Knowledge-Based Optimal Irrigation Scheduling of Agro-Hydrological Systems
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Agricultural irrigation consumes about 70% of freshwater globally every year. To improve the water-use efficiency in agricultural irrigation is critical as we move toward water sustainability. An irrigation scheduler determines how much water to irrigate and when to irrigate for an agricultural field. To get a high-resolution irrigation-scheduling solution for a large-scale agricultural field is still an open research problem. In this work, we propose a knowledge-based optimal irrigation-scheduling approach for large-scale agricultural fields that are equipped with center pivot irrigation systems. The proposed scheduler is designed in the framework of model predictive control. The objective of the proposed scheduler is to maximize crop yield while minimizing irrigation water consumption and the associated electricity usage. First, we introduce a structure-preserving model reduction technique to significantly reduce the dimensionality of agro-hydrological systems. Then, based on the reduced model, an optimization-based scheduler is designed. In the design of the scheduler, knowledge from farmers is taken into account to further reduce the computational complexity of the scheduler. The proposed approach explicitly considers both the irrigation time and the irrigation amount as decision variables to keep the crop within the stress-free zone considering the weather uncertainty and heterogeneous soil types for large agricultural fields. The proposed approach is applied to three different scenarios with different soil types, crops, and weather uncertainty. The results show that in all the conditions, the scheduler is capable of keeping the crops stress-free, which results in maximum yield and, at the same time, minimizes water consumption and irrigation events.
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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 | 0,001 | 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 découle