Modelling and measurements of soil dynamic attributes resulting from machine-induced soil compaction
Notice bibliographique
Résumé
Machine-induced soil compaction is a form of soil degradation that dictates the effectiveness of numerous on-field agricultural operations and establishment of crops. Understanding the characteristic behaviour of soil compaction resulting from machinery is a strenuous task to accomplish due to the nonhomogeneous nature of agricultural soil. The aim of this study was to investigate soil-wheel and soil-plant interactions for varying soil conditions, through modelling and measurements. The combined effects of field traffic and different tillage systems on plant growth was also investigated. Soil-wheel (press-wheel of seeder) and soil-tire (tire of tractor) interaction were simulated using the discrete element methods (DEM). Experiments were performed using sandy loam soil under field or laboratory conditions for validating the DEM models. With low overall relative mean errors, the soil-wheel model adequately predicted the sinkage, rolling resistance and average peak soil stresses for various soil moisture content levels. The soil-tire interaction model predicted the maximum soil pressure for one and two passes of tire accurately but it was least accurate for three to eight passes. The soil-tire interaction model also adequately predicted soil sinkage and rolling resistance for the same number of tire passes in the experiment. In terms of soil-seedling interaction, linear regression models developed from experimental data predicted seedling emergence forces adequately under various soil compaction levels. The predicted seedling emergence forces had an increasing linear trend with the increase in soil compaction level. And lastly, field traffic negatively affected the soil physical properties, tilled using disc and spring tine implements, thereby resulting in a reduction of plant (canola) population density. The results acquired from this study can aid in selection of machine parameters, managing field operations to minimize machine-induced soil compaction and improve crop development and growth.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 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 ».