DEVELOPING ON-FARM IRRIGATION SCHEMES FOR CURRENT AND FUTURE CLIMATE CONDITIONS ON THE WESTERN BANK OF LAKE NASSER
Notice bibliographique
Résumé
The agricultural region in the western bank of Lake Nasser is one of the new promising agricultural settlements, which has the advantage of early-season production of several high quality cash crops. The agriculture production in this region is fully-irrigated, and constrained by sever environmental, biophysical and socio- economical conditions. Moreover, farmers have been facing several additional challenges in irrigation management due to lack of knowledge of the best practices. The aim of this study is to evaluate the current farmers’ irrigation schemes in terms of water productivity. The study examined some possible irrigation schemes in order to improve water productivity with minimum irrigation requirement and to cope with projected water shortage and temperature increase induced by climate change. The study is based on modeling approach utilizing the FAO crop model “AquaCrop” on drip irrigated tomato. It was performed (i) to calibrate AquaCrop via two field trials at two seasons, (ii) to observe and evaluate the current farmers’ irrigation schemes based on fixed application frequency, and (iii) to evaluate six irrigation schemes under current and future climate conditions. The evaluated schemes included different combinations between net irrigation application and deficit practices at two levels of 80% and 60% of net water requirements, under current and future climate conditions, based on the change in irrigation application and water productivity. The results demonstrated that the combination of deficit irrigation levels and irrigation scheduling could improve tomato water productivity to the optimal level determined under the current study conditions (2.4 kg/m3), especially when deficit levels of 80 and 60% applied at both early and late stages of crop growth stages. These schemes could present acceptable adaptation options with the projected temperature increase due to climate change.
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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) | 0,000 | 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 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 ».