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Enregistrement W4392167504 · doi:10.18280/i2m.230103

Comparative Assessment of Water Distribution in Constant Versus Variable Rate Irrigation Systems

2024· article· en· W4392167504 sur OpenAlexvenueno aff
Zeena M. Alomari, Thair Jabbar Mizhir Alfatlawi

Notice bibliographique

RevueInstrumentation Mesure Métrologie · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueIrrigation Practices and Water Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVariable (mathematics)IrrigationConstant (computer programming)Environmental scienceMathematicsStatisticsEconometricsComputer scienceMathematical analysisBiologyAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research explores the effectiveness of a cutting-edge smart irrigation sprinkler system, which boasts an adjustable water distribution feature.Utilizing a technique known as nozzle-pulsing combined with a variable-speed control mechanism, the system is capable of varying its water discharge rates.The evaluation encompassed measuring flow rates for both the system as a whole and its individual nozzles, as well as assessing travel speed and the uniformity and precision in water delivery.Performance metrics such as CU, DUlq, CV, MAE, MBE, and NRMSE were employed to determine the irrigation system's distribution uniformity and application accuracy.Field testing was conducted in the months of August and September 2023, under varying wind conditions with careful timing to reduce evaporative losses.The prevailing weather conditions were characterized by an absence of rainfall, with ambient temperatures ranging from 25 to 38° C and relative humidity spanning 9 to 35%.Results revealed that the system adeptly modulated irrigation rates between 0 to 25 mm and altered travel speeds from 0 to 3 m/min.The implementation of pulsing to deliver variable volumes of water exerted a negligible effect on the nozzle flow rates, evidenced by an average application error below 6%.The smart sprinkler system achieved an average CU of 89.7% versus 83.8%, an average DUlq of 87.0% versus 76.8%, and an average NRMSE of 19.33% versus 25.84%, paralleling the performance of traditional systems.The study concluded that the described Variable Rate Irrigation (VRI) system is capable of matching the precision and consistency of Constant Rate Irrigation (CRI) systems.The water distribution's consistency and precision were found to be statistically unaffected by the sprinkler cycling rate, cycle duration, or system movement speed (P > 0.05).This opens the door to more accurate and consistent irrigation scheduling for agricultural applications using a novel lateral-move irrigation system endowed with VRI technology, which is vital for water-efficient irrigation practices.This finding underscores the potential of variable-rate sprinkler irrigation as a tool to enhance water management strategies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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