Agro-ecological Zoning for Crop Suitability using the AquaCrop Model in the Arid Regions of Khuzestan Province, Iran
Notice bibliographique
Résumé
Climate and weather largely determine the amount and mode of human performance and function in each sector, especially agriculture. However, obtaining agricultural information based on regional climate data can be time-consuming and expensive. Zoning can facilitate access to this information on a wide scale. This issue is particularly essential in areas with water deficit conditions in Iran, and the predominantly arid status of Khuzestan province. Camelina (Camelina sativa L.) is a rich source of oil and omega-3 fatty acids. Its unique properties include low water requirement and tolerance to drought, pests, and diseases. The purpose of this study was to apply a simulation strategy using the AquaCrop modeling software to evaluate the effects of various environmental factors on camelina yield. Also, it was aimed to determine the best locations for cultivating this plant using agro-ecological zoning (AEZ) and introduce the plant to Khuzestan province. In this study, the AquaCrop model was used for simulation to estimate the yield potential of camelina plants. It employed weather data to demonstrate how Khuzestan’s water deficit condition can affect camelina growth. Before using the model to simulate different factors, the research procedure involved model calibration and verification for the camelina genotype in the province. The findings resulted in plant zoning. A zoning map for camelina cultivation was generated to reveal three zones in terms of camelina yield potential, i.e., very suitable, moderately suitable, and unsuitable. The very suitable zone had a long-term average simulated yield potential of over 1800 kg/ha, encompassing the cities of Omidiyeh and Baghmalek. The moderately suitable zone had a long-term average yield potential of 1700–1800 kg/ha and included the cities of Izeh, Dezful, and Shushtar. The unsuitable zone had a long-term average simulated potential yield between 1600–1700 kg/ha, and included the cities of Ahvaz, Behbahan, Khorramshahr, Dasht Azadegan, Ramshir, Ramhormoz, and Shush.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».