Long-term Cyclic Irrigation in Subsurface Drained Lands: Simulation Studies with SWAP
Notice bibliographique
Résumé
SWAP (Soil-Water-Atmosphere-Plant) version 2.0 was evaluated for its capability to simulate the crop growth and salinity profile for cyclic irrigation of saline waters at Sampla (India) having shallow water table provided with a subsurface drainage system. Cyclic mode with canal water (EC=0.4 dS m-1) and saline drainage water (EC=12.5-15.5 dS m-1) were used to calibrate and validate the model for the years 1989-91. Canal water was used for pre-sowing irrigation and thereafter, canal and saline drainage waters were used as per pre-decided irrigation modes like all CW, CW:DW, 2CW:2DW, DW:CW, and 1CW:3DW. Absolute deviations and standard error between the SWAP simulated and observed relative yields during calibration ranged from 1.3 to 1.8% and 1.7 to 2.2% respectively. A close agreement was observed between the measured and simulated soil salinity profile. It established the validity of SWAP model under the experimental conditions prevalent at the site. It could also be concluded that the crops could be grown very well under subsurface drainage conditions; but, in dry rainfall years, salinity build-up might occur. To achieve a yield potential exceeding 80%, it could be suggested that cyclic use of saline waters such as 1CW:1DW and 2CW:2DW could be used in such years. A pre-sowing irrigation with canal water could be helpful to overcome the build-up of salts and salt amount washing depends upon the rainfall. Thus, there seems to be no fear of use of cyclic irrigation under drained conditions. The same fact was established through the use of model SWAP.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».