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Growth analysis of winter wheat cultivars as affected by nitrogen fertilization / Wachstumsanalyse von Winterweizensorten in Abhängigkeit von Stickstoffdüngung

Eszter Sugár
Eszter Sugár
, 
Zoltán Berzsenyi
Zoltán Berzsenyi
, 
Péter Bónis
Péter Bónis
 and 
Tamás Árendás
Tamás Árendás
   | Mar 31, 2017
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Article Category: Research Article
Published Online: Mar 31, 2017
Page range: 57 - 70
Received: Jan 13, 2017
Accepted: Mar 21, 2017
DOI: https://doi.org/10.1515/boku-2017-0005
Keywords
© 2017 Eszter Sugár, Zoltán Berzsenyi, Péter Bónis, Tamás Árendás
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Effect of N treatment on the above-ground dry matter (g plant-1) of wheat cultivars (mean values for the years 2007-2009)Error bars are LSD (p<0.05) separating means of different fertilization treatments.Abbildung 1. Einfluss der N-Düngung auf die oberirdische Trockenmasse (g Pflanze-1) der Weizensorten (Mittelwerte für die Jahre 2007-2009)Die Fehlerbalken zeigen Grenzdifferenzen (p<0,05), welche die Mittelwerte der Düngebehandlungen abgrenzen.
Effect of N treatment on the above-ground dry matter (g plant-1) of wheat cultivars (mean values for the years 2007-2009)Error bars are LSD (p<0.05) separating means of different fertilization treatments.Abbildung 1. Einfluss der N-Düngung auf die oberirdische Trockenmasse (g Pflanze-1) der Weizensorten (Mittelwerte für die Jahre 2007-2009)Die Fehlerbalken zeigen Grenzdifferenzen (p<0,05), welche die Mittelwerte der Düngebehandlungen abgrenzen.

Effect of N treatment on the leaf area (cm2 plant-1) of wheat cultivars (mean values for the years 2007-2009)Error bars are LSD (p<0.05) separating means of different fertilization treatments.Abbildung 2. Einfluss der N-Düngung auf die Blattfläche (cm2 Pflanze-1) der Weizensorten (Mittelwerte für die Jahre 2007-2009)Die Fehlerbalken zeigen Grenzdifferenzen (p<0,05), welche die Mittelwerte der Düngebehandlungen abgrenzen.
Effect of N treatment on the leaf area (cm2 plant-1) of wheat cultivars (mean values for the years 2007-2009)Error bars are LSD (p<0.05) separating means of different fertilization treatments.Abbildung 2. Einfluss der N-Düngung auf die Blattfläche (cm2 Pflanze-1) der Weizensorten (Mittelwerte für die Jahre 2007-2009)Die Fehlerbalken zeigen Grenzdifferenzen (p<0,05), welche die Mittelwerte der Düngebehandlungen abgrenzen.

Effect of N treatment on the dynamics of the AGR, RGR, LAI, ALGR, NAR and LAR of Mv Palotás in 2008Error bars are LSD (p<0.05) separating means of different fertilization treatments.Abbildung 3. Einfluss der N-Düngung auf die Dynamik von AGR, RGR, LAI, ALGR, NAR und LAR der Sorte Mv Palotás in 2008Die Fehlerbalken zeigen Grenzdifferenzen (p<0,05), welche die Mittelwerte der Düngebehandlungen abgrenzen.
Effect of N treatment on the dynamics of the AGR, RGR, LAI, ALGR, NAR and LAR of Mv Palotás in 2008Error bars are LSD (p<0.05) separating means of different fertilization treatments.Abbildung 3. Einfluss der N-Düngung auf die Dynamik von AGR, RGR, LAI, ALGR, NAR und LAR der Sorte Mv Palotás in 2008Die Fehlerbalken zeigen Grenzdifferenzen (p<0,05), welche die Mittelwerte der Düngebehandlungen abgrenzen.

Effect of N fertilization on the mean values of the growth parameters and the maximum leaf area index (LAI) of wheat cultivars, using the functional method of growth analysis (2007-2009)Tabelle 1. Einfluss der N-Düngung auf die Mittelwerte der Wachstumsparameter und den maximalen Blattflächenindex (LAI) der Weizensorten nach der funktionellen Methode der Wachstumsanalyse (2007-2009)

200720082009
N rateToborzóPalotásVerbunkosToborzóPalotásVerbunkosToborzóPalotásVerbunkos
AGRmean [g day−1 10−2]
N02.172.042.282.332.072.612.142.402.26
N802.502.632.642.983.253.523.823.873.29
N1602.792.952.843.283.403.634.604.423.92
N2402.882.983.013.493.523.834.093.993.76
LSD values
N rate (N)0.21

p<0.001

0.15

p<0.001

0.26

p<0.001

Cultivar (C)0.14NS

NS=non-significant;

0.14

p<0.001

0.17

p<0.001

N × C0.30

p<0.05

0.26

p<0.001

0.36

p<0.05

ALGRmean [cm2 day−1]

ALGR values are for the leaf area increasing period

N00.350.830.821.351.131.250.670.991.17
N801.151.511.351.691.912.281.501.861.76
N1601.571.851.442.341.902.482.322.361.84
N2401.492.021.652.321.862.782.502.082.61
LSD values
N rate (N)0.10

p<0.001

0.09

p<0.001

0.13

p<0.001

Cultivar (C)0.10

p<0.001

0.08

p<0.001

0.08

p<0.001

N × C0.18

p<0.001

0.15

p<0.01

0.17

p<0.001

RGRmean [g g−1 day−110−2]
N02.342.732.722.943.153.242.452.872.54
N802.452.822.723.203.363.193.403.542.97
N1602.592.822.753.443.533.453.633.793.29
N2402.542.732.843.393.533.343.273.333.07
LSD values
N rate (N)0.13

p<0.01

0.11

p<0.001

0.34

p<0.001

Cultivar (C)0.18

p<0.001

0.13NS

NS=non-significant;

0.30NS

NS=non-significant;

N × C0.31

p<0.05

0.22

p<0.001

0.58

p<0.01

NARmean [g m−2 day−1]
N02.172.312.131.922.812.643.843.833.50
N802.222.392.351.932.981.984.563.913.03
N1602.062.432.292.243.302.204.063.813.14
N2402.162.182.572.173.132.113.233.533.06
LSD values
N rate (N)0.18

p<0.001

0.15

p<0.001

"		0.23

p<0.001

Cultivar (C)0.11

p<0.001

0.16

p<0.01

0.23

p<0.01

N × C0.24

p<0.001

0.30

p<0.001

0.42NS

NS=non-significant;

LARmean[cm2 g −1]
N075.284.888.1107.782.893.074.475.264.1
N8084.590.888.6113.285.0113.281.679.685.8
Nl6095.291.692.9112.880.6115.388.088.997.1
N24090.598.789.1113.482.7117.185.883.887.3
LSD values
N rate (N)2.4

p<0.001

3.0

p<0.01

6.0

p<0.001

Cultivar (C)2.6NS

NS=non-significant;

1.5

p<0.001

5.5

p<0.05

N × C4.7

p<0.001

3.7

p<0.001

10.4NS

NS=non-significant;

CGRmean [g m− day−1]
N010.39.310.912.510.113.09.88.49.6
N8014.812.614.415.316.116.817.316.115.2
Nl6017.215.415.317.216.318.320.118.116.9
N24016.614.714.916.317.018.215.817.915.6
LSD values
N rate (N)1.2

p<0.001

0.9

p<0.001

0.9

p<0.001

"
Cultivar (C)1.0

p<0.001

0.6

p<0.001

0.8

p<0.001

N × C1.9

p<0.01

1.3

p<0.001

1.5

p<0.05

LAImax [m2 m−2]
N02.953.854.435.774.535.133.712.633.43
N807.496.797.066.887.649.394.764.955.59
Nl6010.498.677.509.707.5110.566.596.385.74
N2409.589.237.648.517.3810.937.135.266.88
LSD values
N rate (N)0.37

p<0.001

0.34

p<0.001

0.25

p<0.001

Cultivar (C)0.60

p<0.01

0.23

p<0.001

0.30

p<0.05

N × C1.03

p<0.001

0.48

p<0.001

0.53

p<0.01

Effect of N fertilizer treatments on the biomass duration (BMD) and the leaf area duration (LADLAI, LADflag-ieaf) of wheat cultivars, using the classical method of growth analysis (2007-2009)Tabelle 2. Einfluss der N-Düngung auf die Biomassedauer (BMD) und die Blattflächendauer (LADLAI, LADflagdeaf) der Weizensorten nach der klassischen Methode der Wachstumsanalyse (2007-2009)

200720082009
N rateToborzóPalotásVerbunkosToborzóPalotásVerbunkosToborzóPalotásVerbunkos
BMD (g day)
N0200178194149132156133131129
N80249221229181199200186182171
N160273250249201205208213197187
N240288256264217213219209195187
LSD values
N rate (N)6

p<0.001

4

p<0.001

4

p<0.001

Cultivar (C)3

p<0.001

2

p<0.001

3

p<0.001

N × C8

p<0.01

5

p<0.001

6

p<0.001

LADLAI (day)
N0193243287325235265265191229
N80472408436376386450310288365
N160639520475488383502366349378
N240606554465437389511352328388
LSD values
N rate (N)18

p<0.001

8

p<0.001

11

p<0.001

Cultivar (C)12

p<0.001

7

p<0.001

6

p<0.001

N × C25

p<0.001

13

p<0.001

14

p<0.001

LADflag_leaf (cm2 day)
N0533487488499437559368349412
N80574568549627685678477568553
N160667572623907825858483654675
N240650624637806826925602611777
LSD values
N rate (N)18

p<0.001

30

p<0.001

27

p<0.001

Cultivar (C)19

p<0.001

21

p<0.001

38

p<0.001

N × C35NS

NS=non-significant

43

p<0.001

66

p<0.01

Variables significantly influencing crop yield (t ha−1) alone or in combination, based on the stepwise method of multiple regression analysis (n = 36)Tabelle 4. Variablen, die den Ertrag des Pflanzenstandes (t ha−1) signifikant beeinflussen, allein oder in Kombinationen, nach der schrittweisen Methode der Mehrfach-Regressionsanalyse (n = 36)

No. of variablesVariableR2 R2CpAIC
1GN

GN, grain number

 m−2		71.470.516.552.5
1CGRmean54.353.045.381
1LAImax32.430.482118
1HI25.323.194130
1TKW

TKW, thousand kernel weight

19.417104140
1LADLAI17.815.4107143
2GN m−2 LADLAI80.679.42.938.9
2GN m−2 LAImax78.377.06.842.8
2GN m−2 CGRmean76.975.59.145.1
2GN m−2 BMD76.374.810.246.2
2GN m−2 HI74.673.112.948.9
3GN m−2LAImax HI81.780.02.938.9

Variables significantly influencing yield per plant (g plant−1) alone or in combination, based on the stepwise method of multiple regression analysis (n = 36)Tabelle 3. Variablen, die den Ertrag der Einzelpflanzen (g Pflanze−1) signifikant beeinflussen, allein oder in Kombinationen, nach der schrittweisen Methode der Mehrfach-Regressionsanalyse (n = 36)

No. of variablesVariableR2R2CpAIC
1GN

GN, grain number

 spike−1		93.693.4161197
1RGRmean70.870.0848884
1AGRmean63.462.310721108
1ALGRmean58.557.312191255
1LADflag_leaf30.928.820542090
2GN spike−1 TKW

TKW, thousand kernel weight

98.298.124.560.5
2GN spike−1 RGRmean94.694.2134170
2GN spike−1 AGRmean94.393.9143179
3GN spike−1 TKW RGRmean98.798.611.047.0
3GN spike−1 LARmean NARmean95.595.i107143
4GN spike−1 TKW RGRmean LADflag_leaf98.998.78.444.4
4GN spike−1 TKW ALGRmean LADflag_leaf98.798.514.750.7
4GN spike−1 TKW LARmean NARmean98.598.418.154.1
eISSN:
0006-5471
Language:
English
Publication timeframe:
4 times per year
Journal Subjects:
Life Sciences, Ecology, other
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