Assessing On-Farm Irrigation Water Use Efficiency in Southern Ontario
Notice bibliographique
Résumé
For high-value horticultural crop production in southern Ontario, irrigation is an essential ingredient in overcoming insufficient rainfall and achieving stabilized crop production. In a context where competition for limited water resources intensifies due to the expansion of the agricultural sector, increasing urban development and tourism, and potential climate change impacts, conserving water through efficient irrigation has become a key solution in addressing this growing challenge. The implementation of advanced soil water monitoring technologies and water budgeting methods for improved irrigation scheduling is examined with regard to water conservation and thus as a means to cope with competing demands for limited water supplies. During the 2007 growing season, soil moisture was measured using two sensors at four field sites (comprising a total of six irrigated zones as two sites include two different irrigation/production systems) in southern Ontario. Irrigation water consumption was measured by flow meters at three sites. In addition, a survey was administered to collect information on growers’ current irrigation scheduling practices. On-farm irrigation performance was assessed by comparing calculated tomato, green bell pepper, strawberry and peach water requirements (using the water budget method) with growers’ estimates of irrigation water use and with soil moisture measurements taken during the growing season. Four out of the six irrigated zones were excessively irrigated, while in one zone, water was insufficiently applied. The crop water requirements were met efficiently exclusively in one zone where tomatoes were grown. Overall, the results of this research show that by implementing advanced soil moisture monitoring technologies, growers can increase precision in water application and reduce the uncertainty in their current irrigation scheduling practices.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».