Frequency distribution of weed counts and applicability of a sequential sampling method to integrated weed management

Weed density was sampled in a number of quadrats in five crops and at eight locations in Italy. For every location and species of crop and weed, a mean/variance pair was calculated. The relationship between these two parameters was significantly influenced by crop and, to a lesser extent, by site, but not by species of weed. The goodness of fit of the negative binomial distribution to the samples was assessed. Its k exponent was estimated on the basis of the observed variance/mean regression. A good fit was found for weed populations with fewer than 10 plants m^?2. The applicability of a sequential sampling procedure based on the negative binomial distribution to a weed control strategy that uses a threshold density is discussed. Denombrement de la fréquence des adventices et applicabilité a une méthode d'échantillonnage séquentiel pour un desherbage integré La densité en adventices a étééchantillonnée dans plusieurs cadres dans 5 cultures et à 8 endroits en Italic. Pour chaque lieu et espèce de culture et de mauvaise herbe un couple moyenne/variance a été calculé. La relation entre ces deux paramètres était très dépendante de la culture et à un degré moindre du lieu, mais n'était pas influencé par l'espèce d'adventice. La validité de l'application de la distribution binomiale négative aux échantillons a été estimée. Son coefficient k était estimé sur la base de la regression observée sur variance/ moyenne. Une bonne adéquation a été mise en évidence pour des populations inférieures à 10 plantes m^?2 L'applicabilité d'un protocole d'échantillonnage séquentiel basé sur la distribution binomiale négative, à une stratégic de désherbage utilisant un seuil de densité est discutée. Frequenzverteilung in Unkraut-Vegetationsaufnahmen und Aufnahmemethode im Rahmen der integrierten Unkrautbekämpfung Auf der Basis der Dichte von Unkräutern in 5 Kulturen an 8 Orten in Italien wurden Mittelwert und Varianz berechnet. Das Verhältnis dieser beiden Parameter wurde durch die Kulturpflanzenart signifikant, weniger durch den Ort und gar nicht durch die Unkrautart beeinflußt. Die Güte der Anpassung an dienegative Binomialverteilung der Erhebungsdaten wurde bestimmt. Ihr k-Exponent wurde nach der beobachteten Varianz/Mittelwerts-Regression bestimmt. Für Populationsdichten von < 10 Pflanzen m^?2 ergab sich eine gute Anpassung. Die sich aus der negativen Binomialverteilung ergebende Bekämpfungsstrategie aufgrund von Schadensschwellen wird diskutiert.     

Estimation of economic thresholds for weed control in winter wheat

Thresholds for winter wheat weed control have been determined for different herbicides or mixtures effective against individual weed species. For Avena sterilis L. subsp. ludoviciana (Durieu) Nyman the economic threshold was between 7 and 12 plants m^?2, for Alopecurits myosuroides Hudson and Lolium multiflorum Lam. it varied between 25 and 35 plants m^?2, while for Bromus sterilis L. the values were just under 40 plants m^?2. For Galium aparine L. the threshold was as low as 2 plants m^?2, while for Vicia sativa L. it was between 5 and 10 plants m^?2. Within the same species the different values of economic threshold result from the different costs and efficacy of herbicides. Nitrogen fertilization was important: in its absence, the competitiveness of B. sterilis and G. aparine was negligible, and it was not possible to calculate an economic threshold for some of the treatments which could not be justified economically. Estimation de seuils économiqu.es de désherbage chez le blé d'hiver Les seuils économiques de désherbage du blé d'hiver ont été determinés pour différents herbicides, seuls ou en mélanges, pour plusieurs espèces demauvaises herbes. POUT Avena sterilis L. subsp. ludoviciana (Durieu) Nyman, le seuil économique était compris entre 7 et 12 plantes m^?2. PourAlopecurus myosuroides Hudson et Lolium multiflorum Lam., il variait entre 25 et 35 plantes m^?2 et était juste au-dessous de 40 plantes m^?2 pour Bromus sterilis L. Pour Galium aparine L., le seuil était2 plantes m^?2 et était compris entre 5 et 10 plantes m^?2 pour Vicia sativa L. Les différences de seuil pour une même espèce sont dues aux différences de coût et d'ef-ficacité des herbicides. Le rôle de la fertilisation azotVe Vtait important: en son absence, le pou-voir compVtitif de B. sterilis et de G. aparineétait négligeable, et il n'était pas possible de calculer de seuil économique pour certains traitements, qui ne pouvaient se justifier économiquement. Bestimmung von wirtschaftlichen Schadensschwel-lenfiirdie Unkrautbekdmpfung in Winterweizen Für verschiedenen Herbizide und -mischungen wurden entsprechend ihrer Wirksamkeit gegenüber bestimmten Unkrautarten Schadensschwellen zur Unkrautbekämpfung inWinterweizen bestimmt. Für Avena sterilis L. spp. ludoviciana (Durieu) Nyman lag die Schadensschwelle zwischen 7 und 12 Pflanzen m^?2, fur Alopecurus myosuroides Hudson und Lolium multiflorum Lam. variierte sie zwischen 25 und 35 Pflanzen m^?2, während die Werte für Bromus sterilis L. bei knapp 40 Pflanzen m^?2 lagen. Bei Galium aparine L. war die Schadensschwelle ganz niedrig, nämlich 2 Pflanzen m^?2, während sie für Vicia sativa L. zwischen 5 und 10 Pflanzen m² betrug. Fiir ein und die-selbe Art ist die okonomische Schadensschwelle je nach den Kosten und der Wirksamkeit der Herbizide unterschiedlich. Die Stickstoffdün-gung ist zu beachten: wenn sie fehlt, ist die Konkurrenz durch Bromus sterilis und Galium aparine verachlässigbar, so daß keine gerechtfertigten ökonomischen Schadensschwellen berechnet werden konnten.     

Effect of weed position on yield loss in soyabean and a comparison between relative weed cover and other regression models

The importance of the position of weeds with respect to crop rows in the determination of crop yield-weed density relationships and the usefulness of relative cover (RC) of the weeds as an explanatory variable were studied in soyabean [Glycine max (L.) Merrill] competing with two summer weeds with contrasting canopy structure (Xanthium strumarium L. ssp. italicum and Echinochloa crus-galli L.). The position of the weeds was of little importance in the relationship between yield loss and weed density. This information is important because published experiments have used different types of weed distribution (e.g. evenly distributed or sown in rows). For both weed species it was possible to obtain a single relationship between yield loss and RC for measurements made from 30 days after crop emergence to soyabean canopy closure. The competitive effect of the weeds appeared to be strictly related to RC, indicating that for weeds growing taller than the crop the main competitive factor may be the shading caused by the leaves of the weeds situated above the crop canopy.     

Relationships between crop yield and weed time of emergence/removal: modelling and parameter stability across environments

Seventeen Italian experiments relating to maize, soyabean and durum wheat were used to analyse the variability of duration of tolerated competition (DTC) and weed-free period (WFP) curves across reasonably homogeneous areas. The data sets were analysed by regression analysis using four models relating yield loss to weed density, time of emergence and removal. These models differ in the way they account for the effect of time of weed removal on potential competitiveness. A sigmoidal relationship between these two variables appears necessary. The model with the best overall performance was then used to test the stability of the parameters that give the shape of the curve in relation to time of emergence and removal. This was done by comparing a full model with shape parameters specific to each experiment and a reduced model with a common set of parameters for all the experiments referring to a specific crop. For all three crops, the residual sum of squares of the reduced model did not increase significantly, indicating that, across tested environments, the yield loss caused by mixed weed infestations can be expressed by a single set of parameters relating weed competitivity to time of emergence and removal. For a given area, it should therefore be possible to predict yield loss on the basis of a quite limited set of experiments, thus greatly simplifying the development and use of decision support systems (DSS).     

Density equivalent: a method for forecasting yield loss caused by mixed weed populations

A method to evaluate potential crop damage from multi-species weed infestations is presented. The method is based on the hyperbolic relationships between density of a single weed species and crop yield loss. When considering a mixed weed population, the density of each species is transformed into a Density Equivalent, defined as the density that is equal to the density of a reference species giving the same yield loss. A hypothetical species with i and a parameters both equal to 100 was adopted to describe the relationship between yield and reference density. The method has been evaluated with data from a 2-year experiment on soybean (Glycine max (L.) Merril) grown in mixtures with Xanthium strumarium L. subsp. italicum, Polygonum persi-caria L. and Panicum miliaceum L. The mixtures included seven weed densities with different proportions of the three weed species. The model described the data well, but it showed an average 7–5% overestimation of crop damage. The reasons for this overestimation and the utility of the model in weed management is discussed. La densitééquivalente: une méthode pour prédire les penes de rendement causées par des populations mélangées de mauvaises herbes Une methode est présentée qui permet d'évaluer le dommage potentiel causéà une culture par des infestations multi-spécifiques de mauvaises herbes. Elle est basée sur les relations hyperboliques entre la densité d'une mauvaise herbe donnée et la perte de rendement de la culture. Quand on considère une population de mauvaises herbes mélangées, la densité de chaque espèce est con-vertie en une DensitéÉquivalente, définie comme la densitéégale à la ensité de la mauvaise herbe de rélérence qui occasionne la même perte de rendement. Une espèce hypothétique avec des paramètres 'i' et 'a' tous deux égaux à 100 a été définie pour décrire la relation entre le rendement et la densité de référence. La méthode a étéévaluée avec des données tirées d'une expérimentation de deux ans sur soja (Glycine max. (L.) Merril) en cultures mélangées avec Xanthium strumarium L. subsp. italicum, Polygonum persicaria L. et Panicum miliaceum L. Les mélanges comprenaient 7 densités de mauvaises herbes avec des proportions différen-tes des trois espèces. Le modèle décrivait bien les données mais il surestimait d'environ 7.5% le dommage à la culture. Les raisons de cette sures-timation et 1'utilité du modèle dans la lutte centre les mauvaises herbes sont discutèes. Eine Methode zur Vorhersage von Ertragsver-lusten durch Unkrautmischbestände mil Hilfe des Dichte-Äquivalents Die Methode zur Bestimmung möglicher Ertragsverluste durch Verunkrautungen mil mehreren Arten basiert auf dem hyperbolischen Verhältnis zwischen der Dichte einer einzelnen Unkrautart und dem Ertragsverlust. Bei Unkrautbeständen mil mehreren Arten wird die Dichte jeder einzelnen Artinein Dichte-Äquiva-lent transformiert, das als die Dichte definiert ist, die der Dichte einer Referenz-Art gleich ist, die zu demselben Ertragsverlust führt. Es wurde eine hypothetische Art mit den Parametern ‘i’ und ‘a’, beide gleich 100, angenommen, um die Beziehung zwischen Ertrag und Referenz-Dichte zu beschreiben. Die Methode wurde anhand von Daten aus einem 2 ährigen Versuch in Sojabohne (Glycine max (L.) Merril) und Mischbeständen mit Xanthium strumarium L. ssp. italicum, Polygonwn persicaria L. und Panicum miliaceum L. überprüft. Mit den 3 Unkrautarten wurden durch verschiedene Anteile 7 Unkrautdichtungen in den Mischungen eingestellt. Mit dem Model] konnten die Daten gut beschrieben werden, doch wurden die Ertragsverluste im Durchschnitt um 7.5 %überbewertet. Die Gründe für dies überbewertung und die Brauchbarkeit des Modells für die Unkrautbekämpfung werden diskutiert.     

Incorporation of weed spatial variability into the weed control decision-making process

Floral surveys were carried out on a field of 28 m × 100 m on the nodes of a regular 2 m × 2 m grid, using a rectangular sampling area of 25 cm × 30 cm. In total, 765 units were sampled, each one characterized by the spatial co-ordinates and the number of seedlings of different weed species. The spatial representation of the weeds was obtained with kriging. Simulations were carried out for Amaranthus spp., which had the highest frequency and density (221 plants m^?2), and Portulaca oleracea L., a species that combined a more aggregated distribution with a medium–high density (27 plants m^?2). The results obtained clearly indicated that the usefulness of geostatistical procedures depends on the type of question posed by the user. If the goal is to estimate weed density and, consequently, crop yield loss, kriging appears to overburden the decision-making process, without improving the estimates obtained. This procedure becomes useful for obtaining weed infestation maps to be used for intermittent spraying applications. The reliability of these maps increases with the number of samples used for kriging. With the more aggregated species, at least 50 samples are required to obtain an infestation map. The reduction in the area to be treated depends on the threshold level adopted and on the number of samples used for kriging. With a threshold around the break-even point for most post-emergence treatments, this reduction varies from 10% to 40% with maps obtained from 50 and 175 samples respectively. The usefulness of infestation maps obtained with kriging for improving the decision-making process is strictly dependent on the weed patch dynamics: if these patches remain relatively stable over time, kriging can be carried out periodically without overburdening the decision-making process, whereas, if they are not stable, maps need to be drawn up each year, with a significant increase in costs.