Irrigation scheduling strategies to reduce the environmental impact of Ontario’s ornamental nurseries
Notice bibliographique
Résumé
In typical ornamental nursery operations, irrigation schedules are predominantly determined by the nursery manager's subjective assessment of crop water requirements. In lieu of quantitative assessment strategies, managers tend to err on the side of caution and water to excess. This results in poor water use efficiency and significant fertilizer leaching that negatively impacts local watersheds. Using innovative water potential sensors that directly measure plant water stress/status in near real time, we characterized the relationships between crop water stress, prevailing environmental conditions, and species-specific water stress tolerance thresholds. Irrigation scheduling algorithms that predict cumulative plant water potential (cWP) thresholds based on cumulative daily environmental conditions (i.e., cumulative vapour pressure deficit - cVPD) were tested on Chanticleer pear (Pyrus calleryana) trees grown in a pot-in-pot production system equipped with drip irrigation. Three water restriction treatments were applied: 1) control (nursery irrigation schedule), 2) moderate restriction/stress cVPD threshold, and 3) high restriction/stress cVPD threshold. The moderate and high stress treatments resulted in 46 and 63% water savings respectively relative to the control. Trees grown under the moderate treatment showed no significant difference in growth compared to the control trees. Trees grown under high water stress did exhibit reduced growth, as determined by caliper diameter differentials, but otherwise appeared healthy. This cVPD/cWP approach has potential to dramatically reduce water consumption and environmental impact of nursery operations if adopted by the industry.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».