Water Productivity of Irrigated Tomatoes in Eastern Canada Based on AquaCrop Simulations
Notice bibliographique
Résumé
Highlights Measured field harvest index improved the performance of AquaCrop simulations. Optimal irrigated tomato yield can be achieved by maintaining available soil water depletion below 25%. Water productivity for tomatoes in humid regions can be suitably simulated using AquaCrop. Irrespective of the soil type, the water productivity was highest for fully irrigated fields compared to water limiting irrigated fields. Abstract. Methodologies to predict crop water requirements in arid and semi-arid regions are well known. Humid regions such as eastern Canada pose a challenge because irrigation is normally only required for short periods during the growing season to supplement rainfall. This study assessed the capability of the AquaCrop model to simulate the effects of different irrigation regimes on field-grown tomatoes (Solanum lycopersicum L.) in the humid region of eastern Canada. The experimental study was conducted at the Horticultural Research station of McGill University, Quebec, Canada. There were three irrigation treatments in 2017 and in 2019, that were based on the % depletion of available water content (AWC). The AquaCrop model was calibrated and verified with the 2017 and 2019 field data, respectively. The verified model was used to predict irrigation water requirements and fruit yield for the driest year (1993) and the average rainfall year (2001) of a 35-year historic weather dataset from 1986 to 2000, for three different soil types (silty clay, sandy loam, and heavy clay) under four irrigation regimes. Model performance was greatly improved when the seasonal harvest index (HI) measured from experimental data was used instead of the default model HI values. AquaCrop was suitable for estimating dry yield and total biomass with RMSE = 0.57 ton ha-1 and 0.89 ton ha-1, respectively, in the calibration phase, and RMSE = 0.28 ton ha-1 and 0.01 ton ha-1 for dry yield and total biomass, respectively, in the verification phase. These results indicate a very high accuracy of AquaCrop to estimate total above ground biomass and fruit yield in humid regions with seasonally adjusted HI values. The predictions showed that maintaining AWC depletion below 25% resulted in no significant decrease in crop yield and biomass, making it an optimum water management guideline for irrigated tomato production in Quebec. The findings of this study are useful to crop growers and water resource managers in eastern Canada, who seek better irrigation strategies to optimize productivity. Keywords: AquaCrop, Crop Modeling, Humid climate, Irrigation water requirement, Tomatoes, Yield.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».