Limitations to adopting regulated deficit irrigation in stone fruit orchards: a case study
Notice bibliographique
Résumé
Fruit production development is resulting in large commercial orchards with improved water management standards. While the agronomic and economic benefits of regulated deficit irrigation (RDI) have long been established, the local variability in soils and climate and the irrigation system design limits its practical applications. This paper uses a case study approach (a 225 ha stone fruit orchard) to unveil limitations derived from environmental spatial variability and irrigation performance. The spatial variability of soil physical parameters and meteorology in the orchard was characterized, and its implication on crop water requirements was established. Irrigation depths applied during 2004-2009 were analysed and compared with crop water requirements under standard and RDI strategies. Plant water status was also measured during two irrigation seasons using stem water potential measurements. On-farm wind speed variability amounted to 55%, representing differences of 17% in reference evapotranspiration. During the study seasons, irrigation scheduling evolved towards deficit irrigation; however, the specific traits of RDI in stone fruits were not implemented. RDI implementation was limited by: 1) poor correspondence between environmental variability and irrigation system design; 2) insufficient information on RDI crop water requirements and its on-farm spatial variability within the farm; and 3) low control of the water distribution network.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».