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Enregistrement W4403561602 · doi:10.1016/j.csag.2024.100021

The potential to reduce runoff generation through improving cropping and tillage practices in a sub-humid continental climate

2024· article· en· W4403561602 sur OpenAlexafffundabout
Jian Liu, David A. Lobb, Jane A. Elliott, Merrin L. Macrae, Helen M. Baulch, Diogo Costa

Notice bibliographique

RevueClimate smart agriculture. · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensUniversity of WaterlooEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of ManitobaGlobal Institute for Water Security
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence FundEnvironment and Climate Change CanadaStiftelsen LantbruksforskningAgriculture and Agri-Food CanadaDucks Unlimited Canada
Mots-clésTillageCroppingSurface runoffEnvironmental scienceAgroforestryClimate changeAgronomyGeographyAgricultureGeologyEcologyOceanographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Agricultural sustainability is threatened by both water deficit and water excess, especially at the presence of extreme meteorological events resulting from climate change. However, there has been lack of demonstrations on management options with long-term values for agricultural adaptation to runoff. Using 20 years of monitoring data (1993–2012) for two experimental fields in the Canadian Prairies as a case study, we quantified the effects of rainfall characteristics, crop type and biomass, and tillage on growing-season runoff generation using regression analyses and thereafter scenario comparisons. With growing-season gross rainfall ranging between 183 and 456 ​mm, runoff responses varied between 0 and 59 ​mm. Over the 20-year study period, 70%–74 ​% of the growing-season runoff was generated by rainfall events >100 ​mm. Compared to high-intensity tillage, long-term conservation tillage reduced both overall runoff and runoff in large events likely by improving water infiltration. Under both tillage methods, growing-season runoff significantly increased with increasing rainfall but decreased with increasing biomass (R 2 range: 0.40–0.58; p range: 0.0007–0.02). At the event level, the rainfall-runoff relationship followed a piecewise regression model (C d ​= ​0.82; p ​< ​0.0001; “breakpoint” rainfall event ​= ​105 ​mm), in which runoff increased slowly before reaching the “breakpoint” but rose sharply afterwards. Due to a greater biomass, canola resulted in less runoff than wheat. Scenario analyses showed that increasing crop biomass by 50 ​% under the current average rainfall conditions could reduce runoff by 81–86 ​% in wheat and 100 ​% in canola. The reduction may be attributed to the combined effects of crop on interception, evapotranspiration, and infiltration. In conclusion, although in a sub-humid continental climate like the Canadian Prairies there are generally low amounts of rainfall runoff, this study demonstrates significant runoff in some years, especially following large rainfall events. Runoff generation can be significantly reduced through improving cropping and tillage practices, and such effects on regional water retention should be further assessed by considering the past and future changes in climate and management. • Changes in climate and production systems can lead to changes in hydrology. • Large (extreme) rainfall events generate significant runoff. • Reduced tillage produces less runoff in large rainfall events. • Growing crops of greater biomass or growing more biomass can reduce runoff. • Agronomic crop water use research has utility in environmental runoff mitigation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,907
Score d'incertitude au seuil0,531

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,236 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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