Simulating Dryland Water Availability and Spring Wheat Production in the Northern Great Plains
Notice bibliographique
Résumé
Agricultural system models are useful tools to synthesize field experimental data and to extrapolate results to longer periods of weather and to other cropping systems. The objectives of this study were: (i) to quantify the effects of crop management practices and tillage on soil water and spring wheat (Triticum aestivum L.) production in a continuous spring wheat system using the RZWQM2 model (coupled with CERES‐Wheat) under a dryland condition, and (ii) to extend the RZWQM2 model results to longer term weather conditions and propose alternate cropping systems and management practices. Measured soil water content, yield, and total aboveground biomass under different tillage and plant management practices were used to calibrate and evaluate the RZWQM2 model. The model showed no impacts of tillage but late planting greatly reduced grain yield and biomass, in agreement with observed differences among treatments. The hydrologic analysis under long‐term climate variability showed a large water deficit (32.3 cm) for spring wheat. Fallowing the cropland every other year conserved 4.2 cm of water for the following wheat year, of which only 1.7 cm water was taken up by wheat, resulting in a yield increase of 249 kg ha−1 (13.7%); however, the annualized mean yield decreased 782 kg ha−1 (43.1%) due to 1 yr of fallow. Other long‐term simulations showed that optimal planting dates ranged from 1 March to 10 April and the seeding rates with optimum economic return were 3.71 and 3.95 × 106 seeds ha−1 for conventional and ecological management treatments, respectively.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».