Modelling Soil Water Dynamics under Rainfed Agriculture to Mitigate Climate Change
Notice bibliographique
Résumé
The model performance to simulate soil water dynamics was evaluated by comparing the predicted soil water content values with calculated soil water at different phenological stages of wheat and total soil available water using neutron probe. The pre-sowing soil water (mm) in this study varied from 40 to 50 mm in loam and sandy clay soil of Islamabad and Chakwal, respectively. When soil water is >50 mm, its effect on crop establishment is dependent on amount and temporal distribution of rainfall. Plant available soil water seems to be the most important factor if rainfall occurs between sowing and floral initiation period as happened during 2008-09 in the present study. The dynamics of soil water from emergence to maturity represented here as total soil water that remained maximum at earlier plant stages especially when crop roots were established and utilized soil water effectively that resulted in the lowest level of water at maturity which can be due to the evapotranspiration. The results depicted that the soil water distribution pattern mainly depends on soil properties and if sowing methodologies are resilient with available soil water then crop stand will be good and crop uses water much effectively. The results also depicted that when soil water is at drain upper limit (DUL) and the crop sown at proper time along with least soil evaporation, the soil water can be more easily taken up by the plant roots. Furthermore, the simulated soil water by the model was in close agreement with actual data. The validation skill scores like R2 confirmed the actuality of the model, therefore, dynamic model like Agricultural Production System Simulator (APSIM) could be used to describe the distribution of rainwater into different components like infiltration, runoff and drainage, and it can be used as a decision support tool for accurate management of different cultural operations for sustainable atmosphere-soil-plant (ASP) system.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».