A Model-Based Real-Time Decision Support System for Irrigation Scheduling to Improve Water Productivity
Notice bibliographique
Résumé
A precisely timed irrigation schedule to match crop water demand is vital to improving water use efficiency in arid farmland. In this study, a real-time irrigation-scheduling infrastructure, Decision Support System for Irrigation Scheduling (DSSIS), based on water stresses predicted by an agro-hydrological model, was constructed and evaluated. The DSSIS employed the Root Zone Water Quality Model (RZWQM2) to predict crop water stresses and soil water content, which were used to trigger irrigation and calculate irrigation amount, respectively, along with forecasted rainfall. The new DSSIS was evaluated through a cotton field experiment in Xinjiang, China in 2016 and 2017. Three irrigation scheduling methods (DSSIS-based (D), soil moisture sensor-based (S), and conventional experience-based (E)), factorially combined with two irrigation rates (full irrigation (FI), and deficit irrigation (DI, 75% of FI)) were compared. The DSSIS significantly increased water productivity (WP) by 26% and 65.7%, compared to sensor-based and experience-based irrigation scheduling methods (p < 0.05), respectively. No significant difference was observed in WP between full and deficit irrigation treatments. In addition, the DSSIS showed economic advantage over sensor- and experience-based methods. Our results suggested that DSSIS is a promising tool for irrigation scheduling.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».