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Enregistrement W2944306226 · doi:10.5539/jas.v11n7p48

Simulation of the Occurrence of Water Runoff in Soils Under Cultivation of Industrial Tomato Irrigated by Center Pivot

2019· article· en· W2944306226 sur OpenAlexvenueno aff
Diogo Henrique Morato de Moraes, Márcio Mesquita, Adão Wagner Pêgo Evangelista, Derblai Casaroli, Rafael Batistti

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueIrrigation Practices and Water Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Goiás
Mots-clésSurface runoffSoil waterIrrigationEnvironmental scienceCenter pivot irrigationInfiltration (HVAC)Hydrology (agriculture)CropAgronomyMathematicsSoil scienceGeotechnical engineeringGeologyGeographyBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The tomato crop is almost totally irrigated. Among the irrigation methods utilized, mechanized sprinkling by center pivot stands out in tomato cultivation. A cultural treatment used in the tomato is the synchronization of the irrigations with the applications of the pesticides since with the leaf wetting the plants become unprotected and susceptible to diseases. In an attempt to reduce pesticide applications, growers seek to increase the time between irrigations, however, there are limitations, inherent to the soil and the irrigation system itself. The objective of this work was to simulate the soil water runoff tendency for irrigation management in the tomato crop, simulating three different types of soils (sandy, medium and clayey), three declines (0, 5 and 10%), and two types of deflectors (I-Wob and Spray). For this, four pivot sizes (25, 50, 75 and 100 ha) were defined and the methodology of maximum allowable precipitation estimated by the Newton-Raphson numerical technique was used to verify the different runoff conditions. The results showed that clayey soils are more susceptible when compared to medium and sandy soils, to surface runoff. Pivots of 100, 75 and 50 ha present greater susceptibility to runoff, with 25 ha being the best suitability for infiltration capacity in both soils. There is a percentage reduction of the maximum allowable rainfall of 40.74 % (±1.54) when the terrain is plan and pass to have 5% inclination and 22.99% (±1.47) between 5 and 10 %. I-Wob type deflectors have a better distribution of application, a consequently better relation with the maximum allowable precipitation intensity and less possibility of the surface runoff.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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