Irrigation Water Demand Model as a Comparative Tool for Assessing Effects of Land Use Changes for Agricultural Crops in Fraser Valley, Canada
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Notice bibliographique
Résumé
Available water for human needs and agriculture is a growing global concern. Agriculture uses approximately 70% of global freshwater, mainly for irrigation. The Lower Fraser Valley (LFV), British Columbia, is one of the most productive agricultural regions in Canada, supporting livestock production and a wide variety of crops. Water scarcity is a growing concern that threatens the long-term productivity, sustainability, and economic viability of the LFV’s agriculture. We used the BC Agriculture Water Demand Model as a tool to determine how crop choice, irrigation system, and land-use changes can affect predicted water requirements under these different conditions, which can aid stakeholders to formulate better management decisions. We conducted a comparative assessment of the irrigation water demand of seven major commercial crops, by distinct soil management groups, at nineteen representative sites, that use both sprinkler vs drip irrigation. Drip irrigation was consistently more water-efficient than sprinkler irrigation for all crops. Of the major commercial crops assessed, raspberries were the most efficient in irrigation water demand, while forage and pasture had the highest calculated irrigation water demand. Significant reductions in total irrigation water demand (up to 57%) can be made by switching irrigation systems and/or crops. This assessment can aid LFV growers in their land-use choices and could contribute to the selection of water management decisions and agricultural policies.
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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)
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