Меньше воды — не хуже урожай? Оптимизация полива кукурузы в условиях дефицита воды

Основное выращивание кукурузы в Эфиопии зависит от дождей, но растущий дефицит воды делает необходимым применение более эффективных методов орошения для максимизации продуктивности использования воды. В данном исследовании ставится задача повысить эффективность использования воды при выращивании кукурузы с помощью дефицитного орошения в районе Газен-Фуафуат (вореда Фогера, Эфиопия).

Полевой эксперимент проводился в засушливый сезон 2019/20 года с сравнением четырех уровней орошения: 55%, 70%, 85% и 100% от потребности культуры в воде (ETc). Результаты показали, что хотя более высокие уровни орошения в целом улучшали рост растений и урожайность зерна, эффективность использования оросительной воды была максимальной при 70% ETc. Дефицитное орошение на уровне 55% ETc оказалось неоптимальным, что привело к значительному снижению роста культур и производства зерна. И наоборот, применение 70% ETc позволило сократить использование оросительной воды на 30% без снижения урожайности. По сравнению с полным орошением, дефицитное орошение на уровне 85% ETc, 70% ETc и 55% ETc привело к снижению урожайности на 8%, 13,5% и 33,1% соответственно. Однако это снижение сопровождалось экономией воды в 15%, 30% и 45% соответственно, что привело к соответствующему повышению эффективности использования воды на 8%, 23,4% и 21,9%. Эти результаты позволяют предположить, что методы дефицитного орошения могут эффективно применяться для повышения эффективности использования воды при выращивании кукурузы, особенно в исследуемом районе, испытывающем дефицит воды. Данное исследование дает ценные сведения о потенциале дефицитного орошения для улучшения выращивания кукурузы в Эфиопии при одновременном сохранении водных ресурсов. Таким образом, внедряя стратегии дефицитного орошения и поддерживая фермеров соответствующим обучением и ресурсами, Эфиопия может повысить свою сельскохозяйственную продуктивность и обеспечить продовольственную безопасность в условиях растущего дефицита воды.

Сельское хозяйство является краеугольным камнем экономики Эфиопии, значительно влияя на национальный доход, занятость населения, валютные поступления и общий валовой внутренний продукт (ВВП) (Makombe et al., 2011; Awulachew et al., 2010). В настоящее время Эфиопия в значительной степени зависит от земледелия,  на дождевом орошении, при ограниченной практике орошения (Belete, 2006). Эта зависимость от непредсказуемых осадков создаёт существенную уязвимость для продовольственной безопасности и экономической стабильности.

Для решения этих проблем Эфиопия всё активнее внедряет стратегии развития орошения. Эти инициативы направлены на повышение продуктивности сельского хозяйства и диверсификацию производства продовольствия и сырья для агропромышленных предприятий (Ayana, 2011). Признавая ключевую роль управления водными ресурсами, правительство уделяет приоритетное внимание проектам по сбору дождевой воды и мелкомасштабному орошению (Hagosa et al., 2010; Awulachew and Ayana, 2011). Дефицитное орошение предлагает перспективное решение в районах с ограниченными водными ресурсами. Эта практика заключается в стратегическом недополиве сельскохозяйственных культур для оптимизации водопотребления при минимизации потерь урожайности из-за водного стресса (Dağdelen et al., 2006). Стратегии дефицитного орошения могут значительно повысить эффективность использования воды (WUE) в сельском хозяйстве, потенциально позволяя обрабатывать дополнительные земли (Ali et al., 2007; Patel and Rajput, 2013; Narayanan and Seid, 2015).

Кукуруза является одной из ведущих мировых зерновых культур, играя жизненно важную роль в глобальной продовольственной безопасности (Shiferaw et al., 2011). Она служит основным продуктом питания для миллиардов людей во всём мире (Ignaciuk and Mason-D'Croz, 2014) и имеет огромное значение в Эфиопии, занимая первое место как по объёму производства, так и по площади посевов (CSA (Central Statically Agency), 2017). Эфиопские фермеры выращивают кукурузу в основном для собственного потребления, причём большая часть урожая потребляется самими фермерскими хозяйствами (CSA, 2012).

Рост затрат на орошение и истощение мировых водных ресурсов делают необходимым разработку эффективных методов орошения, таких как дефицитное орошение. Этот подход направлен на максимизацию WUE и минимизацию водопользования (FAO (Food and Agricultural Organization), 1996). Хотя исследуемый район не подвержен засухам, в зимние сезоны наблюдается нестабильность водоснабжения для орошения. Чтобы поддерживать свои средства к существованию, фермеры сильно зависят от орошения, что приводит к дефициту воды и неравномерному её распределению. Растущий спрос на воду из-за расширения орошаемого земледелия привёл к значительному дефициту воды в районе исследования. Дефицитное орошение представляет собой потенциальное решение, включающее стратегическое применение контролируемого водного стресса к посевам кукурузы на определённых этапах роста для оптимизации эффективности использования воды. Дефицит воды приводит к неравномерному распределению оросительной воды и вызывает конфликты между оросителями. Некоторые фермеры, чьи участки расположены вблизи источников воды, могут непреднамеренно переувлажнять свои поля. Другие, чья земля находится далеко от источника, не могут получить достаточно оросительной воды, а иногда не получают её вовсе. Таким образом, дефицитное орошение — это один из методов управления ограниченными водными ресурсами путём воздействия на культуру определённого уровня водного стресса в конкретный период или на протяжении всего вегетационного периода, но при этом должен быть определён уровень орошения, который минимизирует потребность в воде с минимальным влиянием на урожайность. Данное исследование также было проведено с учётом вышеизложенных фактов и чувствительности кукурузы к влажностному стрессу. Целями этого исследования были: (1) Провести первичную оценку влияния дефицитного орошения на рост и урожайность кукурузы. (2) Определить эффективность использования воды при различных уровнях орошения. (3) Выявить оптимальный режим орошения, который максимизирует эффективность использования воды, обеспечивая при этом приемлемую урожайность сельскохозяйственных культур в условиях дефицитного орошения в районе Газен-Фуафуат, Северо-Западная Эфиопия.

2.1 Описание района исследования

Эксперимент проводился в районе Газен-Фуафуат (вореда Фогера, Региональное государство Амхара, Эфиопия). Расположенный примерно в 26 километрах к югу от города Ворета, участок исследования характеризуется благоприятными условиями для ведения сельского хозяйства и животноводства, с высотой в диапазоне от 1774 до 2410 метров (Рисунок 1). Две крупные реки, Гумара и Реб, играют ключевую роль в местной экономике, особенно для орошения в засушливый сезон. Эти реки обеспечивают выращивание садовых культур, в основном овощей, в окружающих районах. На выбор этого места исследования повлияли его доступность, наличие воды для орошения и поддерживающее местное сообщество (Fogera Woreda Agricultural Office (FWAO), неопубликованные данные).

Рисунок 1 Карта расположения района исследования.

Район исследования характеризуется полузасушливым климатом с бимодальным режимом выпадения осадков. Этот климатический режим характеризуется двумя различными периодами осадков в течение года. Среднегодовое количество осадков составляет 1215 мм с колебаниями от 1100 до 1340 мм. Согласно данным метеорологической станции Бахр-Дар, годовое количество осадков в районе варьируется от 1163,0 до 1684,7 мм. В этом районе также среднемесячные максимальные и минимальные температуры составляют 30,7°C (апрель) и 7,6°C (январь) соответственно. На Рисунке 2 представлена детальная разбивка температур и осадков за период эксперимента.

Рисунок 2 Среднемесячные осадки и температура района исследования (2008-2018); (Источник: Национальное метеорологическое агентство, отделение Бахр-Дар).

2.2 Тип почвы, топография и практика орошения в районе исследования

Методы орошения в районе исследования претерпели значительную трансформацию в последние годы. Традиционно зависящий от мелкомасштабных гравитационных ирригационных систем, регион стал свидетелем существенного расширения орошаемого земледелия за счёт отвода воды из реки Гумара с помощью моторных насосов. Строительство оросительных каналов, облегчённое использованием волов, позволило эффективно распределять воду на сельскохозяйственные поля. В районе исследования используются различные методы орошения, включая орошение по чашам, по бороздам и полосам. Основными культурами, выращиваемыми с использованием орошения, являются кукуруза и теф, которые служат пищей для людей и кормом для скота. Хотя производство овощей в настоящее время ограничено транспортными ограничениями, плодородные аллювиальные почвы региона, отложенные ежегодными наводнениями, открывают значительный потенциал для диверсифицированного возделывания сельскохозяйственных культур.

Преимущественно равнинный рельеф района Газен-Фуафуат в сочетании с его близостью к источникам воды создаёт благоприятные условия для развития орошения. Однако переувлажнение может быть проблемой на определённых участках, особенно на равнинах. Почвы района имеют характерные особенности: черные глинистые почвы (ферричные вертисоли) преобладают на низменностях, а ортичные лювисоли — на больших высотах. Аллювиальные вертисоли, отложенные близлежащими реками на нижних равнинах, известны своим плодородием и сельскохозяйственной продуктивностью при условии эффективного управления наводнениями (Fogera Woreda Agricultural Office (FWAO), неопубликованные данные).

2.3 Экспериментальный дизайн

Был реализован рандомизированный полноблочный дизайн (RCBD) для оценки влияния различных режимов орошения на рост кукурузы. Этот дизайн включал четыре уровня орошения, повторённые три раза. Уровни состояли из:

1.  Полное орошение (100% ETc): Этот уровень был направлен на полное удовлетворение потребности культуры в эвапотранспирации (ETc) за счёт сочетания эффективных осадков и поданной оросительной воды.

2.  Дефицитное орошение: Было включено три уровня дефицитного орошения, обеспечивающих 85%, 70% и 55% от объёма полного орошения (100% ETc).

В эксперименте использовалась выделенная площадь поля. Валовая площадь составляла 575 м² (57,5 м x 10 м), в то время как чистая экспериментальная площадь, отведённая под посадку, составляла 315,25 м² (48,5 м x 6,5 м). Индивидуальные делянки имели размеры 6,5 м x 3,75 м, что давало площадь 24,375 м². Защитные полосы по 1,5 м разделяли делянки внутри блоков, а между блоками были предусмотрены 2-метровые защитные полосы. Дополнительная 2-метровая защитная полоса отделяла экспериментальную зону от соседних полей. Посадка кукурузы проводилась с расстоянием 75 см между рядами и 25 см в ряду, что давало 5 рядов на делянку. Это обеспечивало оптимизированное распределение растений и способствовало эффективному использованию ресурсов. Полное орошение было обозначено как контрольный уровень, служащий точкой отсчёта для оценки эффективности стратегий дефицитного орошения. На протяжении всего вегетационного периода подача оросительной воды тщательно контролировалась, чтобы гарантировать достижение всеми делянками полевой влагоёмкости (FC). Общий объём поданной оросительной воды для каждого уровня за сезон был тщательно задокументирован для количественной оценки эффективности использования воды при различных режимах орошения.

2.4 Посев и другие агротехнические мероприятия

Полевые эксперименты проводились в засушливый сезон с 2 декабря 2019 года по 20 апреля 2020 года после сбора летних зерновых с сельскохозяйственных угодий. Сорт кукурузы (Zea mays L.) BH-540 был использован в качестве тестируемой культуры, где по два семени на лунку высаживали вручную с расстоянием 25 см между лунками и 75 см между рядами на чистой площади делянки размером 6 м в длину и 3 м в ширину. Общая густота растений составляла около 69444 растений на гектар. После полного прорастания культуры всходы прореживали до одного растения на лунку, чтобы получить густоту 34722 растений на гектар. Удобрение мочевиной также вносилось в соответствии с местной практикой района исследования вблизи стадии цветения. Управление культурой в течение вегетационного периода включало однократное боронование и двукратную прополку для борьбы с сорняками и создания благоприятных условий роста. Кроме того, применялся ботанический инсектицид для борьбы с насекомыми-вредителями и, в частности, со стеблевым мотыльком Busseola fusca.

2.5 Сбор данных

После получения климатических и почвенных данных исследователи провели комплексную оценку роста и урожайности культуры. Эта оценка включала измерение параметров роста (высота растений, индекс листовой поверхности и надземная биомасса) на протяжении всего вегетационного периода. Кроме того, при сборе урожая были тщательно оценены урожайность зерна и компоненты урожайности (количество початков на растение, количество зёрен в початке, длина початка и масса 1000 зёрен).

2.6 Отбор и анализ почвы

Составные образцы почвы были случайным образом отобраны с экспериментального поля на трёх глубинных интервалах: 0-30 см, 30-60 см и 60-100 см. Эти образцы впоследствии были проанализированы в Почвенной лаборатории Предприятия по надзору за проектированием Амхара для определения ключевых химических и физических свойств почвы.

2.6.1 Анализ текстуры почвы

Текстура почвы, ключевой фактор, влияющий на рост растений, методы возделывания, гидравлическую проводимость и прочность почвы, была оценена с использованием ареометрического метода. Этот широко признанный лабораторный метод, впервые предложенный Bouyoucos (1927) и усовершенствованный Day (1965) и Американским обществом испытаний и материалов (1972), включает суспендирование измеренного образца почвы в воде и измерение плотности суспензии с течением времени по мере оседания частиц. Полученные данные используются для вычисления процентного содержания каждого класса размера частиц (песок, ил и глина).

2.6.2 Электропроводность, pH и органическое вещество

Электропроводность (EC) почвы была оценена путём анализа экстрактов насыщенной почвенной пасты в соответствии с методологией, описанной van Reeuwijk (1992). Почвенный pH был определён потенциометрически с использованием суспензии почва:вода 1:2,5 в соответствии с установленными протоколами. Содержание органического углерода было количественно определено с использованием метода мокрого сжигания, описанного Walkley и Black (1934). Следовательно, содержание органического вещества было оценено путём умножения измеренного значения органического углерода на коэффициент пересчёта 1,724.

2.6.3 Водные свойства почвы

Ненарушенные образцы почвы были отобраны с помощью пробоотборника керна на трёх глубинах (0-30 см, 30-60 см и 60-100 см) в пределах экспериментального поля. Характеристики удержания почвенной влаги, включая полевую влагоёмкость (FC) и влажность устойчивого завядания (PWP), были определены с использованием плато давления и мембранного аппарата давления в соответствии с методологией Klute (1965). Общее содержание доступной почвенной влаги было рассчитано как разница между влажностью при FC и PWP (Hillel, 1982). Объёмная плотность почвы была определена как отношение массы высушенной в сушильном шкафу почвы к общему объёму почвенного керна (Blake, 1986).

2.6.4 Расчёт влажности

Влажность для каждого свойства почвенной влаги (FC и PWP) была выражена на гравиметрической основе. Гравиметрическая влажность была рассчитана с использованием стандартного уравнения, как описано в литературе (FAO (Food and Agricultural Organization), 1989; Jury et al., 1991; Evans et al., 1996). Гравиметрическая влажность была рассчитана с помощью следующего уравнения:

Гравиметрическая влажность = (Вес влажной почвы − Вес сухой почвы) / Вес сухой почвы

2.7 Измерение ростовых параметров, урожайности и компонентов урожайности

2.7.1 Индекс листовой поверхности

Измерения были получены при физиологической спелости с девяти случайно выбранных растений на каждой делянке. Площадь листьев была оценена путём умножения длины листа на максимальную ширину с последующим применением поправочного коэффициента 0,75 (Francis et al., 1969) для учёта неплоских поверхностей листьев. LAI представляет собой общую площадь листьев с одной стороны на единицу площади земли, занятой пологом культуры.

2.7.2 Высота растений

Высота растений (см) была измерена при физиологической спелости (в конце марта) от основания растения до кончика метёлки с помощью сантиметровой ленты на девяти случайно выбранных растениях в пределах каждой делянки.

2.7.3 Ростовые параметры и параметры урожайности

После сбора урожая было проведено деструктивное взятие проб на девяти случайно выбранных растениях с каждой делянки. Эти растения сушили на солнце в течение двух недель для определения надземной биомассы, урожайности зерна и массы 1000 зёрен.

- Надземная биомасса: Девять растений были случайно отобраны после сбора урожая и высушены на солнце в течение двух недель для определения надземной биомассы с каждой делянки.

- Урожайность зерна: Вес (кг) собранного зерна с девяти случайно выбранных растений на каждой делянке.

- Масса 1000 зёрен: Средний вес в сухом состоянии (г) 1000 отдельных зёрен с каждой делянки, измеренный с помощью цифровых весов.

- Количество початков на растение: Подсчитано на девяти случайно выбранных растениях кукурузы в пределах каждой делянки.

- Количество зёрен в початке: Определено путём подсчёта зёрен с девяти случайно выбранных початков с делянки.

- Длина початка: Средняя длина (см) девяти початков, измеренная на каждой делянке.

2.8 Анализ данных

2.8.1 Определение потребности культуры в воде и оросительной потребности

Ежедневная эталонная эвапотранспирация (ET0) была рассчитана с использованием программного обеспечения CROPWAT 8.0 ФАО (Smith, 1992). Потребность культуры в воде была впоследствии определена путём умножения ET0 на соответствующий коэффициент культуры (Kc). После этого были рассчитаны оросительные потребности. Фактическая глубина орошения была рассчитана как разница между потребностью культуры в воде и глубиной эффективных осадков.

2.8.2 Подача оросительной воды

Речная вода отводилась из основного русла в оросительный канал и впоследствии распределялась по отдельным бороздам в пределах экспериментальных делянок (Таблица 1). Поток воды тщательно регулировался для предотвращения переувлажнения. Объём оросительной воды, поданной на каждую делянку, был рассчитан с использованием следующей формулы (Doorenbos and Pruitt, 1992):

Таблица 1 Экспериментальный план.

Расход оросительной воды был измерен с использованием метода поплавка (Bessembinder et al., 2005). Теннисному мячу позволяли дрейфовать вдоль 20-метрового прямого участка оросительного канала, а время его прохождения регистрировали с помощью секундомера. Это измерение повторяли три раза для обеспечения точности. Средняя скорость потока воды была рассчитана и скорректирована с использованием поправочного коэффициента 0,85 для учёта неровностей канала. Ширина и глубина оросительного канала были измерены в десяти точках вдоль 20-метрового участка. Средние значения были использованы при расчёте расхода. Расход был рассчитан с использованием следующих формул (Bessembinder et al., 2005):

Время, необходимое для подачи желаемой глубины воды на каждую делянку, было рассчитано с использованием следующего соотношения, предложенного Jensen (1982):

2.9 Расчёт индекса сбора урожая и эффективности использования воды

Индекс сбора урожая (HI%) может быть рассчитан как отношение урожайности зерна (Y) к общей надземной биомассе (B) при созревании (Huehn, 1993). Эффективность использования оросительной воды — это урожайность, собранная в килограммах, делённая на общее количество использованной воды. Эффективность использования оросительной воды была рассчитана следующим образом (Payero et al., 2008). Эффективность использования оросительной воды IWUE (кг/м³) — это урожайность зерна (кг/га), делённая на сезонное количество поданной оросительной воды (м³/га).

2.10 Статистический анализ

Собранные данные были подвергнуты однофакторному дисперсионному анализу (ANOVA) с использованием процедуры общей линейной модели (GLM) в программном обеспечении SAS версии 9.2 (Der and Everitt, 2008). Этот статистический метод позволил оценить значительные различия между различными уровнями дефицитного орошения. После ANOVA был использован тест наименьшей значимой разницы (LSD) с уровнем значимости α = 0,05 для попарных сравнений. Этот тест позволил выявить конкретные комбинации уровней, которые значительно различались с точки зрения их влияния на измеряемые параметры (высота растений, урожайность, эффективность использования воды). Результаты ANOVA и LSD-тестов представлены в таблицах в основной части отчёта, что обеспечивает чёткий и сжатый обзор статистического анализа.

Была предпринята всесторонняя оценка влияния дефицитного орошения на рост кукурузы, урожайность и эффективность использования воды. Эта оценка использовала двойной подход: прямое измерение ростовых параметров и параметров урожайности: количественные данные о различных характеристиках роста и урожайности растений были собраны на протяжении всего эксперимента. Эти параметры включали высоту растений, количество початков на растение, урожайность зерна и другие соответствующие показатели. Косвенная оценка эффективности использования воды: программное обеспечение CROPWAT было использовано для оценки потребностей культуры в воде при различных сценариях орошения. Путём сравнения поданной воды с оценёнными потребностями в воде была косвенно определена эффективность использования воды. Этот косвенный подход обеспечил понимание того, насколько эффективно кукуруза использовала доступную воду при различных режимах орошения. Сочетая методы прямой и косвенной оценки, исследование было направлено на достижение целостного понимания взаимосвязи между стратегиями дефицитного орошения, показателями роста растений, урожайностью культуры и эффективностью использования воды.

3.1 Потребность культуры в воде и оросительная потребность

Эксперимент включал выращивание кукурузы (Zea mays L.) в период с декабря 2019 года по апрель 2020 года. Важно отметить, что в регионе исследования в течение этого периода наблюдалось ничтожно малое количество осадков. Это привело к выраженному дефициту воды, что сделало орошение необходимым для успешного производства сельскохозяйственных культур (Таблица 2).

Таблица 2 Описание уровней для экспериментальной площади.

3.2 Влияние глубины почвы на отдельные физико-химические свойства почвы

Лабораторный анализ образцов почвы с участка исследования выявил глинисто-суглинистую текстуру почвы, содержащую 36,33% песка, 32,33% ила и 31,33% глины. Почва имела слабокислую реакцию pH в диапазоне от 6,21 до 6,04 на глубинах 0-30 см, 30-60 см и 60-100 см соответственно. Кроме того, было определено, что электропроводность почвы (EC), содержание органического углерода и содержание органического вещества находятся в следующих диапазонах: EC: 0,049-0,062 дСм/м, органический углерод: 1,09-1,80% и органическое вещество: 1,88-3,03%. Эти свойства почвы, обобщённые в (Таблице 3), обеспечивают ценную информацию о физических и химических характеристиках экспериментального участка и их потенциальном влиянии на рост культур и удержание влаги.

Таблица 3 Влияние глубины почвы на отдельные физико-химические свойства почвы на экспериментальном участке.

OM, органическое вещество; EC, электропроводность; PH, водородный показатель, используемый для определения кислотности или щелочности.

3.3 Характеристики почвы экспериментального участка

Почва экспериментального участка имела влажность при полевой влагоёмкости в диапазоне от 29,98% до 33,03%, а влажность при влажности устойчивого завядания — от 17,84% до 20,47%. Объёмная плотность и общая доступная влага варьировались от 1,34 до 1,41 г/м³ и от 131,18 до 203,51 мм/м соответственно (Таблица 4).

Таблица 4 Влажность почвы и объёмная плотность почвенного профиля на разных глубинах экспериментального участка.

3.4 Компоненты роста кукурузы

3.4.1 Влияние орошения на высоту растений

Дисперсионный анализ (ANOVA) выявил статистически значимое (p < 0,01) влияние уровня орошения на высоту растений, как подробно описано в Таблице 5. Растения, получавшие полное орошение (100% ETc), показали наибольшую среднюю высоту, за ними следовали растения при 85% ETc. Важно отметить, что значимой разницы в высоте растений между этими двумя уровнями не наблюдалось. Аналогичным образом, уровень 70% ETc дал растения с высотой, статистически неотличимой от группы 85% ETc. Напротив, уровень орошения 55% привёл к наименьшей средней высоте растений. Эти результаты соответствуют установленной тенденции, согласно которой высота растений в целом увеличивается с большей доступностью воды. Это наблюдение подтверждается работами Bozkurt et al. (2006); Cakir (2004); Istanbulluoglu et al. (2002); Otegui et al. (1995) и Pandey et al. (2000), которые все сообщили, что кукуруза при полном орошении достигла наибольшей средней высоты. Дополнительную поддержку этой идеи обеспечивают El-Noemani et al. (2009) и Admasu et al. (2017), которые предположили пропорциональную зависимость между уровнем орошения и ростом растений.

Таблица 5 Параметры роста растений, включая высоту растений (PH), индекс листовой поверхности (LAI) и надземную биомассу (AGB).

Однако важно признать противоположные результаты Furgassa (2017) и Gebreigziabher (2020), которые сообщили об отсутствии значимого влияния уровня орошения на высоту растений кукурузы. Эти расхождения указывают на то, что влияние орошения на высоту растений может зависеть от дополнительных факторов помимо доступности воды, потенциально включая конкретные условия окружающей среды или сорт кукурузы, использованный в исследовании.

3.4.2 Влияние орошения на накопление биомассы

Было обнаружено статистически значимое различие (p < 0,01) в накоплении надземной биомассы в зависимости от поданной воды (Таблица 5). Растения, подвергнутые полному орошению, показали самую высокую биомассу, за ними следовали растения, получавшие 85% от их потребности в воде. Самая низкая биомасса была зарегистрирована на уровне, получавшем только 55% от потребности в эвапотранспирации (ETc) на протяжении всего вегетационного периода. Эти результаты предполагают прямую корреляцию между уровнем орошения и производством надземной биомассы. Эти результаты соответствуют предыдущему исследованию, проведённому Yenesew и Tilahun (2009), которые сообщили о самой высокой урожайности биомассы при орошении 100% ETc в течение всего вегетационного периода. Аналогичным образом, Ullah et al. (2003) подтвердили, что различные уровни орошения значительно влияют на биологический урожай, который тесно связан с надземной биомассой. Ayana (2011) дополнительно подтвердил эти результаты, показав, что максимальная биомасса была достигнута при орошении 100% ETc. Кроме того, Moser et al. (2006) сообщили о снижении биомассы в условиях влажностного стресса, что дополнительно подтверждает наблюдаемую взаимосвязь.

3.4.3 Влияние орошения на индекс листовой поверхности кукурузы

Наблюдалось статистически значимое различие в индексе листовой поверхности (LAI) среди различных применённых уровней влажностного стресса. Как показано в Таблице 5, уровень орошения 100% ETc привёл к самому высокому LAI, в то время как самое низкое значение было зарегистрировано при уровне стресса 55% ETc. Это соответствует установленной литературе, где LAI кукурузы в период налива зерна обычно находится в диапазоне 2-6 (Tollenaar, 1986). Результаты этого исследования дополнительно подтверждают этот установленный диапазон, о чём свидетельствуют данные, представленные в (Таблице 5). Аналогичным образом, предыдущее исследование Gonzalez et al. (2005) сообщило о максимальном диапазоне LAI 2,9-7,14, что согласуется с наблюдениями текущего исследования за исключением уровня 55% ETc (Таблица 5). Подтверждая эти результаты, Azarpanah et al. (2013) продемонстрировали значимое влияние режимов орошения на LAI, показав уменьшение площади листовой поверхности со снижением уровня орошения. Также Greaves и Wang (2017) сообщили о статистически значимом влиянии уровней орошения на индекс листовой поверхности кукурузы (LAI) со средним значением 5,94.

3.5 Влияние орошения на урожайность и компоненты урожайности кукурузы

3.5.1 Урожайность зерна

Это исследование изучило взаимосвязь между доступностью оросительной воды и урожайностью зерна. Результаты выявили статистически значимое (p < 0,01) различие в урожайности зерна между уровнями влажностного стресса (Таблица 6). Контрольный уровень (100% ETc), представляющий условия без водного стресса, дал самый высокий урожай (Таблица 6). Урожайность зерна прогрессивно снижалась с увеличением уровня влажностного стресса (85% ETc, 70% ETc и 55% ETc), причём между уровнями наблюдались статистически значимые различия (Таблица 6).

Таблица 6 Влияние орошения на урожайность и компоненты урожайности кукурузы.

Эти результаты подтверждают предыдущее исследование Mansouri-Far et al. (2010), которые продемонстрировали негативное влияние снижения оросительной воды на урожайность зерна. Аналогичным образом, Ullah et al. (2003) сообщили о значимой положительной корреляции между уровнем орошения и урожайностью зерна. Наши результаты дополнительно поддерживают установленный массив знаний, задокументированный Nadanam и Morachan (1974); Hiraoka et al. (1976); Lazarov et al. (1976); Warrick и Gardner (1983); Karlen и Camp (1985) и van Averbeke и Marais (1992), все из которых наблюдали прямую связь между увеличением орошения и повышенной урожайностью зерна.

3.5.2 Количество початков на растение

Исследование, посвящённое влиянию орошения на урожайность кукурузы, выявило статистически значимый эффект (p < 0,05) на количество початков, произведённых на одно растение. Хотя значимых различий между большинством уровней орошения не наблюдалось, растения, получавшие только 55% от их потенциальной эвапотранспирации (ETc), показали заметное уменьшение количества початков по сравнению с растениями, получавшими полное орошение (100% ETc). Эти результаты подтверждают предыдущие исследования Cakir (2004); Karasu et al. (2015) и Pandey et al. (2000), которые все продемонстрировали, что водный стресс негативно влияет на образование початков у кукурузы.

3.5.3 Количество зёрен в початке

Количество зёрен в початке значительно зависело от уровня орошения при (p < 0,01). Максимальное количество зёрен в початке было достигнуто при уровне орошения 100% ETc, за которым следовал уровень 85% ETc, причём значимой разницы между ними не было. Аналогичным образом, не было значимой разницы между уровнями дефицита влаги 85% ETc и 70% ETc (Таблица 6). Минимальное количество зёрен в початке было зарегистрировано при 55% ETc. Это открытие соответствует Ertek и Kara (2013), которые сообщили, что дефицитное орошение сокращает количество зёрен в початке. Ullah et al. (2003) поддержали этот результат, заключив, что различные уровни орошения значительно влияют на количество зёрен в початке. Эти результаты также были задокументированы в других исследованиях кукурузы (Aydinsakir et al., 2013; Karasu et al., 2015; Moosavi, 2012). И наоборот, Elzubeir и Mohamed (2011) обнаружили, что количество оросительной воды не влияет на количество зёрен в початке.

3.5.4 Длина початка

Уровень орошения оказал высокозначимое влияние на длину початка кукурузы при (p < 0,01) (Таблица 6). Эти результаты показали, что длина початка кукурузы была больше при 100% ETc и короче при 55% ETc. Среди уровней значимой разницы между 85% ETc и 70% ETc не обнаружено. Этот результат согласуется с результатами Ertek и Kara (2013), которые продемонстрировали, что на длину початка влияют различные уровни оросительной воды, и сообщили об уменьшении длины початка при снижении подачи воды. Вопреки этому результату, Tabatabaei и Dadashi (2013) обнаружили, что уровни орошения не оказывают значимого влияния на длину початка.

3.5.5 Влияние орошения на массу 1000 зёрен кукурузы

Орошение значительно повлияло на массу 1000 зёрен кукурузы. Как показано в Таблице 6, самая высокая масса 1000 зёрен была обнаружена при орошении 100% ETc, за которым следовало 85% ETc. Значимой разницы между этими уровнями или между 85% ETc и 70% ETc не обнаружено. И наоборот, самая низкая масса 1000 зёрен была зарегистрирована при орошении 55% ETc. Эти результаты подтверждают существующую литературу. Ullah et al. (2003) и Mansouri-Far et al. (2010) ранее сообщили о положительной корреляции между уровнями орошения и массой 1000 зёрен. Аналогичным образом, Aydinsakir et al. (2013); Cakir (2004) и Karam et al. (2003) наблюдали снижение массы 1000 зёрен из-за водного дефицита. Однако некоторые исследования, такие как исследования Elzubeir и Mohamed (2011) и Yazar et al. (2009), не обнаружили значимой связи между количеством оросительной воды и массой зёрен.

3.6 Эффективность использования оросительной воды и индекс сбора урожая

3.6.1 Влияние уровня орошения на индекс сбора урожая

С помощью дисперсионного анализа было обнаружено высокозначимое влияние (p < 0,01) уровня орошения на индекс сбора урожая кукурузы (Таблица 7). Растения, получавшие 100% от эталонной эвапотранспирации (ETc), показали самый высокий индекс сбора урожая, в то время как растения при 55% ETc показали самый низкий. Это прогрессивное снижение индекса сбора урожая с уменьшением уровня орошения предполагает сильную зависимость формирования зерна от влажности почвы. Эти результаты соответствуют результатам Ullah et al. (2003) и Toor (1990), которые сообщили о значимых последствиях уровней орошения для индекса сбора урожая. Однако Furgassa (2017) не наблюдал значимой разницы в индексе сбора урожая при различном орошении, что предполагает потенциальное влияние дополнительных факторов в конкретных контекстах.

Таблица 7 Влияние уровня орошения на урожайность кукурузы и эффективность использования оросительной воды.

3.6.2 Влияние уровня орошения на урожайность кукурузы и эффективность использования оросительной воды

Анализ дисперсии показал, что уровень орошения оказал высокозначимое (p < 0,01) влияние на эффективность использования оросительной воды кукурузы (Таблица 7). Максимальная эффективность использования оросительной воды была достигнута при уровне 70% ETc, за которым следовал уровень 55% ETc, причём значимой разницы между ними не было. Это открытие предполагает, что уровень орошения 70% ETc предпочтительнее уровней 55% ETc, 85% ETc и 100% ETc для экономии воды без заметного снижения урожайности, что позволяет дополнительное производство на других землях. И наоборот, самая низкая продуктивность воды была обнаружена при 100% ETc. Результаты показывают, что эффективность использования оросительной воды снижалась с увеличением водоподачи, за исключением уровня 70% ETc. В поддержку этого Bozkurt и Yazar (2011) сообщили, что значения эффективности использования оросительной воды увеличивались по мере уменьшения сезонных объёмов орошения. Эти результаты соответствуют результатам Yenesew и Tilahun (2009); Lee et al. (2011); Karrou et al. (2012); Narayanan и Seid (2015); Admasu et al. (2017) и Furgassa (2017), которые продемонстрировали, что эффективность использования оросительной воды значительно возрастала по мере снижения уровней орошения. Однако Payero et al. (2006) показали, что применение дефицитного орошения для повышения продуктивности воды может не быть выгодной стратегией. В этом контексте ограниченное орошение кукурузы не является жизнеспособной практикой. В этом исследовании 55% ETc снизило урожайность, но имело более низкую эффективность использования оросительной воды по сравнению с уровнем 70% ETc.

Как показано в Таблице 8, дефицитное орошение при 85% ETc привело к потере урожайности на 8% при экономии 15% оросительной воды с соответствующим повышением эффективности использования оросительной воды на 8%. Дефицитное орошение при 70% ETc привело к потере урожайности на 13,5%, увеличив эффективность использования оросительной воды на 23,4% и сэкономив 30% воды. Дефицитное орошение при 55% ETc сэкономило 45% воды и увеличило эффективность использования оросительной воды на 21,9%, но привело к потере урожайности на 33,1%. Результаты исследования показывают, что среди дефицитных уровней дефицитное орошение при 70% ETc может сэкономить воду и повысить эффективность использования оросительной воды без значительного снижения урожайности по сравнению с другими уровнями.

Таблица 8 Сравнительный анализ стратегий дефицитного орошения.

3.7 Корреляция

Анализ переменных уровней в Таблице 8 выявил статистически значимые корреляции (p < 0,01) между большинством переменных. Важно отметить, что все корреляции были положительными, за исключением эффективности использования оросительной воды (WUE), которая показала значимую отрицательную связь. Урожайность зерна продемонстрировала самую сильную положительную корреляцию (R = +0,98) как с надземной биомассой, так и с длиной початка. И наоборот, WUE продемонстрировала самую слабую отрицательную корреляцию (R = -0,75) с массой 1000 зёрен. Эти результаты подтверждают предыдущие исследования Ilker (2011); Hasyan et al. (2012) и Kumar et al. (2014), которые сообщили о значимых корреляциях между урожайностью кукурузы и связанными с ней признаками.

В этом исследовании была изучена эффективность дефицитного орошения в оптимизации водопользования и урожайности кукурузы в Эфиопии, где кукуруза доминирует как ведущая продовольственная культура. Дефицит воды представляет собой значительную проблему для продуктивности кукурузы, что стимулирует изучение стратегий дефицитного орошения для улучшения управления водными ресурсами. Результаты продемонстрировали статистически значимое влияние различных уровней орошения на все измеряемые параметры, охватывающие ростовые параметры, компоненты урожайности, индекс сбора урожая и эффективность использования воды. Важно отметить, что значимое различие в урожайности было обнаружено между применением 55% и 100% эталонной эвапотранспирации (ETc). В то время как самая высокая эффективность использования воды была достигнута при орошении 70% ETc без значительного ухудшения роста или урожайности, полное орошение (100% ETc) дало самые высокие значения ростовых параметров, компонентов урожайности и индекса сбора урожая. И наоборот, самое серьёзное дефицитное орошение (55% ETc) привело к самым низким значениям этих параметров. Эти результаты предполагают, что дефицитное орошение может быть ценным инструментом в условиях дефицита воды. Стратегическое сокращение использования оросительной воды может способствовать возделыванию дополнительных земель. Исследование демонстрирует потенциал сохранения значительной урожайности зерна даже в условиях дефицитного орошения. По сравнению с полным орошением, дефицитное орошение при 85% ETc, 70% ETc и 55% ETc привело к снижению урожайности на 8%, 13,5% и 33,1% соответственно. Однако это снижение сопровождалось экономией воды в 15%, 30% и 45% соответственно, что привело к соответствующему повышению эффективности использования воды на 8%, 23,4% и 21,9%. В заключение, это исследование обеспечивает убедительные доказательства того, что стратегическое внедрение стратегий дефицитного орошения может повысить как эффективность использования воды, так и производство зерна при выращивании кукурузы. Этот подход предлагает перспективное решение для оптимизации выращивания кукурузы в условиях дефицита воды, таких как Эфиопия.

1.    Admasu R., Tadesse M., Shimbir T. (2017). Effect of growth stage moisture stress on maize (Zea Mays L.) yield and water use efficiency at West Wellaga, Ethiopia. J. Biology Agric. Healthcare 7, 98–103. CrossRef Google Scholar

2.    Ali M. H., Hoque M. R., Hassan A. A., Khair A. (2007). Effects of deficit irrigation on yield, water productivity, and economic returns of wheat. Agric. Water Manage. 92, 151–161. doi: 10.1016/j.agwat.2007.05.010 CrossRef Google Scholar

3.    American Society for Testing and Material (1972). Standard method for particle-size analysis of soils. Amer. Sot. Testing Materials. D422-63 and approved 1972. Google Scholar

4.    Awulachew S. B., Ayana M. (2011). Performance of irrigation: An assessment at different scales in Ethiopia. Exp. Agric. 47, 57–69. Google Scholar

5.    Awulachew S. B., Erkossa T., Namara R. E. (2010). Irrigation Potential in ETHIOPIA – Constraints and Opportunities for Enhancing the System. Colombo, Sri Lanka: International Water Management Institute. Google Scholar

6.    Ayana M. (2011). Deficit irrigation practices as alternative means of improving water use efficiencies in irrigated agriculture: Case study of maize crop at Arba Minch, Ethiopia. Afr. J. Agric. Res. 6, 226–235. Google Scholar

7.    Aydinsakir K., Erdal S., Buyuktas D., Bastug R., Toker R. (2013). The influence of regular deficit irrigation applications on water use, yield, and quality components of two corn (Zea mays L.) genotypes. Agric. Water Manage. 128, 65–71. doi: 10.1016/j.agwat.2013.06.013 CrossRef Google Scholar

8.    Azarpanah A., Alizadeh O., Dehghanzadeh H., Zare M. (2013). The effect of irrigation levels in various growth stages on morphological characteristics and yield components of Zea mays (L.). Tech. J. Eng. Appl. Sci. 3, 1447–1459. Google Scholar

9.    Belete A. (2006). Determinants of farmers willingness to pay for the conservation of the National parks: The case of semen Mountains National park. Thesis submitted to Haramaya University. MSc. Google Scholar

10. Bessembinder J., Leffelaar P., Dhindwal A., Ponsioen T. (2005). Which crop and which drop, and the scope for improvement of water productivity. Agric. Water Manage. 73, 113–130. doi: 10.1016/j.agwat.2004.10.004 CrossRef Google Scholar

11. Blake G. R. (1986). Bulk density. Methods Soil Analysis. Part 1. Google Scholar

12. Bouyoucos G. J. (1927). The hydrometer as a new method for the mechanical analysis of soils. Soil Sci. 23, 343–354. doi: 10.1097/00010694-192705000-00002 CrossRef Google Scholar

13. Bozkurt S., Yazar A. (2011). Effects of different drip irrigation levels on yield and some agronomic characteristics of raised bed planted corn. Afr. J. Agric. Res. 6, 5291–5300. Google Scholar

14. Bozkurt Y., Yazar A., Gençel B., Sezen M. S. (2006). Optimum lateral spacing for drip-irrigated corn in the Mediterranean Region of Turkey. Agric. Water Manage. 85, 113–120. doi: 10.1016/j.agwat.2006.03.019 CrossRef Google Scholar

15. Cakir R. (2004). Effect of water stress at different development stages on vegetative and reproductive growth of corn. Field Crops Res. 89, 1–16. doi: 10.1016/j.fcr.2004.01.005 CrossRef Google Scholar

16. CSA (2012). Agricultural Sample Survey 2011-2012. Area and Production of Crops, Vol. I. Central Statistical Agency, Ethiopia. Google Scholar

17. CSA (Central Statically Agency) (2017). *Area and production of crops in 2016/2017 cropping season, CSA, Bulletin 584* Vol. I. Addis Ababa, Ethiopia. Google Scholar

18. Dağdelen N., Yılmaz E., Sezgin F., Gürbüz T. (2006). Water-yield relation and water use efficiency of cotton (Gossypium hirsutum L.) and second crop corn (Zea mays L.) in western Turkey. Agric. Water Manage. 82, 63–85. Google Scholar

19. Day P. (1965). Particle fractionation and particle-size analysis. In Methods of Soil Analysis, Part 1, ed. Black C. A. Amer. Sot. Of Agron., Inc. Google Scholar

20. Der G., Everitt B. S. (2008). A handbook of statistical analyses using SAS. Chapman and Hall/CRC. Google Scholar

21. Doorenbos J., Pruitt W. O. (1992). Calculation of crop water requirements. FAO irrigation drainage paper, 1–65. Google Scholar

22. El-Noemani A. A., Aboamera M. A., Aboellil A. A., Dewedar O. M. (2009). Growth, yield, quality and water use efficiency of pea (Pisum sativum L.) plants as affected by evapo-transpiration and sprinkler height. Minufiya J. Agric. Res. 34, 1445–1466. Google Scholar

23. Elzubeir A. O., Mohamed A. E. (2011). Irrigation scheduling for maize (Zea mays L.) under desert area conditions – North of Sudan. Google Scholar

24. Ertek A., Kara B. (2013). Yield and quality of sweet corn under deficit irrigation. Agric. Water Manage. 129, 138–144. doi: 10.1016/j.agwat.2013.07.012 CrossRef Google Scholar

25. Evans R., Cassel D. K., Sneed R. E. (1996). Measuring soil water for irrigation scheduling: monitoring methods and devices. North Carolina Cooperative Extension Service. Available online at: http://www.bae.ncsu.edu/programs//evans (Accessed 29 September 2011). Google Scholar

26. FAO (Food and Agricultural Organization) (1989). Guidelines for Designing and Evaluating Surface Irrigation Systems. Irrigation and Drainage paper No. 45. FAO, Rome, Italy. Google Scholar

27. FAO (Food and Agricultural Organization) (1996). Deficit irrigation scheduling program for supplementary irrigation. Irrigation Scheduling: From theory to practice. Rome, Italy. Google Scholar

28. Francis C. A., Rutger J. N., Palmer A. F. E. (1969). A rapid method for plant leaf area estimation in maize (Zea mays L.) 1. Crop Sci. 9, 537–539. doi: 10.2135/cropsci1969.0011183X000900050005x CrossRef Google Scholar

29. Furgassa Z. S. (2017). The effect of deficit irrigation on maize crop under conventional furrow irrigation in Adami Tulu Central Rift Valley of Ethiopia. Appl. Eng. 1, 1–12. Google Scholar

30. Gebreigziabher E. T. (2020). Effect of deficit irrigation on yield and water use efficiency of maize at Selekleka District. Ethiopia. Google Scholar

31. Gonzalez A. D. B., Kiniry J. R., Maas S. J., Tiscareno M. L., Jaime M. C., Mendoza J. L., et al. (2005). Agronomic modeling. Large-Area maize yield forecasting using leaf area index based yield model. Am. Soc. Agron. J. 97, 418–425. Google Scholar

32. Greaves G. E., Wang Y. M. (2017). Yield response, water productivity, and seasonal water production functions for maize under deficit irrigation water management in southern Taiwan. Plant Production Sci. 20, 353–365. doi: 10.1080/1343943X.2017.1365613 CrossRef Google Scholar

33. Hagosa F., Makombe G., Namara R. E., Awulachew S. B. (2010). Importance of irrigated agriculture to the Ethiopian economy: capturing the direct net benefits of irrigation Vol. 128. Colombo, Sri Lanka: IWMI, 37. Google Scholar

34. Hasyan R. M., Moualla Y. M., Ahmad A. A. S. (2012). Potence ratio and path coefficient analysis for some quantitative traits of maize (Zea mays L.) hybrids developed in Syria. Jordan J. Agric. Sci. 8, 557–565. Google Scholar

35. Hillel D. (1982). Fundamentals of soil physics. New York, NY: Academic Press. Google Scholar

36. Hiraoka H., Sasiprapa V., Piyawongsombon W. (1976). Irrigation effect on maize and soyabean. Tech. Bulletin, Vol. 20. Tropical Agricultural Research Center, Japan, 28–34. Google Scholar

37. Huehn M. (1993). Harvest index versus grain/straw-ratio. Theoretical comments and experimental results on the comparison of variation. Euphytica 68, 27–32. doi: 10.1007/BF00024151 CrossRef Google Scholar

38. Ignaciuk A., Mason-D'Croz D. (2014). Modelling Adaptation to Climate Change in Agriculture. OECD Food, Agriculture and Fisheries Papers No. 70. OECD Publishing. Google Scholar

39. Ilker E. (2011). Correlation and coefficient analysis in sweet corn. Turkish J. Field Crops 16, 105–107. Google Scholar

40. Istanbulluoglu A., Kocaman I., Konukcu F. (2002). Water use-production relationship of maize under Tekirdag conditions in Turkey. Pakistan J. Biol. Sci. 5, 287–291. Google Scholar

41. Jensen M. E. (1982). Design and operation of farm irrigation systems. Agric. Water Manage. 5, 269–270. doi: 10.1016/0378-3774(82)90048-8 CrossRef Google Scholar

42. Jury W. A., Gardner W. R., Gardner W. H. (1991). Soil physics. 5th ed. New York: John Wiley and Sons. Google Scholar

43. Karam F., Breidy J., Stephan C., Rouphael J. (2003). Evapotranspiration, yield and water use efficiency of drip irrigated corn in the Bekaa Valley of Lebanon. Agric. Water Manage. 63, 125–137. Google Scholar

44. Karasu A., Kuşcu H., Mehmet Ö. Z., Bayram G. (2015). The effect of different irrigation water levels on grain yield, yield components and some quality parameters of silage Maize (Zea mays indentata Sturt.). Notulae Botanicae Horti Agrobotanici Cluj-Napoca 43, 138–145. doi: 10.15835/nbha4319602 CrossRef Google Scholar

45. Karlen D. C., Camp C. R. (1985). Row spacing, plant population and water management effects in the Atlantic coastal plains. Agron. J. 77, 393–398. doi: 10.2134/agronj1985.00021962007700030010x CrossRef Google Scholar

46. Karrou M., Oweis T., El Enein R. A., Sherif M. (2012). Yield and water productivity of maize and wheat under deficit and raised bed irrigation practices in Egypt. Afr. J. Agric. Res. 7, 1755–1760. Google Scholar

47. Klute A. (1965). Water holding capacity. In Methods of soil analysis. Agron. Madison, Wisconsin, USA, 273–2278. Google Scholar

48. Kumar G. P., Prashanth Y., Reddy V. N., Sudheer S., Rao V. P. (2014). Character association and path coefficient analysis in maize (Zea mays L.). Int. J. Appl. Biol. Pharm. Technol. 5, 257–260. Google Scholar

49. Lazarov R., Mekhandzhieva A., Ug'rchinski S. (1976). Irrigation of maize with reduced irrigation norms. Rasteniev dni Nauki. 13, 40–50. Google Scholar

50. Lee T. S., Salemi H., Soom M. A., Yusoff M. K., Ahmed D. (2011). Effects of deficit irrigation on water productivity and maize yields in arid regions of Iran. Pertanika J. Trop. Sci. 34, 207–216. Google Scholar

51. Makombe G., Namara R., Hagos F., Awulachew S. B., Ayana M., Bossio D. (2011). A comparative analysis of the technical efficiency of rain-fed and smallholder irrigation in Ethiopia. Colombo, Sri Lanka: International Water Management Institute, 37. Google Scholar

52. Mansouri-Far C., Sanavy S. A. M. M., Saberali S. F. (2010). Maize yield response to deficit irrigation during low-sensitive growth stages and nitrogen rate under semi-arid climatic conditions. Agric. Water Manage. 97, 12–22. doi: 10.1016/j.agwat.2009.08.003 CrossRef Google Scholar

53. Moosavi S. G. (2012). The effect of water deficit stress and nitrogen fertilizer levels on morphology traits, yield and leaf area index in maize. Pakistan J. Bot. 44, 1351–1355. Google Scholar

54. Moser S. B., Feil B., Jampatong S., Stamp P. (2006). Effect of pre-anthesis drought nitrogen fertilizer rate and variety on grain yield, yield components and harvest index of tropical maize. Agric. Water Manage 81, 41–58. doi: 10.1016/j.agwat.2005.04.005 CrossRef Google Scholar

55. Nadanam M., Morachan Y. B. (1974). Effect of soil moisture on the yield and yield components of maize. Madras Agric. J. 61, 371–375. doi: 10.29321/MAJ.10.A03413 CrossRef Google Scholar

56. Narayanan K., Seid M. M. (2015). Effect of deficit irrigation on maize under conventional, fixed and alternate furrow irrigation systems at Melkassa, Ethiopia. Int. J. Eng. Res. Technol. (IJERT) 4, 119–126. doi: 10.17577/IJERTV4IS110178 CrossRef Google Scholar

57. Otegui M. E., Andrade F. H., Suero E. E. (1995). Growth, water use, and kernel abortion of maize subjected to drought at silking. Field Crops Res. 40, 87–94. doi: 10.1016/0378-4290(94)00093-R CrossRef Google Scholar

58. Pandey R. K., Maranville J. W., Admou A. (2000). Deficit irrigation and nitrogen effects on maize in a Sahelian environment: I. Grain yield and yield components. Agric. Water Manage. 46, 1–13. doi: 10.1016/S0378-3774(00)00073-1 CrossRef Google Scholar

59. Patel N., Rajput T. B. S. (2013). Effect of deficit irrigation on crop growth, yield and quality of onion in subsurface drip irrigation. Int. J. Plant Prod 7, 417–436. Google Scholar

60. Payero J. O., Melvin S. R., Irmak S., Tarkalson D. (2006). Yield response of corn to deficit irrigation in a semiarid climate. Agric. Water Manage. 84, 101–112. doi: 10.1016/j.agwat.2006.01.009 CrossRef Google Scholar

61. Payero J. O., Tarkalson D. D., Irmak S., Davison D., Petersen J. L. (2008). Effect of irrigation amounts applied with subsurface drip irrigation on corn evapotranspiration, yield, water use efficiency, and dry matter production in a semiarid climate. Agric. Water Manage. 95, 895–908. doi: 10.1016/j.agwat.2008.02.015 CrossRef Google Scholar

62. Shiferaw B., Prasanna B. M., Hellin J., Bänziger M. (2011). Crops that feed the world 6. Past successes and future challenges to the role played by maize in global food security. Food Secur. 3, 307–327. doi: 10.1007/s12571-011-0140-5 CrossRef Google Scholar

63. Smith M. (1992). CROPWAT: A computer program for irrigation planning and management. Food & Agriculture Org. No. 46. Google Scholar

64. Tabatabaei S. H., Dadashi M. (2013). Effect of different water levels on the yield of corn with trickle irrigation method (T-tape) in Moghan. Int. J. Scientific and Eng. Res. 4, 1275–1281. Google Scholar

65. Tollenaar M. (1986). Effect of assimilate partitioning during the grain-filling period of maize on dry matter accumulation. In Crenshaw. Allan R. Liss, New York, 551–556. Google Scholar

66. Toor M. S. (1990). Effect of NPK application on the growth and yield of new maize genotype planted in the two geometrical patterns. M.Sc. (Hons.). Faisalabad: Agri. Thesis, Dept. Agron. Univ. Agric. Google Scholar

67. Ullah S., Maqsood M., Farooq M., Hussain S., Habib A. (2003). Effect of planting patterns and different irrigation levels on yield and yield component of maize (Zea mays L.). Int. J. Agric. Biol. 5, 64–66. Google Scholar

68. van Averbeke W., Marais J. N. (1992). Maize response to plant population and soil water supply. I. Yield of grain and total above ground biomass. South Afr. J. Plant Soil. 9, 186–192. Google Scholar

69. van Reeuwijk L. P. (1992). Procedure for soil analysis. 3rd ed. Vol. 371. The Netherlands, Wageningen: International Soil Reference Center Wageningen (ISRIC). Google Scholar

70. Walkley A., Black I. A. (1934). An examination of the Degtjareff method for determining soil organic matter, and a proposed modification of the chromic acid titration method. Soil Sci. 37, 29–38. doi: 10.1097/00010694-193401000-00003 CrossRef Google Scholar

71. Warrick A. W., Gardner W. R. (1983). Crop yield as affected by spatial variations of soil and irrigation. Water Resour. Res. 19, 181–186. doi: 10.1029/WR019i001p00181 CrossRef Google Scholar

72. Yazar A., Gökçel F., Sezen M. S. (2009). Corn yield response to partial rootzone drying and deficit irrigation strategies applied with drip system. Plant Soil Environ. 55, 494–503. doi: 10.17221/96/2009-PSE CrossRef Google Scholar

73. Yenesew M., Tilahun K. (2009). Yield and water use efficiency of deficit-irrigated maize in a semi-arid region of Ethiopia. Afr. J. Food Agriculture Nutr. Dev. 9. Google Scholar

Melkie T, Jemberu W and Bitew A (2024) Optimizing water use efficiency in maize (Zea mays L.) production through deficit irrigation in Gazhen-Fuafuat Kebele, Northwest Ethiopia. Front. Agron. 6:1490423. doi: 10.3389/fagro.2024.1490423

Перевод статьи «Optimizing water use efficiency in maize (Zea mays L.) production through deficit irrigation in Gazhen-Fuafuat Kebele, Northwest Ethiopia» авторов Melkie T, Jemberu W and Bitew A., оригинал доступен по ссылке. Лицензия: CC BY. Изменения: переведено на русский язык

Фото: magnific