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Abstrakt

Bewertung von Kichererbsensorten vom Typ Desi hinsichtlich ihrer Anpassung an Bewässerung in Kobo, Äthiopien

Awol Mohammed*, Sisay Bisetegn, Abebe Misganaw, Abay Desale, Tadesse Alemnew

Die Experimente wurden während der Bewässerungsanbausaison 2018–2019 durchgeführt, um die Anpassungsfähigkeit und Ertragsleistung von Kichererbsensorten des Typs Desi unter Beteiligung der Landwirte auf Grundlage ihrer Präferenzen zu bewerten. Zehn verbesserte Sorten wurden zusammen mit den lokalen Sorten (Kontrollsorten) im RCB-Design mit drei Replikationen für den Mutterversuch und den Babyversuch angelegt, der für die Präferenzauswahl der Landwirte verwendet wurde. Daten zu Tagen bis zur Reife, Anzahl der Schoten pro Pflanze, Anzahl der Samen pro Schote, Anzahl der Zweige, Pflanzenhöhe, Biomasse, Hundertkorngewicht, Kornertrag und Krankheitsdaten wurden erhoben und analysiert. Die Landwirte bewerteten und wählten die Sorten je nach ihren Kriterien aus dem Babyversuch aus. Die Kriterien waren Kornproduktivität, Frühzeitigkeit, Samenfarbe, Samengröße und Freiheit von jeglichen Krankheiten. Die Auswahl der Landwirte wurde mit den Paar- und Matrix-Rankingmethoden analysiert. Die Varianzanalyse zeigte signifikante Unterschiede (P < 0,05) beim Kornertrag und den meisten Merkmalen. Das Ergebnis zeigte, dass die Sorte Minjar mit einem Samenertrag von 3349,9 kg/ha die beste Ernte brachte, gefolgt von Dimtu (3218,9 kg/ha) und Mitik (2763,2 kg/ha). Der Kornertrag war für die Landwirte das wichtigste Merkmal bei der Auswahl der am besten anpassungsfähigen Kichererbsensorte unter Bewässerung. Minjar war die beste Sorte basierend auf dem ANOVA-Ergebnis und wurde von den Landwirten visuell als die beste Sorte für den Kornertrag unter Bewässerung ausgewählt, gefolgt von Kutaye und Mitik. Daher wird die Sorte Minjar auf Grundlage der Wahrnehmung von Forschern und Landwirten empfohlen und für Anbaugebiete im Bezirk und ähnlichen agroökologischen Zonen unter Bewässerungsproduktionssystem vorab hochskaliert.

Haftungsausschluss: Dieser Abstract wurde mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz übersetzt und wurde noch nicht überprüft oder verifiziert.