An Integration of GIS and Simulation Models for a Cost Benefit Analysis of Irrigation Development
Notice bibliographique
Résumé
<p class="sar-body"><span lang="EN-US">This study incorporates spatially explicit geographic information system and simulation models to develop an optimal irrigation system. The purpose of the optimized irrigation system was to save depleted ground water supplies. ArcGIS was used to calculate the area of potential irrigable soils, and EPANET (a hydrological simulation program) was used to calculate energy costs. Crop yield response functions were used to estimate the yield of cotton to the amount of irrigation and the accumulation of soil salinity over a 50-year period. Four irrigation designs (A, B, C, and D) were analyzed with different irrigation schedules.</span></p><p class="sar-body"><span lang="EN-US">Design A allowed all producers to irrigate simultaneously at 600 gallons per minute (gpm) or 2,271 liters per minute (lpm) while designs B and C divided the irrigable areas into two parts. Design D divided the areas into four parts to allow producers to irrigate one part at a time at 800 gpm (3,028 lpm). Irrigation scheduling not only lessened the water use and cost, but also amplified the profitability of the irrigation system. In design A, if all producers adopted 600 gpm (2,271 lpm) pivots and operated simultaneously, the cost of the 360,000 gpm (1363,000 lpm) pipeline would be prohibitive. In contrast, designs B, C, and D increased net benefits and lowered the breakeven price of cotton. The 50-year net present value for designs A, B, C, and D was profitable over 75, 70, 70, and 65 cents of cotton price per pound (454 g), respectively. Thus, this study endorses irrigation scheduling as a tool for efficient irrigation development and management, and increases water conservation.</span></p>
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».