Assessment of Micro-Basin Tillage as a Soil and Water Conservation Practice in the Black Soil Region of Northeast China
Notice bibliographique
Résumé
Micro-basin tillage is a soil and water conservation practice that requires building individual earth blocks along furrows. In this study, plot experiments were conducted to assess the efficiency of micro-basin tillage on sloping croplands between 2012 and 2013 (5°and 7°). The conceptual, optimal, block interval model was used to design micro-basins which are meant to capture the maximum amount of water per unit area. Results indicated that when compared to the up-down slope tillage, micro-basin tillage could increase soil water content and maize yield by about 45% and 17%, and reduce runoff, sediment and nutrients loads by about 63%, 96% and 86%, respectively. Meanwhile, micro-basin tillage could reduce the peak runoff rates and delay the initial runoff-yielding time. In addition, micro-basin tillage with the optimal block interval proved to be the best one among all treatments with different intervals. Compared with treatments of other block intervals, the optimal block interval treatments increased soil moisture by around 10% and reduced runoff rate by around 15%. In general, micro-basin tillage with optimal block interval represents an effective soil and water conservation practice for sloping farmland of the black soil region.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».