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Enregistrement W2546864169 · doi:10.3390/w8110504

Combined Effects of Mulch and Tillage on Soil Hydrothermal Conditions under Drip Irrigation in Hetao Irrigation District, China

2016· article· en· W2546864169 sur OpenAlexaff
Zhijuan Qi, Tibin Zhang, Lifeng Zhou, Hao Feng, Ying Zhao, Bingcheng Si

Notice bibliographique

RevueWater · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueIrrigation Practices and Water Management
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMulchTillageDrip irrigationEnvironmental scienceAgronomySoil waterPlastic filmWater contentIrrigationWater-use efficiencyPlastic mulchMoistureAridSoil scienceGeologyMaterials scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soil hydrothermal condition is one of the most important factors affecting crop growth in arid regions. This study aimed to investigate the effect of mulching and tillage on moisture and temperature variations in soil under drip irrigation in the arid Hetao Irrigation District, northwest China. Four treatments were included: (1) alternating ridges (40 cm wide and 20 cm high) and furrows (40 cm wide) with plots fully mulched with plastic film (RFM); (2) alternating ridges (40 cm wide and 20 cm high) and furrows (40 cm wide) with partial film mulch (only the plant rows mulched) (RPM); (3) flat tillage with plots fully mulched with plastic film (FFM); and (4) flat tillage with partial film mulch (only the plant rows mulched) (FPM). The ridge tillage and plastic film increased soil temperature and significantly conserved soil water, and thus increased the maize yield and water use efficiency (WUE). The RFM treatment had a greater effect than the RPM, FFM, and FPM treatments on the soil moisture and water storage over 0–70 cm in depth during the entire growing period in 2014 and 2015, indicating that full transparent plastic film mulch increased soil water status and promoted deep water percolation, and ridge tillage further enhanced water redistribution to deep soils. Furthermore, RFM proportionally increased soil temperature by 0.36 °C, 1.49 °C, and 1.27 °C above the temperatures under RPM, FPM, and FFM, respectively, in 2014 and by 1.19 °C, 1.62 °C, and 0.35 °C, respectively, in 2015. During the drought year of 2014, tillage influenced temperature more than mulching; however, mulching played a more important role in preserving thermal conditions than tillage during the humid year of 2015. Consequently, RFM increased the maize yield and WUE significantly. We conclude that a combined system of full plastic film mulch and ridge tillage creates beneficial soil hydrothermal conditions under drip irrigation and thus promotes the growth and performance of field crops.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,197 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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