Irrigation Scheduling Approaches and Applications: A Review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In an effort to improve plant growth and to achieve high yield and/or quality, irrigation scheduling (IS) seeks to provide plants with appropriate quantities of water at appropriate times. To better understand irrigation scheduling’s main processes and principles, its four most common methods of operation—(1) evapotranspiration and water balance (ET-WB), (2) soil moisture (Θ) status, (3) plant water status, and (4) models—along with their pros and cons are introduced and compared. Irrigation applications, including software, programs, and associated controllers are introduced. Given that some of these methods focus on Θ or plant responses to soil moisture, the determination of target soil moisture levels, along with estimates (either calculated or measured) of current soil moisture status are key to both scheduling irrigations, and the precise replenishment of soil moisture to target levels. Accordingly, factors in the soil-crop-atmosphere system affecting soil moisture must be considered in the scheduling process. As all four types of IS methods focus on soil water content, which serves as a bridge between irrigation management and crop water requirements for growth, future scheduling methods should focus on the management of soil moisture based on an advanced understanding of its effects on crop growth either by the integration of existing IS methods or the development of new models, using intelligent algorithms. Using these approaches, more practical, accurate, and easily adaptable IS applications should be developed for real-time farming operations. Weather station networks and online data access should be enhanced to better serve these IS applications.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle