Patterns and simulation of soil water under different grazing management systems in central Alberta
Notice bibliographique
Résumé
A study was conducted at the Lacombe Research Centre to quantify and simulate the impacts of forage and grazing systems on soil water content. Four forages used in the study were alfalfa (Medicago sativa L.), a mixture of meadow bromegrass (Bromus riparius L.) and alfalfa, an annual pasture and an old grass pasture that was composed of mainly quackgrass (Elytrigia repens L.), smooth bromegrass (Bromus inermis L.) and Kentucky bluegrass (Poa pratensis L .). Within each 1.2-ha paddock were two grazing treatments: rotational grazed and ungrazed. Soil water measurements to a 65-cm depth were conducted between May and October of 1999 and 2000 using a neutron moisture probe. Total soil water was affected by forage species more than grazing. Actual evapotranspiration rates were 3-4 mm d-1 in both years. Simulation of daily volumetric soil water content (%) for each year was conducted using the Versatile Soil Moisture Budget (VB2000) model on grazed alfalfa, ungrazed alfalfa, grazed annual and ungrazed annual treatments. During calibration year of 1999, the overall modeling efficiency (EF) was 0.58 while, during the evaluation year it was 0.43. Further, simulations for alfalfa were better than those for annual treatments. These EF values are relatively low indicating substantial discrepancies between observed and simulated results, which could have been attributed to a combination of input data errors, model errors and propagation errors in output. Key words: Evapotranspiration, forages, model calibration, model evaluation, versatile soil moisture budget model
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».