Optimal irrigation scheduling for wheat production in the Canadian prairies: A modelling study
Notice bibliographique
Résumé
Food security and reducing malnutrition of the growing world population is a permanent issue in agricultural research. Wheat (Triticum aestivum L.) is an important part of the world food market. The Canadian Prairies comprise the provinces of Alberta, Saskatchewan, and Manitoba which produce very large quantities of wheat, mostly for export. While in many other countries, and in particular in the Middle East and North Africa (MENA) region, wheat is grown with supplemental irrigation, the common practice in Canadian Prairies is to grow wheat as a rain-fed crop. Taking into account the growing pressure on fresh water resources demand and factors of the profitability the possibly optimal use of the irrigation water should be determined according to the its deficit in the region. Thus the set of the optimization problems must be solved: find maximal wheat yield with respect to the limited irrigation water quota and given weather and hydrological data. Systematically solving this problem for different values of the water quota ( <inline-formula content-type="math/mathml"> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" alttext="upper W"> <mml:semantics> <mml:mi>W</mml:mi> <mml:annotation encoding="application/x-tex">W</mml:annotation> </mml:semantics> </mml:math> </inline-formula> ) allows to create an irrigation water use efficiency function <inline-formula content-type="math/mathml"> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" alttext="upper I upper W upper U upper E equals upper Y left-parenthesis upper W right-parenthesis"> <mml:semantics> <mml:mrow> <mml:mi>I</mml:mi> <mml:mi>W</mml:mi> <mml:mi>U</mml:mi> <mml:mi>E</mml:mi> <mml:mo>=</mml:mo> <mml:mi>Y</mml:mi> <mml:mo stretchy="false">(</mml:mo> <mml:mi>W</mml:mi> <mml:mo stretchy="false">)</mml:mo> </mml:mrow> <mml:annotation encoding="application/x-tex">IWUE=Y(W)</mml:annotation> </mml:semantics> </mml:math> </inline-formula> which presents the yield as a function of the total irrigation water applied optimally during the season. We demonstrate this approach using the FAO model AquaCrop in conjunction with the TOMLAB optimization library. The results of the model-based optimization show that for this specific case study (Carman,Manitoba 2006) wheat yield could be roughly doubled with limited amount of irrigation water. The average increase of the yield in the range of <inline-formula content-type="math/mathml"> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" alttext="0 minus 100"> <mml:semantics> <mml:mrow> <mml:mn>0</mml:mn> <mml:mo> − </mml:mo> <mml:mn>100</mml:mn> </mml:mrow> <mml:annotation encoding="application/x-tex">0-100</mml:annotation> </mml:semantics> </mml:math> </inline-formula> mm of irrigation water was more than 20 kg/ha per mm of water.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».