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Enregistrement W1994311064 · doi:10.5539/jas.v7n2p26

Simulating Soil Moisture under Different Tillage Practices, Cropping Systems and Organic Fertilizers Using CropSyst Model, in Matuu Division, Kenya

2015· article· en· W1994311064 sur OpenAlexvenueno aff
Mirriam Muli, Richard N. Onwonga, George N. Karuku, V. M. Kathumo, M. O. Nandukule

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcKnight Foundation
Mots-clésAgronomyTillageEnvironmental sciencePloughPermanent wilting pointMonocroppingIntercroppingWater contentRandomized block designMathematicsMoistureIrrigationField capacityCroppingAgricultureBiologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soil moisture stress is a limiting factor in crop production particularly in arid and semi-arid lands (ASALs) as it affects many physiological and biochemical processes of plants. Research on moisture conservation measures is thus imperative. The current study used CropSyst model to simulate soil moisture under different tillage practices (oxen plough, tied ridges and furrows and ridges), cropping systems (monocropping, intercropping and crop-rotation) and organic fertilizers; farm yard manure, rock phosphate (RP) and Farmyard manure (FYM) combined with rock phosphate (RP+FYM). The study was conducted in Matuu Division, Kenya for two seasons; October 2012 to February 2013 short rain season (SRS) and March to August 2013 long rain season (LRS). The experiment was laid out in a Randomized Complete Block design with a split-split plot arrangement and replicated three times. The main plots were tillage practices whereas the split plots were cropping systems and split-split plots were organic fertilizers and a control (nothing applied). The test crops were sorghum (Sorghum bicolor L.) and sweet potato (Ipomea batatas L. lam) rotated and/or intercropped with dolichos (Lablab purpureus) and chickpea (Cicer arietinum). The CropSyst model was calibrated using measured soil texture, permanent wilting point, bulk density and initial soil moisture at the experimental site. Model validation was done using Root Mean Square Error (RMSE), percentage differences (PD) and willmott index (WI) of agreement. CropSyst model was reasonably validated as indicated by the low RMSE (0.5 to 1.3), PD (less than ±15) and WI index (close to 1). In the first season and second season, simulated soil moisture (101.91 and 108.3 mm) was significantly (P < 0.05) high in sorghum/dolichos intercrop with RP+FYM application under tied ridges and least (13.52 and 15.4 mm) in control treatment of sorghum mono crop under oxen plough. In sweet potato plots, both individual treatment and treatment interaction significantly influenced simulated soil moisture. Sweet potato-dolichos rotation (75.32 and 79.63 mm), with application of RP+FYM (75.03 and 79.39 mm) under tield ridges (95 and 100.24 mm) had highest simulated soil moisture levels under oxen plough (32.49 and 34.36 mm), sweet potato monocrop (53.46 and 55.26 mm) and control (52.52 and 55.39 mm) having the least during the first and second season, respectively. In both sorghum and sweet potato based cropping systems, soil moisture was correspondingly highest in tied ridges, intercropping and rotation systems involving dolichos and application of FYM+RP and least in control of monocropping under oxen plough. Information on effects of tillage practices, cropping systems and organic inputs could be very useful for soil water conservation purposes. Thus, using simulation models to attain the same could be the ultimate solution. A good agreement between observed and simulated soil moisture implied that CropSyst model is capable of investigating sustainable alternatives of increasing soil moisture in the ASALs.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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