Optimizing Irrigation Strategies to Improve Water Use Efficiency of Cotton in Northwest China Using RZWQM2
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Irrigated cotton (Gossypium hirsutum L.) is produced mainly in Northwest China, where groundwater is heavily used. To alleviate water scarcity and increase regional economic benefits, a four-year (2016–2019) field experiment was conducted in Qira Oasis, Xingjiang Province, to evaluate irrigation water use efficiency (IWUE) in cotton production using the Root Zone Water Quality Model (RZWQM2), that was calibrated and validated using volumetric soil water content (θ), soil temperature (Tsoil°) and plant transpiration (T), along with cotton growth and yield data collected from full and deficit irrigation experimental plots managed with a newly developed Decision Support System for Irrigation Scheduling (DSSIS). In the validation phase, RZWQM2 adequately simulated (S) topsoil θ and Tsoil°, as well as cotton growth (average index of agreement (IOA) > 0.76). Relative root mean squared error (RRMSE) and percent bias (PBIAS) of cotton seed yield were 8% and 2.5%, respectively, during calibration, and 20% and −10.3% during validation. The cotton crop’s (M) T was well S (−18% < PBIAS < 14% and IOA > 0.95) for both full and deficit irrigation fields. The validated RZWQM2 model was subsequently run with seven irrigation scenarios with 850 to 350 mm water (Irr850, Irr750, Irr700, Irr650, Irr550, Irr450, and Irr350) and long-term (1990–2019) weather data to determine the best IWUE. Simulation results showed that the Irr650 treatment generated the greatest cotton seed yield (4.09 Mg ha−1) and net income (US $3165 ha−1), while the Irr550 treatment achieved the greatest IWUE (6.53 kg ha−1 mm−1) and net water production (0.94 $ m−3). These results provided farmers guidelines to adopt deficit irrigation strategies.
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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