Spatial Distribution Patterns of Soil Water Availability as a Tool for Precision Irrigation Management in Histosols: Characterization and Spatial Interpolation
Notice bibliographique
Résumé
Lettuce ( Lactuca sativa L.) production in organic soils is important in Quebec, Canada. Lettuce is highly sensitive to tip burn, a physiological disorder that can lead to significant yield losses. Tip burn losses have been linked to various factors, such as root water uptake deficits. A precision irrigation approach using local applications of water based on lettuce requirements and soil water available capacity (SWAC) reduces the occurrence of tip burn but may need mapped spatial information of SWAC for proper irrigation management. The objectives of this study were (i) to determine a rapid, efficient, and reliable method for interpolating SWAC and (ii) to use this interpolation method in precision irrigation simulations in management zones to demonstrate the importance of using SWAC maps. The methods for SWAC interpolation used in this study were inverse distance weighting (IDW), thin plate splines (TPS) and kriging with external drift (KED). The simulation used a calculation procedure for mass balance that contained SWAC maps, evapotranspiration (ET) and precipitation. A comparison of each interpolation method and multiple statistical criteria revealed that IDW and KED were the most precise methods, depending on the study site. Simulations of precision irrigation showed that in many cases, local irrigation management in seven to eight zones must account for the spatial distribution of SWAC to attain an 80% irrigation adequacy for lettuce. Hence, using SWAC maps as a tool for managing irrigation would allow growers to save water and to apply an accurate amount of water in appropriate areas.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».