Hydrothermal Modeling of Seedling Emergence Timing across Topography and Soil Depth
Notice bibliographique
Résumé
The soil environment is an essential determinant of microsite conditions required to model weed seedling emergence timing. An experiment was established across topography within an annually cropped field in south‐central Manitoba to determine the effect of hillslope position (summit, backslope, toeslope), soil residue (native, added) and soil depth (three 25‐mm layers) on the microsite environment and the emergence timing of spring wheat as a surrogate weed. Soil temperature decreased with soil depth whereas soil temperature fluctuation decreased with soil depth and lower hillslope position. Soil water potential was lowest at the summit hillslope position and the upper soil layer. Soil temperature and water potential were combined into hydrothermal time using water potential minimum thresholds (–2.1, –1.3, –0.7, and –0.1 MPa). Thermal accumulation was greatest at the soil surface, whereas hydrothermal accumulation using a water potential minimum threshold of –0.7 or –0.1 MPa was greatest in the 25‐ to 50‐mm and 50‐ to 75‐mm soil depths. Seedling emergence occurred earliest from the 0‐ to 25‐ and 25‐ to 50‐mm soil depths and latest from the soil surface. No differences occurred in seedling emergence timing across levels of hillslope or soil residue. This study identifies recruitment depth as an important microsite variable that influences seedling emergence timing. Weed seedling recruitment models should be based on hydrothermal time and depth of recruitment to reflect the spatial and temporal dynamics of the recruitment zone environment.
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) | 0,000 | 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 ».