Crop pattern planning and irrigation water allocation compatible with climate change using a coupled network flow programming-heuristic optimization model
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Notice bibliographique
Résumé
Sustainable agricultural production has encountered difficulties such as water scarcity, improper use of available water resources and climate change in arid countries like Iran. Simulation-optimization approaches are helpful tools for crop pattern planning and irrigation water allocation to ensure maximum net benefit is gained from the system. In this paper, optimum cultivation area and allocation of irrigation water in conditions compatible with climate change are obtained for the Borkhar plain in Iran. To achieve this, the network flow programming-based MODSIM, as a water allocation simulation model, is coupled with the grey wolf optimization (GWO) algorithm to obtain the optimum irrigation amounts and cultivation areas in the plain under two conditions: status quo, and with climate change-affected streamflows. The Hadley Centre coupled Model version 3 (HadCM3) and the second-generation Canadian Earth System Model (CanESM2) are used to generate the climatic parameters in the study area. The Identification of unit Hydrographs and Component flows from Rainfall, Evapotranspiration and Streamflow (IHACRES) rainfall–runoff model is applied to calculate the coefficients of variation for the Zayandehroud River streamflows, as the surface water resource for irrigation of the plain. Results indicate that the agricultural net benefit gained from the plain will decrease by 1.5% in the A2 emissions scenario, and by 3.5%, 8% and 17.5% in the three representative concentration pathway (RCP) scenarios in the optimum states obtained by the GWO-MODSIM model. Moreover, the cultivation areas are decreased in the climate change scenarios. Therefore, appropriate management policies should be adopted for adaptation to the likely future situation.
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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 | 0,000 | 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)
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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