Increasing the Productivity and Efficiency of Water Use by Reserving Water
Notice bibliographique
Résumé
One use of technology in agriculture involves setting up a reserving sheet for subsurface moisture under the root zone of wheat crops, which is symbolized by SWRT, to conserve the water in the root zone. This reduces the field water losses by raising the efficiency of water use (WUE) and economical water productivity (EWP). For this study, an SWRT membrane sheet was put under the root zone of wheat crops throughout the growing season, from the winter of November 2019 to the end of the season in April 2020, in a free field. The study was conducted on a private farm located in the province of Babylon in Sadat Al-Hindya Town, which is approximately 70 km from the capital (Baghdad). Surface irrigation was utilized for the irrigation of the wheat crops. Two methods were used: method A1 utilized the SWRT sheet and method A2 was conducted without the SWRT sheet. The irrigation water supply, irrigation period, and soil water content before and after irrigation were computed and recorded every day for the A1 and A2 methods. The values of wheat crop production (yield), water use efficiency, and economical water productivity from the two plots were computed and compared. The results obtained for water use efficiency for the two methods, A1 and A2, were 0.51 and 0.47 kg/m3, respectively. The increment in yield of plot A1 compared with plot A2 was 6.45%. The increment in WUE of plot A1 compared with plot A2 was 8.55%. In addition, the WP of the wheat crop for plots A1 and A2 were 144.44 and 119.16 ID/m3, respectively, while the increment in WP of plot A1 compared with plot A2 was 21.21%. The findings show that the SWRT method prevents the environmental effects of pesticide and fertilizers that enter the groundwater and pollute it. This technology assists in saving water and plant nutrients, and prevents pollution of the groundwater from pesticides and excess fertiliser.
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 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) | 0,000 | 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 ».