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Enregistrement W7161997421 · doi:10.82308/49440

Application of variable-rate irrigation technology to conserve water and improve crop productivity

2017· dissertation· en· W7161997421 sur OpenAlexaboutno aff
Aghil Yari

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueIrrigation Practices and Water Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlant canopyCenter pivot irrigationSugar industryIrrigationEconomic analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L'irrigation à débit variable (IDV) est une technologie émergente qui optimise la consommation énergétique et en eau et augmente les rendements des cultures, tout en minimisant les impacts environnementaux. Les objectifs de cette recherche étaient donc évaluer la performance de l'IDV, évaluer la variabilité spatiotemporelle des champs agricoles pour délimiter des zones de gestion d'irrigation, quantifier le potentiel en économie énergétique et en eau de l'IDV, et les avantages de la productivité des cultures de l'IDV pour deux types de cultures dans le sud de l'Alberta. Cette étude inclut une expérience sur le terrain d'une durée de quatre ans, entre les années 2013 et 2016, au Centre de technologie d'irrigation de l'Alberta au sud de l'Alberta. Lors des saisons de croissance de 2013 et de 2014, le champ fut semé avec le blé de force roux de printemps (FRP), et, lors des saisons de croissance de 2015 et de 2016, la pomme de terre Russet Burbank. En 2013 et 2014, la performance d'un système d'irrigation à pivot central (SIPC) équipé d'un ajout commercial d'IDV furent évaluées. L'uniformité de l'application le long des axes latéraux et longitudinaux était supérieur à 90 % pour la majorité des essaies sous de différentes conditions de force du vent et de profondeur d'application de l'eau. Les vitesses de vent supérieures à 3,3 m s-1 ont réduit l'uniformité de l'application de 3,9%. Les mesures du débit volumétrique au point de pivot du système indiquèrent que des économies en eau atteignant 34% peuvent être obtenues avec un système d'IDV, tandis que les coût énergétiques moyens diminuèrent de 18% par comparaison avec le système sans IDV lors des années 2013 et 2014 en raison de la non-application de l'eau dans des zones comme les étangs, les routes et les zones non cultivées sur le site de l'étude.Les variations temporelles et spatiales des propriétés physiques et chimiques du sol furent mesurées afin de délimiter les zones de gestion d'irrigation pour l'IDV. Le nombre de variables optimal pour la délimitation fut identifié à l'aide d'une approche de régression multivariée et un algorithme de groupement des moyennes-C floues. Parmi 10 paramètres, la conductivité électrique (CE) du sol pH, et l'élévation du champ furent identifiées comme les meilleurs paramètres pour délimiter le champ en zones de gestion. Les critères de validité indiquèrent que les trois zones ainsi identifiées étaient effectivement les zones optimales pour le site d'étude utilisant CE et l'élévation du champ. Des analyses statistiques montrèrent que ces zones ont des différences significatives en rendement des cultures. Lors de la saison de croissance de 2014, le rendement du blé était le plus élevé (4,80 t ha-1) dans les régions en zone de gestion numéro trois, là où là CE était basse et l'élévation plus élevée. Le rendement en grains le plus bas (2,22 t ha-1) se trouvait dans les régions en zone de gestion numéro un, avec une CE élevé et une élévation inférieure. Le modèle AquaCrop fut utilisé pour optimiser la productivité des cultures dans les trois zones de gestion, utilisant des simulations de blé FRP sous de différents scénarios d'irrigation pour démontrer que le rendement des cultures pourrait être augmenté avec une application d'irrigation optimisée et gestion du drainage.Cette étude évalua aussi la productivité des pommes de terre avec la technologie d'IDV en 2015 et en 2016. Trois régimes d'irrigations (haut, normal, et bas) furent appliqués aux cultures de pommes de terre Russet Burbank. En 2015, une application d'eau élevée dans les parcelles expérimentales n'a occasionné aucune amélioration significative dans les rendements de pomme de terre, et la récolte dans les parcelles témoins (irrigation normale) était plus uniforme en taille et en qualité des tubercules. En 2016, il n'y avait aucune différence significative entre les paramètres de rendement et de qualité analysés pour les différents traitements d'irrigation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil0,307

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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