Observations and management implications of crop and water interactions in cold water-limited regions
Notice bibliographique
Résumé
• Quantified 19 site-years of crop-water balance interactions in the Canadian Prairies. • Crop water use is greater than or equal to growing season precipitation. • Up to 70% of crop water use is from non-growing season sources. • Importance of antecedent soil water is inversely related to growing season rainfall. • Stubble and residue management can increase crop water availability between 4 and 48% Crop and water interactions strongly influence crop production in water-limited dryland agricultural systems in cold regions, such as the Canadian Prairies. A water balance approach was used to quantify crop water use, identify the source of water and corresponding hydrological processes, and evaluate the effectiveness of management techniques to increase agricultural productivity. Detailed water balance observations for 19 site-years were collected at four sites. Crop water use was consistently greater than or equal to growing season precipitation and displayed substantial interannual variation. On average, growing season precipitation provided 66% of crop water use whilst antecedent soil moisture from water surpluses in shoulder and winter seasons and preceding wet years supplied the remainder. Up to 70% of crop water use was derived from non-growing season water sources when high precipitation winters preceded dry growing seasons. Observations of soil moisture, snow accumulation, precipitation, and evaporative fluxes showed substantial spatial and temporal variability in antecedent soil moisture contributions to crop growth, which has implications for agricultural management. The relative importance of antecedent soil water to crop growth decreased with increased growing season precipitation. The water balance observations were used to constrain the water-limited yield potential associated with the optimisation of stubble and crop residue management practices. Increasing retention of snowfall with stubble management and suppression of soil evaporation with increased crop residue cover was estimated to increase potential crop water availability on average by 20% but, depended on seasonal dynamics, ranging between 4 and 48%. These results articulate the complex interactions between cold and warm season hydrological processes that drive dryland agricultural production in Western Canada and constrain the potential for stubble and residue management practices to mitigate crop water extremes.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 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 ».