Understanding Variable Rate Irrigation under Situations of Field Heterogeneity
Notice bibliographique
Résumé
Due to the water sensitive nature of potatoes, variable rate irrigation (VRI) technology may be an \neffective tool to optimize irrigation in this crop. However, the potential economic and agronomic \nbenefits of this technology are still unclear, especially over varying agricultural landscapes. We \nhypothesize that VRI technology will be a valuable tool when used on potato fields that have a \nhigh degree of soil and topographic heterogeneity. This hypothesis is tested using field-level data \nfrom 2019, 2020 and 2021 collected in the Lethbridge region.\nWe define a site-specific irrigation-yield production function based on the water balance and \nphysical properties of unique management zones within a field, specifically soil texture and \ntopographic variability. The function is used in an economic optimization model to determine the \nbenefits of VRI technology relative to uniform irrigation.\nAfter calibrating the optimization model with field level data, we conclude that heterogeneity \nbetween management zones has a large impact on the net present value (NPV) of an investment \nin VRI. Generally, as heterogeneity between management zones increases, the NPV of an \ninvestment in VRI goes from being negative (a poor investment) to being positive (a strong \ninvestment). Our study is one of the first to apply observational field data in an economic \noptimization model to estimate the benefits of VRI relative to uniform irrigation.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».