gámez, R. Response of sweet potato to substrates and acclimatization conditions in the greenhouse to produce high-quality planting material. Hortic J. , (2023).
  2. Shu, X., et al. The effect of nitrogen and potassium interaction on the leaf physiological characteristics, yield, and quality of sweet potato. Agronomy. , (2024).
  3. Yang, X., et al. Diversifying crop rotation increases food production, reduces net greenhouse gas emissions and improves soil health. Nat Commun. , (2024).
  4. George, J., et al. Sustainable sweet potato production in the United States: current status, challenges, and opportunities. Agron J. , (2024).
  5. Zhou, M., Sun, Y., Wang, S., Liu, Q., Li, H. Photosynthesis product allocation and yield in sweet potato in response to different late-season irrigation levels. Plants. , (2023).
  6. Kurata, R., Kobayashi, T., Kai, Y. Varietal differences in the yield and polyphenol content of sweet potato (Ipomoea batatas L.) foliage. Food Sci Technol Res. , (2021).
  7. Duque, L. O., Sánchez, E., Pecota, K., Yencho, C. A. A win–win situation: performance and adaptability of petite sweet potato production in a temperate region. Horticulturae. , (2022).
  8. Singh, K., et al. Sweet potato yield prediction using machine learning based on multispectral images acquired from a small unmanned aerial vehicle. Agriculture. , (2025).
  9. Higashikawa, F. S., et al. Yield, nutrition, and nitrogen use efficiency of sweet potato in response to nitrogen rates. Discover Agric. , (2025).
  10. Dong, H. T., Li, Y., Henderson, C., Brown, P., Xu, C. Y. Optimum nitrogen application promotes sweet potato storage root initiation. Horticulturae. , (2022).
  11. Joko, L. B., Eiasu, B. K., Ngwenya, S. M. The impact of nitrogen levels on the growth, development, and yield of orange-fleshed sweet potatoes (Ipomoea batatas L.). HortScience. , (2024).
  12. Duan, W., Zhang, H., Xie, B., Wang, B., Zhang, L. Impacts of nitrogen fertilization rate on the root yield, starch yield and starch physicochemical properties of the sweet potato cultivar Jishu 25. PLoS One. , (2019).
  13. Ji, H. T., et al. Meta-analysis on the effect and influence factors of nitrogen application on tuber yield of sweet potato in China. J Plant Nutr Fertil. , (2024).
  14. Kiemo, F. W., et al. Phosphorus fertilizer impacts on sweet potato yield and nutrient dynamics in the soil, roots, and leaves. Soil Sci Soc Am J. , (2025).
  15. Geng, J., et al. Effects of various potassium fertilizer dosages on agronomic and economic assessment of sweet potato fields. Horticulturae. , (2024).
  16. Sharmin, S., et al. Reduction of potassium supply alters the production and quality traits of Ipomoea batatas cv. BAU sweet potato-5 tubers. Stresses. , (2024).
  17. Bardisi, E. Productivity and quality of sweet potato roots affected by organic fertilization and some environmentally friendly nutrients. Sci J Agric Sci. , (2025).
  18. Liu, B. K., et al. Effect of potassium fertilization on storage root number, yield, and appearance quality of sweet potato (Ipomoea batatas L.). Front Plant Sci. , (2024).
  19. Fernandes, A. M., et al. Nitrogen efficiency indices for sustainable sweet potato production in tropical environments. Field Crops Res. , (2024).
  20. Zhao, Z., et al. Effects of nitrogen, phosphorus, and potassium fertilizers on storage root yield, nutrient use efficiency, and soil nutrient balance of sweet potato. BMC Plant Biol. , (2025).
  21. Parecido, R. J., et al. Castor meal and ground hydrothermalized phonolite optimize sweet potato nutrition, yield, and quality. Horticulturae. , (2024).
  22. Zhang, H., et al. Combined application of chemical fertilizer and organic amendment improved soil quality in a wheat–sweet potato rotation system. Agronomy. , (2024).
  23. Zekker, I., et al. Impacts of nitrogen fertilization and planting date on the physiology and yield of purple sweet potato at the extreme northern edge of cultivation. PLoS One. , (2025).
  24. Choi, J. W., et al. Application of multimodal data fusion and explainable AI for classifying water stress in sweet potatoes. Front Plant Sci. , (2025).
  25. Adewuyi, S. O., et al. Optimizing sweet potato productivity through precision propagation by vine cutting position and variety synergy in tropical Nigeria. Curr Sci Res Bull. , (2025).
  26. Yu-lin, C., et al. Basal application of equal ratio of citrate and water soluble potassium fertilizers is conducive to potassium accumulation across sweet potato growth stages and formation of tuber yield. J Plant Nutr Fertil. , (2024).
  27. Du, X., Xi, M., Kong, L. Split application of reduced nitrogen rate improves nitrogen uptake and use efficiency in sweet potato. Sci Rep. , (2019).
  28. Yang, X., et al. Modeling the leaf area dynamics of sweet potatoes under varying nitrogen conditions. Hortic J. , (2025).
  29. Liao, Q., et al. Enhancing yield and nutritional quality of sweet potato through genotype selection and selenium application. Front Plant Sci. , (2025).
  30. Pérez-Llorca, M., et al. Increasing soil organic matter and short-term nitrogen availability by combining ramial chipped wood with a crop rotation starting with sweet potato. Agric Ecosyst Environ. , (2025).

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Herprints en machtigingen

Toestemming aanvragen om de tekst of afbeeldingen van dit JoVE-artikel te hergebruiken

Toestemming aanvragen

Trefwoorden

Voedingsstoffenverdelingtweeseizoensteeltfenologische stadiadestructieve bemonsteringlogistieke regressiemodellenstikstof fosfor kaliumopbrengst van opslagwortels

Gerelateerde artikelen