Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Powiadomienia systemowe
  • Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  automated drip irrigation
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
In India, drip irrigation with plastic mulch is a common practise for irrigation that conserves water. For the design and administration of irrigation regimes, a thorough understanding of the distribution and flow of soil water in the root zone is required. It has been demonstrated that simulation models are effective tools for this purpose. In this work, an automated drip-irrigated Okra field with seven treatments namely T1- Soil moisture-based drip irrigation to 100% FC, T2- Soil moisture-based drip irrigation to 80% FC, T3- Soil moisture-based drip irrigation to 60% FC, T4- Timer based drip irrigation to 100% CWR, T5- Timer based drip irrigation to 80% CWR, T6- Timer based drip irrigation to 60% CWR and T7- Conventional drip irrigation at 100% CWR were utilised to mimic the temporal fluctuations in soil water content using the numerical model HYDRUS2D. With the help of the observed data, the inverse solution was used to optimise the soil hydraulic parameters. The model was used to forecast soil water content for seven field treatments at optimal conditions. Root mean square error (RMSE) and coefficient of determination (R2) were used to assess the congruences between the predictions and data. With RMSE ranging from 0.036 to 0.067 cm3xcm-3, MAE ranging from 0.020 to 0.059, and R2 ranging from 0.848 to 0.959, the findings showed that the model fairly represented the differences in soil water content at all sites in seven treatments.
PL
W Indiach, nawadnianie kropelkowe pod folią jest popularną praktyką oszczędzania wody. Projekty i zarządzanie systemami nawadniania wymagają zrozumienia rozmieszczenia i przepływu wody glebowej w strefie korzeniowej. Udowodniono, że skutecznym narzędziem do tego są modele symulacyjne. W niniejszej pracy wykorzystano pole okry nawadnianej automatycznym systemem kropelkowym, które podlegało siedmiu zabiegom, mianowicie: T1 - nawadnianie kropelkowe do 100% pojemności polowej opartej na wilgotności gleby, T2 - nawadnianie kropelkowe do 80% pojemności polowej opartej na wilgotności gleby, T3 - nawadnianie kropelkowe do 60% pojemności polowej opartej na wilgotności gleby, T4 - nawadnianie kropelkowe oparte na czasomierzu do 100% CWR, T5 - nawadnianie kropelkowe oparte na czasomierzu do 80% CWR, T6- nawadnianie kropelkowe oparte na czasomierzu do 60% CWR and T7 - Tradycyjne nawadnianie kropelkowe do 100% CWR, w celu prześledzenia czasowych fluktuacji zawartości wody glebowej przy użyciu modelu numerycznego HYDRUS 2D. Przy użyciu zaobserwowanych danych zastosowano odwrotne rozwiązanie w celu optymalizacji parametrów hydraulicznych wody. Model wykorzystano do przewidzenia zawartości wody glebowej dla siedmiu zabiegów przy optymalnych warunkach. Błąd średniokwadratowy (MSE) oraz pierwiastek błędu średniokwadratowego (RMSE) oraz współczynnik determinacji (R2 ) wykorzystano do oceny zgodności pomiędzy wartościami przewidywanymi a danymi. Przy RMSE wynoszącym od 0,036 do 0,067 cm3xcm-3, MAE od 0,020 do 0,059, oraz R2 0,848 do 0,959, wyniki pokazują, że model dobrze odzwierciedlił różnice w zawartości wody glebowej we wszystkich miejscach i siedmiu zastosowanych zabiegach.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.