DRAINMOD simulation of drain spacing impact on canola yield in heavy clay soils in the Canadian prairies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Excess moisture within the root zone due to the shallow water table is a leading cause of crop loss in Manitoba. In this study, the ability of the DRAINMOD model to predict water table depth (WTD) in clayey soil was evaluated using measured field data from the 2019 and 2020 canola‐growing seasons in Arborg, Manitoba, Canada. Statistical analysis and graphical plots showed close agreement between the measured and simulated WTD with an overall coefficient of determination (R2), root mean square error (RMSE), mean average error (MAE) and mean bias error (MBE) of 0.93, 9.84 cm, 7.06 cm and −0.13 cm, respectively. Since the model simulation was deemed satisfactory, the model was run with 30‐year historical climate data to assess the impacts of different drain spacing on canola yield. Simulation results showed that the average surface runoff increased while average drainage and relative canola yield decreased as drain spacing increased. The simulation results suggest that long‐term average yield would be maximized by close drain spacing ≤ 15 m. Economic analysis showed that 10 m drain spacing would maximize the return on investment. The need for long‐term simulations to develop appropriate site‐specific water management strategies is demonstrated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».