Water management of canola under tile drainage in the Canadian Prairies
Notice bibliographique
Résumé
An effective water management system is necessary to address global food shortages, water scarcity, and increasing climate extremes. Southern Manitoba is a major crop production area with highly productive soils, flat topography, and seasonally high water table. The objectives of this research were to (i) determine the impacts of controlled drainage (CD), free drainage (FD), and no drainage (ND) on canola yield and quality, (ii) simulate water table depth (WTD) under canola production using the DRAINMOD model, (iii) evaluate the potential impacts of climate change on the hydrology and canola yield using the DRAINMOD model and (iv) assess the performance of the standard ET model under limiting conditions and fourteen empirical ET models in the region. The result shows large differences in yield between the years, suggesting that canola yield is significantly influenced by weather variables. In 2019 with normal average temperature and rainfall close to the long-term average, CD plots consistently yielded higher yields than FD and ND, with a significant difference with FD. As rainfall decreased and temperature increased in the following years, the impact of drainage, especially CD, becomes diminished, with no significant differences between the treatments. Also, the prevailing weather may have masked the oil quality parameters and nutrient dynamics across the soil profile, as there were no significant differences between the treatments. The WTD collected from the PESAI (Prairies East Sustainable Agriculture Initiative) site in Arborg was used to test the ability of the DRAINMOD model to predict WTD using the 2019 and 2020 canola growing seasons. Statistical analysis and graphical plots showed close agreement between the measured and simulated WTD. Economic analysis using the simulation results suggests that the 10 m drain spacing maximized the return on investment. The parameterized DRAINMOD model was thereafter run with downscaled climate model projections from CANESM2 for historical (1981-2010), midcentury (2041-2070), and late-century (2071-2100) periods under three representative concentration pathways (RCP2.6, RCP4.5, and RCP 8.5). Results showed an overall decrease in average relative canola yield under FD and CD in the future. The ET (evapotranspiration) is an essential input to hydrologic models. However, the weather variables required to compute the recommended ET model (FAO PM) equation are not readily available. The results showed that the FAO-PM model decreased with increased missing data, yielding average to poor results. The best performing models were Valiantzas-1, Valiantzas-3, Irmak, Valiantzas-2, and Priestly-Taylor models. New empirical coefficients were also developed to improve selected empirical ET models. Overall, this research is important for developing optimal drainage design variables for increased crop 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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».