Drought Impacts on Soil Nitrogen Dynamics and Agricultural Management in the Canadian Prairies: Monitoring, Simulation, and Fertilizer Optimization
Notice bibliographique
Résumé
This research aims to enhance agricultural drought monitoring and optimize nitrogen (N) fertilizer application in the Canadian Prairies, addressing two key research questions: (1) how effective are soil moisture–based indices compared to traditional meteorological indices for monitoring agricultural drought, and (2) how does drought-induced residual soil nitrogen (RSN) affect nitrogen fertilizer requirements in subsequent cropping seasons? To answer these, the study first evaluated the Empirical Standardized Soil Moisture Index (ESSMI) against the Standardized Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI) from 1980 to 2022, using remote sensing soil moisture data and crop yield records. Results showed that ESSMI captured localized soil moisture extremes more effectively than SPEI and explained slightly more variability in wheat and canola yields, highlighting its value for agricultural drought monitoring. The second component applied the Alberta Farm Fertilizer Information and Recommendation Manager (AFFIRM) to simulate how drought-induced RSN alters optimal fertilizer rates across wheat–canola and canola–wheat rotations under varying soil zones and economic scenarios. Simulations revealed that drought generally increases RSN, reducing fertilizer requirements in following seasons, though crop and fertilizer prices strongly moderated recommendations. Together, these findings advance understanding of drought-soil nitrogen interactions and provide practical guidance for precision agriculture, supporting resilient management strategies in drought-prone regions.
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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».