Modelling irrigation strategies to minimize deep drainage for two different climatic regions of Canada
Notice bibliographique
Résumé
Irrigation is a vital part of agriculture in certain regions of Canada including the interior of British Columbia. In this study we examined the use of a soil water budget model for efficient irrigation management in two contrasting climatic regions of British Columbia: Abbotsford (AD) and Osoyoos (OS). The average annual precipitation at AD and OS are 1573 and 318 mm, respectively. The soil types (AD -silt loam and OS -sand) and major crops (AD -raspberry and OSapple) are also quite different between the two regions. We used the Simultaneous Heat and Water (SHAW) model to estimate the amount of deep drainage and soil water content under different irrigation management strategies. The SHAW model integrates detailed physics of vegetative cover, snow, residue and soil into one simultaneous solution. The model was run on a daily basis for 28 and 32 years for AD and OS regions, respectively. Different combinations of crop and irrigation conditions were run for each region. Based on this study, the "best" irrigation management strategy involves triggering every irrigation event when the soil water content (estimated by SHAW) in crop's rooting zone reaches a prescribed amount below field capacity. At that time, 40 mm of irrigation is added as rainfall. Other strategies involved adding more irrigation and a constant weekly irrigation regardless of rainfall and soil water content. In conclusion, while most of deep drainage in the dormant seasons (no irrigation) cannot be controlled, it can be well controlled to a minimum level in the growing seasons by "best" irrigation management practice.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».