An Overview of Crop and Crop Residue Management Impacts on Crop Water Use and Runoff in the Canadian Prairies
Notice bibliographique
Résumé
Although crop and crop residue management practices are mainly used for increasing crop yield, they and the resulting changes in crop growth affect one or more hydrological components, including runoff. Based on published research in the Canadian Prairies, this paper reviews the effects of crop type, quantity of crops and crop residues, crop variability within landscapes, tillage, and stubble management practices on crop water use (termed including evaporation, transpiration and interception), snow trapping, and water infiltration, with the aim to discuss major impacts of crop and residue management on runoff. Rainfall runoff is influenced by rain interception and crop water use, and it can be reduced by choosing appropriate crop types, increasing above-ground biomass, or increasing coverage on the soil surface, activities which coincide with the farmer’s efforts of increasing crop productivity. However, although high stubble and reduced tillage for maintaining good residue cover help conserve soil moisture and improve soil health, they increase snowmelt runoff potential. The review emphasizes the need of future research to assess the agronomic and environmental trade-offs of crop residue management, the linkage between crop water use and runoff, and the impacts of crop and residue management on runoff across various temporal and spatial scales.
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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 ».