Irrigation scheduling strategies for tomato production in Southwestern Ontario
Notice bibliographique
Résumé
La planification précise de l'irrigation est critique à l'amélioration de son rendement. C'est un outil technique et de gestion qui permet d'évaluer avec précision la quantité et la fréquence d'application de l'irrigation afin de répondre à la demande pour une croissance optimale des cultures. Cette planification est particulièrement difficile dans les régions humides, comme celles du sud-ouest ontarien, où l'humidité des sols est influencée par des pluies périodiques. Le but fondamental de ce projet de recherche de trois ans était d'étudier les différentes stratégies de planification de l'irrigation pour la production de tomates à Leamington, Ontario. Il y a eu quatre objectifs spécifiques. Le premier a visé à développer une planification optimale de l'irrigation pour des conditions intensives de culture de la tomate destinée à la transformation en examinant différents facteurs déclencheurs pour l'irrigation. Le taux d'humidité, comme élément déclencheur, a été exprimé par une fraction de la capacité au champ et de la succion du sol, qui sont reliés à la réserve utile (RU) d'eau du sol. Le dispositif de déclenchement avec un appauvrissement en eau de ≤ 40% (RU) a produit les meilleurs rendements. Les meilleurs rendements ont été obtenus lors d'une tension entre les seuils critiques supérieur et inférieur d'humidité de -10 kPa et -30 kPa, ce qui représentait un appauvrissement de 20 à 24% de la RU. Le second objectif a visé le développement d'un protocole robuste pour la mise en opération d'une planification du calendrier d'irrigation. Trois différents types de capteurs de l'humidité du sol ont été évalués. Le capteur basé sur la mesure de succion est sorti gagnant avec la plus haute note d'évaluation. Cependant, les trois capteurs peuvent être utilisés avec succès pour le contrôle du calendrier d'irrigation. Les données obtenues lors de l'irrigation contrôlée par les capteurs ont été comparées avec le modèle de Peman-Monteith. Il a été démontré que les niveaux d'humidité du sol qui ont assuré un appauvrissement en eau de ≤ 40% de la réserve utile (RU) du sol en eau ont permis de remplir les besoins en eau des cultures tout au long de la saison. Le troisième objectif a examiné la variabilité spatio-temporelle de l'humidité du sol lors de l'irrigation au goutte-à-goutte dans une serre à environnement contrôlé. L'étude a montré que l'humidité du sol n'était pas distribuée uniformément et ce avant, comme après l'irrigation. Dans le cas des tomates de champ avec une ligne centrale de goutte-à-goutte, un espacement de rangée double de 50 cm fut adéquat pour le semis des jeunes pousses, grâce au plus haut taux d'humidité du sol dans cette zone. De plus, avec le manque d'uniformité de la distribution de l'humidité dans le sol, des capteurs jumelés (placés de chaque côté de la ligne goutte-à-goutte) pourraient donner une meilleure estimation de l'appauvrissement en eau du sol pour une meilleure programmation de l'irrigation contrôlée par capteur. Le quatrième objectif a étudié la cinétique des éléments nutritifs à travers le profil du sol tout au long de la saison de culture. Les éléments nutritifs du sol (P et N) ont été surveillés à différents niveaux du profil (0 à 30, 30 à 50 et 50 à 70 cm) et au moment précédant le semis, en mi-saison et en fin de saison. La signification statistique de P et N a été obtenue tout au long de la saison et selon le profil du sol et ce pour les trois années de l'étude. La variabilité entre les traitements n'a pas été significative. Les concentrations en P et N aux profondeurs de 50 et 70 cm se sont avérées élevées, avec un potentiel d'être emportées par le système de drainage souterrain. Une modification de l'application de P et N peut aider à réduire le lessivage du sol sous la zone racinaire.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».