Effect of Soil Water Potential Threshold for Irrigation on Cranberry Yield and Water Productivity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. As the cranberry industry implements irrigation automation, thresholding based on real-time monitoring of soil moisture to initiate irrigation is lacking. This study was conducted to determine the optimum soil water potential for starting sprinkler irrigation (SWPI) that would optimize water productivity (WP) without decreasing yield. During the 2011 and 2012 growing seasons, three sites in Québec and one site in Wisconsin were equipped with tensiometers, flowmeters, and weather stations for testing wet (-5.5 kPa), dry (-7.0 to -10.0 kPa), and control (-6.0 to -6.5 kPa) treatments. The experimental designs were developed to evaluate the impact of irrigation treatments on yield and WP. Dry treatments required 21% to 93% less irrigation water than the control treatments; wet treatments needed 54% to 186% more irrigation water than the control treatments. Irrigation treatments had no significant effect on yield when SWPI values ranged from -5.5 to -8.0 kPa; however, a significant yield reduction of 11% was observed for a SWPI value of -10.0 kPa. The WP values in dry treatments were always higher than those in control and wet treatments. Dry treatments, with SWPI ranging from -7.0 to -8.0 kPa, significantly improved the water productivity without decreasing yield.
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 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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».