Physicochemical Indices of Ground Water and Their Geoponic Management, in Coastal Odisha, India
Notice bibliographique
Résumé
Agriculture can not exist without water. At present the old practice of arbitrary use of water in irrigation sector has become unethical. Odisha is an agrarian state in east coast of India. For better yield of crops, quality of water is intricately related to the aquifer geometry, ground water flow regime and its quality. Coastal Odisha is having an area of 14700 sqkm and demography of 1.26 million. The land has mostly water logged alluvial crop land, deciduous forests or sandy dunes with an astomosed channels of hexa-deltaic rivers. The edaphic factors demand improvement of quality of ground water which is brackish. The physicochemical properties like pH value, electrical conductivity, inorganic constituents (Na+, Mg++, Ca++, K+) of ground water used for lift irrigation have been studied. Data from thousand number of wells from the study area are covered in various seasons during the years 2009-2014 along with the yield of the major crop, i.e., paddy. The indices and parameters like EC, SAR, KI, ESP, SSP, MAR, PI and alkalinity of the ground water are determined to show its fitness for irrigation in the area. The different water management policies and present activities are discussed so that the ground water can be used efficiently for irrigation in coastal Odisha.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».