Bachelor’s thesisGeography, 15 Credits

Rice yields under water-saving irrigation management

A meta-analysis

Amanda Åberg

GG 1982017

Department of Physical Geography

Preface

This Bachelor’s thesis is Amanda Åberg’s degree project in Geography at the Department of

Physical Geography, Stockholm University. The Bachelor’s thesis comprises 15 credits (a

half term of full-time studies).

Supervisor has been Stefano Manzoni at the Department of Physical Geography, Stockholm

University. Examiner has been Steve Lyon at the Department of Physical Geography,

Stockholm University.

The author is responsible for the contents of this thesis.

Stockholm, 16 June 2017

Steffen Holzkämper

Director of studies

  1  

Abstract  

Water  scarcity  combined  with  an  increasing  world  population  is  creating  pressure  to  develop  new  methods  for  producing  food  using  less  water.  Rice  is  a  staple  crop  with  a  very  high  water  demand.  This  study  examined  the  success  in  maintaining  yields  under  water-­‐saving  irrigation  management,  including  alternate  wetting  and  drying  (AWD).  A  meta-­‐analysis  was  conducted  examining  yields  under  various  types  of  water-­‐saving  irrigation  compared  to  control  plots  kept  under  continuous  flooding.  The  results  indicated  that  yields  can  indeed  be  maintained  under  AWD  as  long  as  the  field  water  level  during  the  dry  cycles  is  not  allowed  to  drop  below  -­‐15  cm,  or  the  soil  water  potential  is  not  allowed  to  drop  below  -­‐10  kPa.  Yields  can  likewise  be  maintained  using  irrigation  intervals  of  2  days,  but  the  variability  increases.  Midseason  drainage  was  not  found  to  affect  yield,  though  non-­‐flooded  conditions  when  maintained  throughout  most  of  the  crop  season  appeared  to  be  detrimental  to  yields.  Increasingly  negative  effects  on  yields  were  found  when  increasing  the  severity  of  AWD  or  the  length  of  the  drainage  periods.  Potential  benefits  and  drawbacks  of  water-­‐saving  irrigation  management  with  regards  to  greenhouse  gas  emissions,  soil  quality  and  nutrient  losses  were  discussed  to  highlight  the  complexity  of  the  challenges  of  saving  water  in  rice  production.      Keywords:  rice,  yield,  water  scarcity,  water-­‐saving  irrigation,  WSI,  alternate  wetting  and  drying,  AWD,  soil  organic  matter,  soil  organic  carbon.                                                        

2

  3  

Table  of  contents  

 Abbreviations  .....................................................................................................................................  4  

1.  Introduction  ...........................................................................................................................  5  

2.  Research  questions  and  problem  formulation  ........................................................................  6  

3.  Water  management  in  rice  farming  .......................................................................................  7  3.1  Field  level  water  flows  ...................................................................................................................  7  3.2  Field  level  irrigation  management  approaches  ..............................................................................  7  

3.2.1  Alternate  wetting  and  drying,  submergance-­‐nonsubmergance  and  intermittent  irrigation  ........  8  3.2.2.  Saturated  soil  culture  ...................................................................................................................  9  3.2.3.  Controlled  irrigation  .....................................................................................................................  9  3.2.4.  Midseason  drainage  .....................................................................................................................  9  

3.3  Influence  of  water-­‐saving  irrigation  management  on  rice  yields  and  water  savings  .......................  9  

4.  Methodology  .......................................................................................................................  10  4.1.  Data  collection  ...........................................................................................................................  10  4.2.  Data  compilation  and  evaluation  ................................................................................................  11  4.3.  Data  analysis  ..............................................................................................................................  13  

5.  Results  .................................................................................................................................  17  5.1.  Yields  under  WSI  management  ...................................................................................................  17  5.2.  Regional  differences  in  WSI  yield  ................................................................................................  18  5.3.  Influence  of  severity  of  WSI  management  on  yield  .....................................................................  19  5.4.  Nitrogen  fertilization  effect  on  yields  .........................................................................................  21  

6.  Discussion  ............................................................................................................................  22  6.1.  Rice  yields  under  varying  irrigation  managements  ......................................................................  22  6.2.  Environmental  implications  of  water-­‐saving  irrigation  ................................................................  24  

6.2.1.  Greenhouse  gas  emissions  and  soil  quality  ................................................................................  24  6.2.2.  Nutrient  and  herbicide  losses  .....................................................................................................  26  

6.3.  Implementation  of  water-­‐saving  irrigation  management  ............................................................  27  6.4.  Methodological  and  data  weaknesses  ........................................................................................  27  6.5.  Future  research  ..........................................................................................................................  28  

7.  Conclusions  ..........................................................................................................................  29  

Acknowledgements  .................................................................................................................  29  

References  ...............................................................................................................................  29  

Appendix  A  ..............................................................................................................................  34              

  4  

Abbreviations  

ASNS   alternate  submergance-­‐nonsubmergance  

AWD   alternate  wetting  and  drying  

CF   continuous  flooding  

FWL   field  water  level  

SOC   soil  organic  carbon  

SOM   soil  organic  matter  

SWP   soil  water  potential  

WSI   water-­‐saving  irrigation  

WUE   water  use  effiency  

                                                       

  5  

1.  Introduction  

Rice  is  a  staple  food  for  a  large  number  of  the  human  population  and  constitutes  the  largest  food  source  as  well  as  a  significant  income  for  inhabitants  of  developing  countries  (GRiSP,  2013).  Worldwide  rice-­‐farming  environments  are  oftentimes  divided  into  four  types:  lowland  irrigated  rice,  lowland  rainfed  rice,  flood-­‐prone  rice  and  upland  rice.    Of  these  environments,  the  irrigated  lowlands,  covering  approximately  93  million  hectares  of  land,  produce  75%  of  the  total  world  rice  production  (Bouman  et  al.,  2007;  GRiSP,  2013).  Rice  receives  about  two  to  three  times  more  water  at  the  field  level  than  most  other  crops,  and  these  irrigated  rice  environments  consume  approximately  24-­‐30%  of  the  world's  freshwater  withdrawals.  Meanwhile,  decreases  in  water  resources  and  declines  in  water  quality  are  resulting  in  water  scarcity.  Combined  with  increased  competition  from  urban  and  industrial  sectors,  this  water  scarcity  poses  a  threat  to  the  sustainability  of  rice  production.  New  methods  are  thus  required  to  deal  with  the  challenges  posed  by  water  scarcity  (Bouman  et  al.,  2007).    Saving  water  is  rarely  a  voluntary  decision  made  by  farmers.  It  is  more  often  either  an  imposed  decision  made  at  a  higher  level  or  a  necessity  dictated  by  physical  water  scarcity  (Bouman  et  al.,  2007).  Due  to  the  pivotal  role  of  rice  as  a  staple  food  for  a  large  part  of  the  world's  population,  many  studies  have  examined  the  effect  of  different  irrigation  regimes  on  rice  yields  (Carrijo  et  al.,  2017).  Many  of  these  studies  have  found  a  small  decrease  in  yield  accompanied  by  a  significant  increase  in  water  productivity  when  water-­‐saving  irrigation  (WSI)  methods  were  used  (see  e.g.  Bouman  and  Tuong,  2001  for  a  summary).  Other  studies  found  an  insignificant  difference  in  yield  between  continuous  flooding  and  water-­‐saving  methods  (e.g.  Cabangon  et  al.,  2001;  Belder  et  al.,  2004).      The  purpose  of  this  study  is  to  examine  patterns  in  the  relationship  between  rice  yield  and  water  management  by  systematically  collating  data  from  a  number  of  studies.  Bouman  and  Tuong  published  a  meta-­‐analysis  in  2001,  examining  water-­‐saving  irrigation  at  the  field  level  and  its  impact  on  yields.  Their  study  provides  an  excellent  opportunity  to  examine  whether  yield  improvements  under  WSI  management,  relative  to  continuous  flooding,  have  been  documented  in  the  16  years  that  have  passed  since.  A  recently  published  meta-­‐analysis  conducted  by  Carrijo  et  al.  (2017)  will  serve  as  a  contemporary  comparison.      As  has  been  stated  by  Linquist  et  al.  (2015),  though  many  studies  have  examined  potential  benefits  of  water-­‐saving  irrigation,  the  consequences  are  rarely  evaluated  concomitantly.  Water  management  in  rice  farming  has  several  environmental  implications,  aside  from  the  challenge  of  water  scarcity.  Rice  farming  emits  approximately  four  times  as  much  greenhouse  gas  as  wheat  or  maize  and  therefore  has  significant  potential  in  terms  of  mitigating  agricultural  greenhouse  gas  contributions  (Linquist  et  al.,  2012).  Reducing  the  amount  of  time  the  soil  is  kept  under  flooded  anaerobic  conditions  has  been  found  to  decrease  emissions  of  the  strong  greenhouse  gas  methane.  However,  the  conversion  to  aerobic  conditions  instead  leads  to  increased  microbial  activity  and  increased  soil  organic  matter  (SOM)  decomposition  and  CO2  emissions  (Sahrawat,  2005;  Haque  et  al.,  2016a).    SOM  has  great  importance  for  soil  health  and  agricultural  sustainability.  The  conversion  to  more  aerobic  conditions  may  therefore  have  significant  implications  for  long-­‐term  soil  fertility  and  rice  farming  sustainability.  Furthermore,  the  implementation  of  water-­‐saving  irrigation  has  

  6  

also  been  found  to  affect  nutrient  availability  in  the  soil,  as  well  as  losses  of  fertilizers  through  surface  runoff  and  seepage  (Sahrawat,  2005;  Yang  et  al.,  2015).  Hence,  the  implementation  of  water-­‐saving  irrigation  has  many  implications  that  should  be  considered  in  addition  to  the  challenges  of  water  scarcity.    

2.  Research  questions  and  problem  formulation  

The  aim  of  this  project  is  to  examine  the  relationship  between  yields  and  water-­‐saving  irrigation  in  rice  farming  systems  using  a  meta-­‐analysis  approach.  This  study  will  attempt  to  collate  information  from  multiple  studies  to  examine  said  relationship.  Specifically,  this  project  will  attempt  to  answer  the  following  questions:    • Is  rice  yield  consistently  higher  under  continuous  flooding  compared  to  alternate  wetting  

and  drying  and  other  water-­‐saving  forms  of  irrigation  management?  • Can  a  spatial  pattern  be  discerned,  in  which  water-­‐saving  irrigation  has  been  more  

successful  in  any  certain  region  of  Asia?    Through  literature  studies,  some  of  the  environmental  implications  of  employing  water-­‐saving  irrigation  management  will  also  be  qualitatively  examined  and  discussed.  This  study  wishes  to  place  water-­‐saving  irrigation  in  a  larger  context  by  providing  a  summary  of  both  benefits  and  drawbacks  of  its  implementation.  Whether  or  not  different  levels  of  nitrogen  fertilizer  input  affect  the  success  of  water-­‐saving  irrigation  will  also  be  briefly  examined.      There  are  many  ways  to  save  water  aside  from  changing  irrigation  practices,  such  as  proper  land  preparation  and  bund  construction  (Bouman  et  al.,  2007),  but  these  measures  are  largely  outside  the  scope  of  this  paper.  No  attempt  will  be  made  to  quantitatively  assess  actual  water  savings,  though  potential  water  savings  will  be  briefly  discussed.  The  study  will  be  limited  to  rice  systems  in  East,  South,  and  Southeast  Asia.  The  relatively  large  spatial  extent  of  field  experiments  included  in  this  analysis  is  partly  the  result  of  the  need  to  keep  the  collection  of  data  objective  and  systematic.  Limiting  the  spatial  extent  by  using  search  words  such  as  "Southeast  Asia"  resulted  in  a  very  limited  results  list.  Furthermore,  this  approach  enables  an  examination  of  whether  the  effects  of  WSI  are  the  same  over  a  range  of  different  environmental  conditions.      Due  to  the  necessity  of  being  able  to  control  the  water  input  to  implement  WSI  management,  the  focus  is  inevitably  placed  primarily  on  irrigated  lowlands.  In  these  environments  farmers  may,  depending  on  the  structure  of  the  irrigation  system,  have  the  opportunity  to  influence  not  only  drainage  of  water  from  the  fields,  but  also  the  input  of  water  (Bouman  et  al.,  2007).  Farmers  can  therefore  to  a  certain  degree  influence  the  amount  of  water-­‐stress  experienced  by  plants  during  the  growth  period.  A  focus  on  these  rice  systems  is  deemed  suitable  for  this  study  since  irrigated  lowlands  are  responsible  for  such  a  large  part  of  the  global  rice  production.    

  7  

3.  Water  management  in  rice  farming  

3.1  Field  level  water  flows  

There  are  various  ways  in  which  water  can  enter  and  leave  a  rice  field.  Inflow  occurs  through  rainfall,  irrigation,  and  capillary  rise,  and  outflow  through  percolation,  seepage  underneath  bunds,  overbund  flow,  evaporation  and  transpiration.  Transpiration  is  the  only  type  of  outflow  that  contributes  to  crop  growth  and  is  therefore  termed  'productive  water  use'.  Capillary  rise  is  generally  negated  by  the  constant  downward  flow  of  percolation  in  flooded  rice  fields.  In  a  series  of  fields,  both  seepage  and  overbund  flow  can  contribute  to  adjoining  farmers'  fields  before  draining  into  ditches  or  the  groundwater.  Even  after  entering  the  groundwater,  this  water  may  remain  reusable  through  pumping  (Bouman  et  al.,  2007).      The  high  water  demand  for  rice  differs  from  dryland  crops  and  is  the  result  of  the  daily  percolation  and  seepage  of  water  that  occurs  in  flooded  rice  fields,  along  with  evaporation  from  exposed  water  surfaces.  The  profuse  percolation  rates  over  long  periods  of  time  have  in  many  places  served  to  locally  raise  the  groundwater  surface.  In  some  locations,  the  groundwater  table  is  found  within  20  cm  from  the  soil  surface,  and  the  water  is  therefore  available  for  direct  uptake  by  the  rice  roots  (Bouman  et  al.,  2007).  When  the  field  water  level  (FWL)  is  at  or  above  the  soil  surface  and  the  soil  is  saturated,  such  as  in  flooded  paddies,  the  soil  water  potential  (SWP)  near  the  surface  will  equal  0  kPa.  When  the  soil  is  saturated,  most  of  the  water  is  held  in  large  pores  where  the  molecules  are  not  strongly  bound  by  the  soil  solids  and  are  therefore  able  to  easily  move  around.  As  the  soil  dries,  the  remaining  water  is  increasingly  held  in  smaller  pores  closer  to  the  soil  solids,  where  they  are  more  tightly  bound  and  harder  for  plant  roots  to  extract,  This  change  is  measured  as  an  increasingly  negative  SWP  (Brady  and  Weil,  2008).  If  there  is  not  enough  water  available,  the  rice  plant  will  experience  drought  stress,  expressed,  for  example,  in  the  closing  of  stomata  and  ceasing  of  transpiration,  which  can  in  turn  result  in  yield  declines  (Bouman  et  al.,  2007).      

3.2  Field  level  irrigation  management  approaches  

Before  rice  is  transplanted  or  seeded,  the  field  is  normally  ploughed  and  puddled  under  wet  conditions  (Bouman  et  al.,  2007).  Puddling  is  a  type  of  harrowing  or  rotavating  that  helps  in  controlling  weeds,  but  also  reduces  soil  permeability  by  destroying  soil  aggregates  and  creating  a  plough  pan,  usually  at  a  depth  of  approximately  10  to  20  cm.  The  hydraulic  conductivity  decreases,  and  therefore  also  the  loss  of  water  through  percolation  (Arora  et  al.,  2006;  Bouman  et  al.,  2007).  Following  puddling,  fields  are  usually  kept  flooded  before  transplanting  for  a  period  ranging  from  a  few  days  to  four  weeks,  though  it  has  been  known  to  stretch  as  long  as  two  months  in  large-­‐scale  systems.  Once  transplanted  or  seeded,  the  crop  is  traditionally  kept  flooded  at  a  depth  of  5  to  10  cm  until  one  or  two  weeks  before  harvesting.  Flooding  following  crop  establishment  helps  to  control  weeds  and  pests  (Bouman  et  al.,  2007).  Figure  1  provides  an  overview  of  the  different  growth  stages  of  rice.      

  8  

 Figure  1.  Schematic  overview  of  the  different  growth  stages  of  the  rice  plant.  Adapted  from  CGIAR,  n.d.    

 For  water-­‐saving  irrigation  to  be  a  feasible  alternative,  losses  of  water  through  seepage,  percolation  and  evaporation  must  be  addressed.  Efforts  can  be  made  during  land  preparation  by  constructing  appropriate  field  channels  that  enable  the  control  of  water  levels  in  individual  fields,  maintaining  good  bunds,  levelling  the  field,  implementing  tillage  and  minimising  the  time  passing  between  land  preparation  and  crop  establishment  (Bouman  et  al.,  2007).      Bouman  et  al.  (2007)  describe  three  types  of  water-­‐saving  irrigation;  alternate  wetting  and  drying  (AWD),  saturated  soil  culture  (SSC),  and  aerobic  rice  (not  covered  here,  predominantly  used  in  upland  environments).  Which  form  is  implemented  depends  on  the  type  and  severity  of  water  scarcity,  socioeconomical  situation  and  how  much  control  individual  farmers  can  exercise  over  their  irrigation.  The  implementation  of  AWD  requires  that  a  farmer  can  control  water  levels  in  their  own  field,  or  that  a  communal  effort  is  made.  With  reduced  water  availability,  saturated  soil  culture  may  be  the  first  option,  followed  by  AWD  and  then  aerobic  rice  when  faced  with  severe  shortages  (Bouman  et  al.,  2007).  

3.2.1  Alternate  wetting  and  drying,  submergance-­‐nonsubmergance  and  intermittent  irrigation  

Alternate  wetting  and  drying,  sometimes  referred  to  as  alternate  submergence-­‐nonsubmergance  (ASNS)  (Belder  et  al.,  2004)  or  intermittent  irrigation  (Lin  et  al.,  2012),  utilizes  cycles  of  alternating  flooded  conditions  and  dry  periods  when  the  water  is  allowed  to  drop  below  field  level.  The  length  of  the  dry  periods  can  vary  from  as  little  as  one  day  to  longer  than  10  days  (Bouman  et  al.,  2007).  Cabangon  et  al.  (2001)  state  that  AWD  normally  includes  a  midseason  drainage  of  10-­‐15  days  in  the  late  tillering  stage,  and  that  the  dry  cycles  between  irrigation  events  are  normally  kept  at  lengths  of  two  to  four  days.  In  practice,  however,  the  pre-­‐designed  timing  and  length  of  drainages  and  dry  cycles  can  be  difficult  to  achieve  due  to  the  variability  of  rainfall  events.  Carrijo  et  al.  (2017)  have,  in  their  meta-­‐analysis,  chosen  to  define  AWD  as  any  irrigation  management  that  contains  a  minimum  of  one  single  dry  cycle  with  soil  conditions  below  saturation.  Their  definition  differs  from  those  found  in  most  other  sources.      AWD  primarily  reduces  water  use  by  lessening  the  amount  lost  through  seepage  and  percolation.  In  terms  of  practical  implementation,  the  use  of  a  field  water  tube  to  monitor  water  levels  is  recommended  (Bouman  et  al.,  2007;  Yang  et  al.,  2017).  The  field  water  tube  also  allows  farmers  to  detect  'hidden'  groundwater  sources  (Lampayan  et  al.,  2015).  When  the  water  drops  to  a  depth  of  -­‐15  cm,  the  field  should  be  re-­‐irrigated  to  a  ponded  depth  of  approximately  5  cm.  The  AWD  cycles  can  be  implemented  starting  a  few  days  after  transplanting,  after  two  to  three  weeks  if  weeds  are  prolific,  or  following  panicle  initiation  

  9  

which  occurs  around  50  days  after  sowing  (Bouman  et  al.,  2007;  Cabangon  et  al.,  2001;  CGIAR,  n.d.).  Bouman  et  al.  (2001;  2007)  state  that  the  timing  of  dry  cycles  with  regards  to  growth  stages  generally  has  little  to  no  effect  on  yield,  with  the  exception  that  ponded  water  during  flowering  is  required  to  avoid  yield  loss.  According  to  Yang  et  al.  (2017),  however,  different  thresholds  should  be  used  at  different  growth  stages  due  to  the  variable  sensitivity  of  rice  at  different  points  in  the  crop  cycle.      The  -­‐15  cm  field  water  depth  is  often  referred  to  as  'safe  AWD',  because  it  keeps  the  root  zone  saturated.  The  water  savings  are  generally  around  a  modest  15%,  but  yield  loss  is  avoided,  and  depending  on  local  conditions  farmers  can  experiment  with  longer  dry  cycles  (Bouman  et  al.,  2007).  Though  irrigation  in  AWD  treatments  is  often  scheduled  based  on  FWL,  other  indicators  are  also  in  use,  such  as  SWP  thresholds  or  simply  a  set  number  of  days  following  disappearance  of  previous  irrigation  from  the  soil  surface.    

3.2.2.  Saturated  soil  culture  

In  saturated  soil  culture  (SSC),  irrigation  is  applied  to  achieve  a  water  depth  of  approximately  1  cm  following  disappearance  of  the  previous  irrigation.  The  goal  is  to  keep  the  soil  as  close  to  saturation  as  possible,  which  requires  very  frequent  irrigation.  The  practice  reduces  the  hydraulic  head,  resulting  in  decreased  seepage  and  percolation  (Bouman  et  al.,  2007).  Though  examples  of  similar  practices  can  be  found  in  the  academic  literature,  the  term  'SSC'  was  rarely  encountered  during  this  study.    

3.2.3.  Controlled  irrigation  

The  term  'controlled  irrigation'  is  sometimes  employed  in  the  literature  without  a  firm  definition.  When  Yang  et  al.  (2013,  2015)  and  Hou  et  al.  (2012)  employ  the  term,  the  management  regime  is  described  as  including  irrigation  to  keep  the  soil  moist.  However,  graphs  presented  in  their  articles  show  that  irrigation  has  been  applied  to  reach  a  FWL  of  1  to  4  cm  in  between  regular  dry  cycles,  in  practice  appearing  to  make  the  approach  very  similar  to  AWD.    

3.2.4.  Midseason  drainage  

'Midseason  drainage'  or  'intermittent  drainage'  are  concomitantly  used  to  describe  the  practice  of  draining  the  rice  paddy  midseason  for  an  extended  period,  often  lasting  for  about  30  days.  The  approach  is  mainly  used  as  a  means  to  achieve  decreased  methane  emissions  (Haque  et  al.,  2016a,  b),  but  has  also  been  used  as  a  water-­‐saving  measure  (Rahman  et  al.,  2013).    

3.3  Influence  of  water-­‐saving  irrigation  management  on  rice  yields  and  water  savings  

Based  on  a  number  of  studies,  Bouman  et  al.  (2007)  concluded  that  although  AWD  has  in  some  instances  been  found  to  increase  yield,  it  more  often  decreases  yield.  Bouman  and  Tuong  (2001)  conducted  a  meta-­‐analysis  based  on  31  field  experiments  using  AWD  or  SSC  conducted  under  various  conditions.  They  found  that  average  water  savings  under  SSC  amounted  to  23%  with  small  yield  reductions  of  approximately  6%.  When  SWPs  in  the  root  zone  were  allowed  to  drop  to  -­‐10  to  -­‐30  kPa,  however,  yield  penalties  of  10-­‐40%  were  recorded  (Bouman  and  Tuong,  2001).  The  variability  in  results  identified  in  the  study  is  attributed  to  soil  and  hydrological  conditions  and  the  varying  length  of  dry  periods  in  

  10  

different  experiments  (Bouman  et  al.,  2007).  Carrijo  et  al.  (2017)  found  a  similar  water  use  reduction  of  23.4%  under  AWD  across  a  selection  of  56  studies,  but  with  SWPs  maintained  above  -­‐20  kPa  or  FWL  above  -­‐15  cm,  with  no  yield  penalty.      Commenting  on  a  several  studies  conducted  in  areas  with  shallow  groundwater  tables  and  fine  textured  soils,  Bouman  et  al.  (2007)  concluded  that  the  nearness  of  groundwater  to  the  field  level  meant  that  the  root  zone  remained  saturated,  supplying  a  hidden  water  source.  A  15-­‐30%  lower  water  input  could  therefore  be  achieved  without  a  significant  penalty  to  rice  yield.  Where  the  groundwater  table  is  very  high  and  within  reach  of  the  roots,  potentially  negative  effects  of  water-­‐saving  irrigation  can  be  mitigated,  and  yields  in  relation  to  irrigation  can  therefore  appear  superficially  high.  The  water  savings  in  these  environments  are  relatively  small  due  to  the  losses  already  being  low  when  using  continuous  flooding  (CF)  under  such  conditions.  A  number  of  studies  conducted  in  loamier  soils  with  deep  groundwater  tables  presented  higher  water  savings,  exceeding  50%,  but  heavy  yield  penalties  in  excess  of  20%  (Bouman  et  al.,  2007).    Ye  et  al.  (2013)  draws  on  a  number  of  studies  to  reason  that  modern  rice  varieties  have  been  adapted  to  semi-­‐aquatic  conditions  with  only  intermittent  flooding.  The  aerated  conditions  assist  in  SOM  mineralization  and  inhibition  of  N  immobilization,  promoting  nutrient  release  and  favouring  good  yields.  Furthermore,  based  on  recently  conducted  studies  Yang  et  al.  (2017)  draw  the  conclusion  that  AWD  within  certain  limits  can  increase  yield  by  reducing  redundant  vegetative  growth,  elevating  hormonal  levels,  improving  canopy  structure  and  root  growth  and  enhancing  carbon  remobilization  from  vegetative  tissues  to  grains.      Yields  have  been  found  to  increase  in  China  under  AWD,  and  decrease  in  tropical  locations  such  as  India  and  the  Philippines;  a  difference  that  Belder  et  al.  (2004)  and  Cabangon  et  al.  (2004)  reason  may  be  the  result  of  variable  WSI  practices,  soil  properties,  groundwater  depths,  rice  variety  and  crop  management.  AWD  and  other  forms  of  WSI  have  been  widely  adopted  in  China  where  per  capita  fresh  water  availability  is  amongst  the  lowest  in  Asia,  and  is  being  recommended  in  parts  of  India  and  the  Philippines  (Cabangon  et  al.,  2001;  Bouman  et  al.,  2007;  Yang  et  al.,  2013).  

4.  Methodology  

4.1.  Data  collection  

Meta-­‐analyses  provide  a  tool  for  examining  the  results  of  studies  in  the  context  of  other  studies  (Borenstein  et  al.,  2009),  and  has  been  used  for  purposes  similar  to  those  presented  in  this  paper  by  e.g.  Bouman  and  Tuong  (2001)  and  Carrijo  et  al.  (2017).  In  this  study,  a  search  of  published  studies  was  conducted  to  obtain  raw  data  on  rice  yield,  water  management  method,  N  fertilizer  input,  water  input,  soil  organic  carbon  or  soil  organic  matter  (SOC/SOM),  crop  duration,  number  of  dry  cycles,  rice  variety,  soil  texture  and/or  classification,  some  climatic  variables,  and  whether  the  crop  was  transplanted  or  direct-­‐seeded,  creating  a  varied  dataset  with  potential  for  many  applications.      

  11  

The  article  search  was  conducted  in  the  Web  of  Science  database,  using  the  search  term  combinations  "rice  yield"  AND  water  management  AND  irrigation,  and  "rice  yield"  AND  water  AND  flood*.  The  abstracts  of  all  results  produced  through  these  searches  were  examined,  and  those  deemed  likely  to  contain  relevant  information  were  obtained  for  more  detailed  study.  Specific  criteria  considered  relevant  for  inclusion  into  this  study  included  the  studies  being  original  research  based  on  field  experiments  conducted  in  East,  Southeast  or  South  Asia,  and  containing  quantitative  data  on  rice  yields  and  information  about  water  management  methods,  of  which  at  least  one  had  to  be  continuous  flooding.  Various  WSI  types  have  been  included  in  the  study,  but  in  each  case  the  irrigation  approach  had  to  be  paired  with  a  control  in  the  form  of  aforementioned  continuous  flooding,  where  all  other  factors  but  water  management  were  the  same.  The  WSI  treatment  had  to  have  a  minimum  of  either  one  extended  dry  period,  which  should  be  more  significant  than  the  ~10-­‐day  drainage  during  tillering  that  is  recommended  in  some  locations  for  optimal  yields  under  CF  management  (see  e.g.  Yang  et  al.,  2013;  2015),  or  multiple  shorter  cycles  where  FWL  was  allowed  to  drop  below  the  soil  surface.  The  work  process  for  the  searches  is  visualized  in  figure  2.      

 Figure  2.  Flowchart  describing  the  stages  of  the  data  collection  process.      The  terms  'AWD'  or  'alternate  wetting  and  drying'  could  not  be  used  during  the  data  collection  process,  as  many  other  terms  are  often  employed  for  similar  water-­‐saving  irrigation  techniques  that  are  likely  to  be  relevant  for  the  purpose  of  this  meta-­‐analysis.  Examples  of  these  terms  include  'alternate  submergence-­‐nonsubmergence',  'intermittent  irrigation',  and  'controlled  irrigation'.      The  environmental  implications  of  water-­‐saving  irrigation  management  were  qualitatively  assessed  based  on  a  literature  review,  and  the  findings  are  summarized  and  discussed  in  section  6.2.  The  review  is  mainly  based  on  articles  encountered  during  the  data  collection  for  the  meta-­‐analysis  and  is  not  intended  to  be  exhaustive.  Rather,  the  goal  is  to  highlight  the  complexity  of  the  interactions  that  are  affected  by  WSI  management.  

4.2.  Data  compilation  and  evaluation  

The  data  was  compiled  in  Microsoft  Excel,  wherein  all  the  analyses  were  conducted.  Many  of  the  included  studies  placed  primary  focus  on  issues  such  as  greenhouse  gas  emissions  or  

  12  

identifying  optimal  fertilizer  regimes,  but  were  oftentimes  useful  for  providing  the  quantitative  data  needed  for  this  analysis.  Data  on  irrigation  management  and  yield  was  frequently  presented  despite  any  differences  having  been  deemed  to  be  statistically  insignificant  by  the  author(s),  due  to  the  irrigation  data  simply  being  complementary  to  the  main  focus  of  the  study.      Belder  et  al.  (2007)  promised  to  contain  valuable  data,  but  the  focus  was  placed  on  simulation  using  the  ORYZA2000  model.  For  this  reason,  an  additional  search  was  made  to  acquire  the  original  field  data,  which  was  then  used  in  the  meta-­‐analysis  (i.e.  Belder  et  al.,  2004).  A  few  of  the  articles  generated  by  the  search  were  found  to  contain  data  based  on  the  same  set  of  experiments.  This  was  the  case  with  Hou  et  al.  (2012),  Xu  et  al.  (2013),  Yang  et  al.  (2013)  and  Yang  et  al.  (2015).  Data  was  primarily  taken  from  Yang  et  al.  (2013,  2015),  and  these  are  therefore  the  articles  that  are  referred  to  in  the  henceforth.  A  summary  of  all  studies  included  in  the  analysis  is  displayed  in  table  1.    In  some  instances,  only  part  of  the  data  came  from  plots  fulfilling  the  above  stated  criteria.  Plots  that  used  relevant  water  management  methods  but  deviated  in  other  management  aspects,  thereby  invalidating  any  comparison  with  a  continuous  flooding  control  plot,  were  excluded.  Data  was  digitalized  in  those  few  cases  where  it  was  only  presented  in  graphical  form.    A  total  of  21  articles,  equalling  19  original  studies,  were  included  in  the  analysis,  covering  41  sets  of  comparative  field  trials,  and  179  side-­‐by-­‐side  comparisons  of  WSI  with  CF,  in  a  wide  range  of  locations  (figure  3).    

  13  

 Figure  3.  Approximate  locations  of  the  sites  used  for  field  experiments  in  all  studies  included  in  the  meta-­‐analysis.    

4.3.  Data  analysis  

The  collected  data  was  analysed  using  simple  quantitative  methods.  Due  to  the  variability  in  field  conditions  between  different  experiments,  actual  yields  and  water  input  values  are  generally  not  directly  comparable  across  studies  (Bouman  and  Tuong,  2001).  For  this  reason,  the  relative  differences  between  WSI  treatments  and  corresponding  CF  treatments  have  been  used.  For  each  study,  yield  data  for  every  WSI-­‐plot  (YWSI)  was  normalized  by  the  corresponding  CF  control  plot  (YCF).      

YN  =  YWSI  /  YCF    (eq.  1)    Due  to  the  normalization,  YN  values  >1  indicate  that  the  yield  was  higher  in  the  WSI  plot  compared  to  the  corresponding  CF  plot,  and  values  <1  indicate  that  WSI  treatment  resulted  in  a  decreased  yield.  The  mean  normalized  yield,  used  as  'effect  size'  or  alternately  'treatment  effect',  was  calculated  for  each  study,  along  with  the  standard  deviation,  standard  

  14  

error  of  the  mean  and  95%  confidence  intervals.  The  mean  normalized  yield  is  a  simple  measure  of  the  effect  of  specific  WSI  treatments  on  yield.  The  method  has  weaknesses,  but  will  be  used  as  an  indicator  in  this  study.  The  treatment  effect  and  therefore  the  differences  in  yield  between  WSI  and  CF  were  considered  significant  if  the  95%  confidence  intervals  did  not  overlap  the  value  1.      A  summary  effect  was  calculated  for  all  studies  included  in  the  meta-­‐analysis.  The  summary  effect  is  based  on  the  mean  normalized  yields  for  all  WSI/CF  pairs,  and  not  on  the  mean  effect  of  each  study.  This  approach  results  in  the  weight  of  each  study  in  the  summary  effect  being  proportional  to  the  sample  size.  Using  effect  sizes  has  some  significant  advantages  over  statistical  significance  testing.  Unlike  significance  testing,  which  can  only  tell  us  whether  the  effect  is  or  is  not  zero  and  which  is  also  affected  by  sample  size,  using  effect  sizes  allows  an  estimation  of  the  magnitude  of  that  effect  (Borenstein  et  al.,  2009).  In  this  study,  it  means  that  we  can  not  only  tell  if  WSI  management  affects  the  yield,  but  also  how  large  that  effect  is,  and  if  certain  types  of  WSI  have  a  greater  effect.      

 Figure  4.  Distribution  of  all  normalized  yield  values  from  the  19  field  studies.    

 Oftentimes  in  meta-­‐analyses,  the  log  of  the  normalized  yield  is  the  preferred  metric  (see  e.g.  Vico  et  al.,  2016;  Carrijo  et  al.,  2017),  as  the  log  helps  make  a  skewed  distribution  of  values  more  Gaussian,  and  therefore  more  suitable  for  calculating  confidence  intervals.  The  effect  size  used  here  is  essentially  a  response  ratio,  as  described  by  Borenstein  et  al.  (2009),  who  also  state  that  the  log  should  be  used  for  all  calculations.  Both  the  log  and  the  exponential  of  the  normalized  yields  were  considered  for  use  in  this  meta-­‐analysis,  but  did  not  achieve  a  more  Gaussian  distribution  of  values  than  the  normalized  yields  (figure  4)  and  were  therefore  dismissed.

  15  

  Table  1.  Summary  of  the  19  experiments  included  in  the  meta-­‐analysis.      

  16  

  Table  1  continued.    

 

5.  Results  

5.1.  Yields  under  WSI  management  

Of  the  19  studies,  eight  (1,  5,  7,  9,  10,  15,  18,  19)  showed  a  significant  difference  in  yield  between  the  WSI  and  CF  treatments  (not  including  6  and  16  that  lacked  confidence  intervals)  (figure  5).  Of  these  eight  studies,  seven  displayed  a  significant  decline  in  yields  under  WSI  treatment,  and  only  one  (18)  showed  an  increase  in  yields  under  WSI  management.  Of  the  remaining  11  studies,  where  the  differences  were  not  considered  significant  due  to  confidence  intervals  overlapping  with  1,  seven  had  a  treatment  effect  below  1,  potentially  indicating  a  tendency  toward  decreased  yields.  Three  lay  above  1,  and  one  had  a  treatment  effect  of  exactly  1.  The  summary  effect  lay  slightly  below  1,  indicating  a  trend  of  decreased  yields  under  WSI  management,  and  the  confidence  intervals  indicated  that  this  effect  was  significant.      

 Figure  5.  Treatment  effects  with  95%  confidence  intervals  for  each  study,  along  with  the  summary  effect  size.  Studies  6  and  16  only  had  one  side-­‐by-­‐side  comparison  of  WSI  and  CF  each,  and  therefore  do  not  have  any  confidence  intervals.      

  18  

5.2.  Regional  differences  in  WSI  yield  

The  scatter  plot  in  figure  6  displays  the  relationship  between  WSI  and  CF  yields  for  each  side-­‐by-­‐side  comparison  identified  in  the  19  field  studies.  The  overall  distribution  appears  to  align  well  with  the  1:1  line,  though  scattering  is  seen  both  above  and  below  the  line.  When  the  yields  deviate  from  the  1:1  line,  the  deviation  tends  to  be  more  pronounced  in  the  direction  of  higher  yields  under  CF.  The  chart  indicates  that  though  yields  were  oftentimes  maintained  under  WSI,  they  rarely  increased.  The  values  in  figure  6  have  also  been  categorized  depending  on  if  the  field  experiment  was  conducted  in  East  Asia  (China,  Taiwan,  Japan,  South  Korea),  Southeast  Asia  (Vietnam,  Philippines)  or  South  Asia  (India).  The  scattering  indicates  no  obvious  pattern  in  terms  of  the  ability  of  WSI  management  to  maintain  yields  in  different  regions.  The  highest  yields  appear  to  have  been  achieved  in  East  Asia,  but  since  the  various  studies'  yields  are  not  directly  comparable  due  to  varying  environmental  conditions  and  management  approaches,  the  actual  yields  are  not  reliable  values  for  analysis.  Some  yields  produced  in  experiments  in  South  Asia  appear  fictitiously  low,  with  yields  below  2  t  ha-­‐1.  These  low  yields  have  been  attributed  to  the  rice  variety  used  (Bhaduri,  2017,  personal  communication).      

 Figure  6.  Relationship  between  WSI  yields  and  corresponding  CF  yields  in  three  major  regions  in  Asia.    

 Figure  7  is  based  on  the  same  data  as  figure  6,  but  provides  the  summary  effects  for  the  three  regions.  As  expected  based  on  figures  5  and  6,  the  overall  effect  of  WSI  treatment  was  a  decrease  in  yield,  though  this  effect  was  not  significant  for  the  experiments  conducted  in  South  Asia.  The  summary  effect  for  East  Asia  was  very  similar  to  South  Asia,  but  with  lower  variability.  Southeast  Asia  displayed  a  significant  decrease  in  yields  under  WSI  management.      

  19  

 Figure  7.  Summary  effects  for  groupings  of  side-­‐by-­‐side  comparison  into  regions;  South,  East  and  Southeast  Asia.  Error  bars  correspond  to  a  95%  confidence  interval.  The  summary  effects  contain  72  side-­‐by-­‐side  comparisons  for  South  Asia,  48  for  Southeast  Asia,  and  59  for  East  Asia.      

5.3.  Influence  of  severity  of  WSI  management  on  yield  

The  different  WSI  treatments  have  been  classified  into  a  number  of  categories  (figure  8).  The  mild,  moderate  and  severe  AWD  treatments  have  been  grouped  with  treatments  using  drainage  periods  of  a  maximum  of  2,  4,  and  7  days,  respectively.  Figure  8  demonstrates  a  very  close  alignment  between  the  regression  line  for  'mild  AWD/<=2-­‐day  drainage'  and  the  1:1  line,  indicating  that  very  similar  yields  were  attained  in  these  WSI  treatments  as  compared  to  corresponding  CF  treatments.  As  the  severity  of  the  AWD  management  and  the  length  of  the  drainage  periods  increased,  the  scattering  and  corresponding  regression  lines  became  increasingly  displaced  from  the  1:1  line.  The  high  R2  values  for  all  three  categories  indicate  that  the  regression  lines  incorporate  much  of  the  variability.      

 Figure  8.  Patterns  in  the  relationship  between  yield  and  WSI  method  used.  Mild  AWD  -­‐  SWP  potential  >-­‐10kPa  or  FWL  >-­‐15  cm,  moderate  AWD  -­‐  SWP  between  -­‐10  and  -­‐30  kPa  or  FWL  between  -­‐15  and  -­‐30  cm,  severe  AWD  -­‐  SWP  <-­‐30  kPa.  Data  from  studies  7,  8,  11,  13,  16,  17,  19  and  parts  of  study  14  was  excluded  due  to  not  suiting  any  of  the  designated  categories.  

  20  

The  category  'mild  AWD'  corresponds  to  the  safe  AWD  defined  by  Bouman  et  al.  (2007),  whereby  the  field  water  level  should  stay  within  -­‐15  cm  from  the  surface  (figure  8).  The  -­‐15  cm  FWL  has  been  paired  with  a  SWP  limit  of  -­‐10  kPa,  as  the  SWP  normally  stays  above  -­‐10  kPa  (measured  at  15  cm  depth)  at  a  FWL  of  -­‐15  cm  (Lampayan  et  al.,  2015).  Bouman  and  Tuong  (2001)  found  that  yield  decreases  often  became  noticeable  at  SWPs  between  -­‐10  and  -­‐30  kPa,  and  Brady  and  Weil  (2008)  have  stated  that  field  capacity  often  corresponds  to  SWPs  ranging  from  -­‐10  to  -­‐30  kPa.  As  rice  is  classified  as  a  semiaquatic  plant  (GRiSP,  2013)  and  in  the  examined  lowland  settings  is  most  commonly  grown  under  submerged  conditions  (Lampayan  et  al.,  2015),  SWPs  at  field  capacity  have  been  classified  as  'moderate  AWD'.    When  using  only  the  data  from  plots  that  were  specifically  stated  to  have  been  kept  under  'mild  AWD'  conditions,  the  yields  corresponded  almost  perfectly  to  those  achieved  under  CF  management  (figure  9).    

 

 Figure  9.  AWD  treatments  specifically  stated  to  have  been  kept  above  a  SWP  of    -­‐10kPa  and  field  water  level  depth  of  -­‐15  cm.  

 When  all  categories  were  examined  individually,  some  additional  variability  was  discovered.  Mild  AWD  and  midseason  drainage  displayed  yields  on  par  with  CF  plots  with  relatively  high  precision  (figure  10).  It  is  worth  noting  that  the  midseason  drainage  category  was  based  on  a  small  sample  made  up  of  seven  side-­‐by-­‐side  comparisons.  Yields  appeared  to  have  increased  under  the  <=2-­‐day  drainage  treatments,  and  have  been  maintained  almost  on  par  with  CF  yields  under  4-­‐day  drainage  treatments,  though  neither  of  these  treatment  effects  were  deemed  significant  at  the  95%  level.  Significant  yield  decreases  were  seen  for  moderate  and  severe  AWD,  as  well  as  for  7-­‐day  drainage  periods.  It  is  clear  that  the  yields  achieved  under  WSI  management  gradually  decreased  from  mild,  to  moderate,  to  severe  AWD,  as  well  as  when  drainage  periods  were  increased  from  2,  to  4,  to  7-­‐day  intervals.  Likewise,  though  yields  were  maintained  under  midseason  drainage  treatment,  they  decreased  when  the  non-­‐flooded  conditions  were  maintained  throughout  the  growing  season.      

     

  21  

 Figure  10.  Summary  effects  and  95%  confidence  intervals  for  various  WSI  categories.  Mild  AWD  -­‐  SWP  potential  >-­‐10kPa  or  FWL  >-­‐15  cm,  moderate  AWD  -­‐  SWP  between  -­‐10  and  -­‐30  kPa  or  FWL  between  15  and  30  cm,  severe  AWD  -­‐  SWP  <-­‐30  kPa.  Data  from  studies  13  and  17  that  lacked  the  necessary  information  to  categorize  the  treatments  were  excluded.  Number  of  side-­‐by-­‐side  comparisons:  mild  AWD  -­‐  53,  moderate  AWD  -­‐  12,  severe  AWD  -­‐  21,  <=2-­‐day  drainage  -­‐  36,  3  to  4-­‐day  drainage  -­‐  25,  5  to  7-­‐day  drainage  -­‐  6,  midseason  drainage  -­‐  7,  non-­‐flooded  -­‐  7.    

5.4.  Nitrogen  fertilization  effect  on  yields  

Plotting  yield  against  nitrogen  (N)  input  showed  an  overall  increase  in  yield  with  increasing  N  inputs,  though  the  variability  was  large  (figure  11).  The  regression  lines  indicate  that  the  trend  does  not  differ  between  CF  and  WSI  management,  with  both  irrigation  treatments  showing  yields  increasing  at  similar  rates  under  increased  N  input.    

 

 Figure  11.  Relationship  between  nitrogen  input  and  yield  in  all  CF  and  WSI  plots.  Studies  3,  15  and  19  lacked  data  on  nitrogen  and  are  not  represented.  

  22  

6.  Discussion  

6.1.  Rice  yields  under  varying  irrigation  managements  

If  the  effect  sizes  for  the  studies  included  in  a  meta-­‐analysis  display  consistency  a  summary  effect  size  is  usually  calculated,  and  otherwise  the  focus  is  shifted  to  estimating  the  dispersion  of  effect  sizes  (Borenstein  et  al.,  2009).  In  this  study  the  effect  sizes  are  relatively  consistent  with  58%  of  the  study  effect  sizes  in  the  interval  between  0.9  and  1.0,  and  89%  between  0.8  and  1.1  (figure  5).  Calculating  a  summary  effect  size  was  therefore  deemed  suitable.  The  summary  effect  size  for  the  19  studies  was  established  as  0.970  with  the  upper  confidence  interval  limit  at  0.0996  and  the  lower  limit  at  0.944  (95%  confidence  level).  As  can  be  seen  in  figure  5  the  precision  of  the  summary  effect  was  considerably  higher  than  for  many  of  the  individual  studies.  The  summary  effect  indicated  that  there  was  an  overall  decrease  in  yields  for  plots  under  WSI  treatments  and  that  this  difference  was  small  though  significant.  However,  the  WSI  treatments  used  in  the  different  studies  are  highly  variable  making  it  more  suitable  to  divide  the  treatments  into  categories  and  looking  at  the  summary  effect  for  these,  which  was  done  in  figures  8,  9  and  10.      Figures  8,  9  and  10  demonstrate  that  yield  was  not  necessarily  higher  under  continuous  flooding  compared  to  WSI  management  as  long  as  one  stayed  within  the  limits  of  mild  or  'safe'  AWD,  in  this  case  defined  as  a  minimum  field  water  level  of  -­‐15  cm  or  soil  water  potential  of  -­‐10  kPa.  The  precision  for  mild  AWD  was  high,  indicating  that  the  risk  of  yield  penalty  is  likely  to  be  low.  Since  the  category  included  data  from  various  experiments  the  precision  also  indicates  that  this  is  true  across  a  range  of  different  locations.  Carrijo  et  al.  (2017)  used  fewer  classes  and  classified  SWPs  of  -­‐20  kPa  as  mild  AWD,  but  when  plotting  data  from  treatments  using  SWP  between  -­‐10  and  -­‐20  kPa  in  this  study  a  decrease  in  yield  was  exhibited  (data  not  shown).  Carrijo  et  al.'s  study  did,  however,  contain  a  considerably  larger  number  of  side-­‐by-­‐side  comparisons,  indicating  that  the  negative  effect  on  yields  of  SWPs  at  -­‐20  kPa  may  be  non-­‐significant  over  a  larger  sample  size.  Dividing  the  WSI  types  into  the  number  of  categories  used  in  figure  10  resulted  in  several  categories  having  relatively  few  observations,  making  the  summary  effects  somewhat  weaker.  The  non-­‐flooded  treatment  exhibited  high  variability,  which  is  probably  a  result  of  it  being  a  broad  category  with  low  precision  in  terms  of  WSI  approach.      In  figure  10,  cycles  using  drainages  with  a  maximum  duration  of  2  days  appeared  to  actually  increase  yield  for  unknown  reasons  though  the  difference  compared  to  CF  was  non-­‐significant.  The  FWL  or  SWP  reached  during  these  treatments  was  difficult  to  estimate.  Drainage  rates  and  soil  water  retention  capacities  are  influenced  by  soil  texture  and  structure  with  coarser  fractions  resulting  in  faster  drainage  (Brady  and  Weil,  2008).  The  actual  SWP  or  FWL  achieved  during  the  drainage  periods  can  therefore  differ  from  site  to  site  depending  on  soil  texture.  The  mild  AWD  and  <=2-­‐day  drainage  categories  each  had  a  similar  number  of  observations.  The  higher  variability  found  in  the  latter  likely  indicates  that  a  set  number  of  days  of  drainage  is  a  considerably  more  

  23  

unreliable  measure  compared  to  SWP  or  FWL  in  terms  of  judging  the  level  of  stress  placed  on  the  rice  plants.  The  reliability  of  using  set  drainage  periods  is  likely  to  be  higher  when  local  soil  texture  and  water  retention  capacity  is  taken  into  consideration  and  adjustments  are  made  accordingly.      As  discovered  by  Carrijo  et  al.  (2017)  who  classified  AWD  treatments  based  on  SWP  and  FWL,  soil  texture  had  no  influence  on  yield.  Their  result  is  not  surprising  since  a  sandier  soil  using  irrigation  at  -­‐20  kPa  would  most  likely  have  received  slightly  more  frequent  irrigations  than  needed  in  a  soil  with  loamier  or  more  clayey  texture,  resulting  in  similar  success  in  terms  of  yields.  If,  on  the  other  hand,  irrigations  are  scheduled  based  on  a  regular  interval  of  dry  days  as  seen  in  some  studies  included  in  this  meta-­‐analysis,  the  SWP  or  FWL  reached  during  those  intervals  will  likely  differ  between  a  coarser  sandy  soil  and  a  finer  loamy  soil,  and  thereby  also  affect  the  perceived  success  of  any  WSI  management.      In  figure  10,  a  gradual  decrease  in  yields  is  seen  when  going  from  mild  to  moderate  to  severe  AWD  and  from  2-­‐,  to  4-­‐,  to  7-­‐day  drainage.  The  yield  decline  for  severe  AWD  was  much  stronger  than  for  4-­‐  or  7-­‐  day  drainage,  again  indicating  that  a  set  number  of  days  is  not  easily  equated  to  a  certain  degree  of  water  stress  as  measured  by  SWP  and  FWL.  In  the  mild  AWD  category  Ye  et  al.  (2013)  had  dry  cycles  extending  for  as  long  as  12  to  15  days,  but  due  to  the  soil  properties  and  the  shallow  groundwater  table  the  SWP  never  dropped  below  -­‐10kPa.  Meanwhile,  Kumar  et  al.  (2016)  reached  a  SWP  of  -­‐30  kPa  in  less  than  four  days.  In  essence,  one  of  the  most  important  factors  for  the  success  of  WSI  management  is  not  strictly  the  duration  of  dry  periods  but  perhaps  rather  the  level  of  water  stress  experienced  as  mediated  by  dry  cycle  length  and  soil  water  retention  capacity.      As  in  this  study,  Bouman  and  Tuong  (2001)  identified  differences  in  yields  between  experiments  using  the  same  level  of  water  stress.  The  authors  attributed  the  differences  to  rice  variety  drought  response  and  variability  in  the  number  of  dry  cycles  used  as  a  result  of  weather  variability  and  differing  seepage  and  percolation  rates  between  sites.  This  variability  in  the  moderating  variables  is  likewise  a  factor  in  this  meta-­‐analysis  and  is  at  least  in  part  demonstrated  by  the  scattering  in  figure  9  and  to  a  certain  extent  the  width  of  the  confidence  intervals  in  figure  10.  It  is  of  course  possible  that  some  of  the  variability  which  points  to  increased  yields  under  WSI  could  be  attributed  to  the  beneficial  effects  of  aerated  conditions  on  certain  aspects  of  rice  growth.  These  effects  include,  for  example,  the  nutrient  release  and  decrease  in  redundant  vegetative  growth  that  has  been  identified  by  Ye  at  al.  (2013)  and  Yang  et  al.  (2017).      A  significant  decrease  in  yields  under  WSI  management  was  displayed  by  experiments  conducted  in  Southeast  Asia  (figure  7).  This  summary  effect  is  likely  skewed  as  a  result  of  this  category  containing  data  from  study  5  by  Cabangon  et  al.  (2011),  which  contains  plots  with  some  of  the  most  severe  soil  drying  found  in  any  of  the  studies  in  this  meta-­‐analysis,  with  soil  water  potentials  allowed  to  drop  to  -­‐50  and  -­‐80  kPa.    The  increase  in  yields  that  Belder  et  al.  (2004)  and  Cabangon  et  al.  (2004)  mention  with  regards  to  AWD  

  24  

in  China  is  not  evident  in  figure  7.  However,  though  most  of  the  data  in  the  East  Asia  category  comes  from  China,  some  experiments  were  also  conducted  in  Japan,  South  Korea  and  Taiwan,  thereby  possibly  hiding  any  yield-­‐increase  trends  in  China.  From  a  visual  estimation,  however,  the  yields  in  Japan  and  South  Korea  appear  to  be  on  par  with  those  achieved  in  China  with  the  few  plots  in  Taiwan  possibly  being  slightly  less  successful  (appendix  A  for  raw  data).  Based  on  the  studies  included  in  this  analysis  it  does  not  seem  as  if  the  yields  were  on  average  higher  in  China  under  WSI  management,  though  they  were  oftentimes  maintained.      The  effect  of  nitrogen  input  on  yields  did  not  appear  to  differ  between  water  managements.  Yields  under  WSI  management  increased  with  increased  N  input  at  the  same  rate  as  under  CF  management.  The  findings  are  in  accordance  with  the  recommendations  by  Bouman  et  al.  (2007)  that  N  fertilizer  management  does  not  need  to  be  altered  when  transitioning  from  continuous  flooding  to  WSI,  or  more  specifically,  AWD  management.    

6.2.  Environmental  implications  of  water-­‐saving  irrigation  

6.2.1.  Greenhouse  gas  emissions  and  soil  quality  

Flooded  rice  fields  are  a  source  of  methane  and  a  sink  for  CO2  (Bouman  et  al.,  2007).  Under  the  anaerobic  conditions  found  in  flooded  rice  paddy  environments,  emissions  of  the  strong  greenhouse  gas  methane  are  inherent  (Liping  and  Erda,  2001).  More  aerobic  conditions  instead  lead  to  increases  in  CO2  emissions  (Linquist  et  al.,  2015).  Haque  et  al.  (2016a)  found  that  though  implementing  a  30-­‐day  midseason  drainage  period  during  the  growth  season  increased  the  CO2  emissions,  the  decreases  in  methane  emissions  reduced  the  global  warming  potential  of  the  rice  paddies  by  17-­‐31%  whilst  maintaining  yields.  According  to  Linquist  et  al.  (2015)  the  contribution  of  CO2  from  rice  farming  to  the  global  warming  potential  of  agricultural  emissions  in  negligible.  Kumar  et  al.  (2010)  have  found,  however,  that  using  AWD  with  a  soil-­‐drying  threshold  of  SWP  -­‐30  kPa  increased  the  emissions  of  CO2  and  nitrous  oxide,  another  strong  greenhouse  gas,  enough  to  offset  the  beneficial  effects  of  AWD  on  methane.  Despite  the  claim  that  the  CO2  emissions  are  negligible,  Linquist  et  al.  (2015)  have  also  stated  that  transitioning  from  flooded  rice  monocropping  where  the  soil  carbon  sequestration  is  high  to  more  aerobic  conditions  could  lead  to  losses  of  SOC  (Wu  et  al.,  2011).    Sahrawat  (2005)  highlights  the  various  benefits  to  soil  fertility  of  growing  rice  under  flooded  conditions.  The  beneficial  effects  of  flooding  include  neutralized  soil  pH,  increased  mineralization  and  availability  of  nutrients,  and  increased  SOM  content.  These  benefits  could  potentially  be  lost  under  aerobic  soil  conditions.  Bouman  et  al.  (2007)  state  that  the  beneficial  effects  of  flooding  on  soil  quality  gradually  decrease  when  soils  are  no  longer  kept  flooded  but  claim  that  negative  changes  are  not  present  when  staying  within  the  limits  of  safe  AWD.  The  discussion  on  water-­‐saving  irrigation  efforts  should  include  careful  consideration  of  consequences  for  soil  fertility  and  the  sustainability  of  rice  production  (Sahrawat,  2005;  Yang  et  al.,  2017).  Lal  (2010)  emphasises  the  great  importance  of  the  SOC  pool  for  maintaining  soil  quality  and  its  role  in  achieving  high  

  25  

agricultural  production.  SOC  plays  an  important  role  in  improving  soil  structure  and  aggregation,  water  and  nutrient  retention,  biomass  production,  mitigating  non-­‐point  source  pollution  and  decreasing  erosion  (Brady  and  Weil,  2008;  Lal,  2010).  Carrijo  et  al.  (2017)  found  that  yield  decreases  under  both  mild  and  severe  AWD  were  greater  in  soils  with  SOC  <1%  compared  to  those  found  in  soils  with  SOC  >1%.  Hence,  though  mild  AWD  might  not  negatively  influence  the  SOM  content  of  the  soil,  the  SOM  content  likely  has  an  effect  on  the  success  of  AWD.    Rice  paddy  systems  have  been  shown  to  sequester  organic  carbon  more  effectively  than  land  devoted  to  other  uses  such  as  arable  cropping  and  orchards  (Wu,  2011).  By  analysing  2700  samples  taken  in  subtropical  China,  Wu  found  that  the  SOC  contents  were  considerably  higher  in  paddy  field  soils.  Additionally,  Wu  found  that  the  carbon  stocks  had  increased  by  a  factor  of  1.67  between  1979  and  2003,  attributing  this  change  to  the  increase  in  rice  production  that  occurred  during  the  same  period  and  concluding  that  rice  paddy  ecosystems  have  potential  in  terms  of  sequestering  carbon.  Likewise,  Pan  et  al.  (2010)  investigated  SOC  accumulation  in  China's  croplands,  comparing  soil  monitoring  data  from  rice  paddy  soils  and  dryland  crop  soils.  Over  the  study  period,  increases  in  SOC  stocks  were  found  in  ~70%  of  both  soil  types.  Pan  et  al.  (2010)  suggest  that  the  positive  trend  may  in  part  be  attributed  to  crop  residue  return  and  good  fertilization  practices.  However,  both  the  initial  SOC  stocks  and  the  accumulation  rates  were  considerably  higher  in  the  rice  paddy  soils,  again  displaying  a  significantly  higher  sequestration  potential.      In  contrast,  we  have  the  findings  of  Witt  et  al.  (2000)  comparing  a  rice-­‐rice  cropping  system  with  a  rice-­‐maize  rotation.  The  rice-­‐rice  system  where  the  crops  were  grown  in  submerged  conditions  experienced  a  10-­‐14%  increase  in  SOC  during  a  two-­‐year  period.  In  the  rice-­‐maize  rotation,  however,  where  one  of  the  crops  were  grown  under  upland  conditions  a  slight  decrease  was  instead  found  due  to  a  33-­‐41%  increase  in  carbon  mineralization  as  a  result  of  increased  microbial  activity.  Witt  et  al.'s  study  is  certainly  relevant  and  provides  an  example  of  the  potential  risks  to  the  SOC  pool  of  growing  crops  under  aerobic  conditions.  However,  the  findings  of  Pan  et  al.  (2010)  and  Wu  (2011)  are  based  on  large  amounts  of  soil  monitoring  data  covering  much  longer  time  periods.  Their  results  indicate  that  though  SOC  accumulate  faster  in  rice  paddies,  achieving  a  positive  SOC/SOM  balance  under  more  aerobic  conditions  is  not  impossible  under  the  right  management.      According  to  Dawe  et  al.  (2000)  who  compared  30  long-­‐term  experiments  in  rice-­‐upland  systems  and  rice  monocultures,  yields  remained  stable  in  the  majority  of  experiments  in  both  systems.  The  yield  declines  that  did  occur  were  attributed  to  the  depletion  of  nutrients  and  the  effects  of  prolonged  wetness  on  soil  properties.  More  specifically,  yield  declines  in  some  rice-­‐upland  experiments  were  attributed  to  a  decrease  in  the  indigenous  N  supply  as  a  result  of  a  decline  in  the  SOM  content;  an  effect  that  was  not  seen  in  the  rice  monocultures.  In  some  of  the  rice  monocultures,  however,  frequent  cropping  cycles  with  very  limited  aerobic  fallow  periods  in  between  led  to  accumulation  of  large  amounts  of  partly  decomposed  lignin  residues  and  an  increased  phenolic  

  26  

content  in  the  SOM,  negatively  impacting  N  mineralization  and  therefore  also  yields  (Dawe  et  al.,  2000).      From  Dawe  et  al.'s  (2000),  Pan  et  al.'s  (2010),  and  Wu's  (2011)  findings  it  seems  clear  that  continuous  submergence  during  the  rice  growth  period  has  beneficial  effects  in  terms  of  promoting  the  accumulation  of  SOM  in  the  soil.  However,  the  same  submergence  can  also  result  in  changes  in  SOM  composition  that  instead  have  a  negative  influence  on  soil  nutrient  status  and  yields.  It  could  perhaps  be  speculated  that  flooding  during  the  crop  period  is  beneficial  for  SOM  accumulation  if  the  soil  is  allowed  to  dry  and  become  aerated  in  the  fallow  periods  between  crops.    Straw  incorporation  has  been  recommended  as  a  measure  to  increase  carbon  sequestration  as  well  as  crop  yields  in  agricultural  soils  (Lu,  2015).  The  practice  is  widely  employed  to  improve  soil  fertility.  However,  straw  application  provides  more  substrate  for  methane  production  and  has  also  been  found  to  stimulate  methane  emissions  from  both  SOM  and  rice  root  organic  carbon  (Yuan  et  al.,  2014).  The  increased  carbon  sequestration  has  beneficial  effects  in  terms  of  mitigating  greenhouse  gas  emissions,  but  is  offset  by  the  increase  in  methane  production.  The  result  is  an  increase  in  the  global  warming  potential  by  an  estimated  factor  of    ~2.16  following  straw  return  (Lu  et  al.,  2010).      If  WSI  does  have  a  negative  effect  on  the  SOC  pool  in  rice  paddy  soils,  and  other  beneficial  characteristics  maintained  under  flooded  conditions,  the  effects  could  be  significant.  As  Carrijo  et  al.  (2017)  found  that  yields  under  AWD  were  positively  affected  by  higher  SOM  content,  any  decreases  in  SOM  caused  by  aerobic  conditions  under  AWD  could  in  turn  negatively  impact  the  success  of  the  AWD  itself.  In  other  words,  implementing  WSI  management  might  in  the  future  lead  to  decreased  soil  quality,  threatening  the  ability  to  maintain  WSI  yields  in  the  long  run.    

6.2.2.  Nutrient  and  herbicide  losses  

Agricultural  non-­‐point  pollution  causes  significant  environmental  problems  including  eutrophication,  which  is  an  urgent  challenge  in,  for  example,  the  agriculturally  intensive  Taihu  Lake  Region  in  China  (Yang  et  al.,  2013).  WSI  has  been  found  to  significantly  reduce  the  amount  of  non-­‐point  source  pollution  from  rice  paddies,  thereby  exhibiting  potential  for  improving  water  quality  in  surrounding  environments  (Choi  et  al.,  2015).  Liang  et  al.  (2013)  found  that  compared  to  continuously  flooded  fields  AWD  decreased  cumulative  N  and  P  losses  via  surface  runoff  by  ~23  to  30  and  ~27  to  32%,  respectively.  According  to  Yang  et  al.  (2013)  controlled  irrigation  reduced  N  export  through  ammonia  volatilization,  runoff  and  leaching  by  ~21  to  26%  compared  to  continuous  flooding.  Site-­‐specific  nutrient  management  when  combined  with  AWD  led  to  further  decreases  in  N  and  P  losses.  The  reductions  in  runoff  export  were  attributed  to  fewer  runoff  events  under  AWD,  as  a  result  of  the  lower  field  water  levels  acting  as  a  buffer  during  heavy  rainfall  events  (Liang  et  al.,  2013;  Yang  et  al.,  2013).      

  27  

On  the  other  hand,  standing  water  in  combination  with  puddling  and  transplanting  tends  to  control  weeds  well  in  continuously  flooded  rice  plots.  The  implementation  of  water-­‐saving  irrigation  can  result  in  farmers  facing  more  issues  with  weeds  and  therefore  lead  to  higher  herbicide  uses  in  the  fields,  resulting  in  an  increased  spread  of  herbicide  residues  to  surrounding  environments  (Bouman  et  al.,  2007).  Hence,  WSI  management  is  likely  to  have  both  positive  and  negative  effects  on  water  quality  in  surrounding  environments.    

6.3.  Implementation  of  water-­‐saving  irrigation  management  

There  are  a  number  of  potential  practical  reasons  AWD  irrigation  has  not  been  widely  adopted  worldwide.  In  many  places  rice  is  predominantly  grown  in  lowlands  during  the  wet  season,  making  it  impossible  to  drain  the  fields.  Furthermore,  when  connected  to  an  irrigation  system  individual  farmers  may  not  be  able  to  control  water  levels  in  their  fields,  and  if  growing  rice  under  rainfed  conditions  it  is  risky  to  drain  the  field  in  case  of  drought  (Linquist  et  al.,  2015).      Water-­‐saving  irrigation  techniques  as  presented  in  the  academic  literature  appear  to  often  have  been  developed  with  the  primary  purpose  of  decreasing  water  use.  Hence,  they  are  perhaps  suitable  in  situations  of  imposed,  physical  water  scarcity  where  a  small  yield  decline  is  an  acceptable  trade-­‐off.  To  make  self-­‐imposed  water-­‐saving  initiatives  attractive  to  farmers  it  would  seem  likely  that  the  maintenance  of  yields  is  necessary.  As  has  been  expressed  by  Cabangon  et  al.  (2011),  if  yields  are  maintained  with  a  water  saving  rate  of  20%  (-­‐10  kPa),  as  found  in  their  experiment,  WSI  is  likely  to  appeal  to  farmers.  However,  at  a  slightly  higher  degree  of  water  stress  resulting  yield  penalties  are  unlikely  to  make  AWD  an  appealing  option  unless  water  is  very  scarce.  Individual  farmers  have  to  weigh  potential  yield  decreases  against  water  savings  when  judging  the  financial  implications  of  implementing  AWD  (Bouman  et  al.,  2007).      Though  finding  relatively  small  savings  at  the  field  level  using  WSI  methods,  Belder  et  al.  (2004)  reason  that  the  savings  become  significant  when  scaled  up.  If  water  saved  in  one  field  is  used  to  irrigate  new  land  the  total  rice  production  can  be  increased  (Bouman  et  al.,  2001).  The  constant  increase  in  the  world's  population  places  pressure  on  us  to  produce  "more  rice  with  less  water"  (Tuong  et  al.,  2005,  p.  231).  A  similar  sentiment  is  echoed  by  Lal  (2010),  who  emphasizes  the  need  for  eco-­‐efficiency  in  agricultural  production.  In  essence,  the  challenge  is  to  produce  more  food  using  less  of  our  resources,  which  can  only  be  done  by  minimising  input  losses  and  maintaining  the  land's  sustainability.  There  is  a  global  need  for  soil  restoration  to  increase  agricultural  sustainability  by  balancing  inputs  and  outputs,  improving  currently  negative  nutrient  and  carbon  cycles,  and  ensuring  the  provision  of  ecosystem  services  (Lal,  2010).    

6.4.  Methodological  and  data  weaknesses  

Factors  that  are  likely  of  the  highest  importance  to  the  success  of  WSI  methods  are  rarely  documented  in  the  literature,  making  it  difficult  to  compare  studies  and  interpret  results.  Such  factors  include,  for  example,  the  duration  and  frequency  of  dry  cycles  and  

  28  

the  degree  of  water  stress  experienced  during  these  cycles  (Belder  et  al.,  2004,  Carrijo  et  al.,  2017).  Similar  problems  were  encountered  during  the  data  collection  process,  leading  to  the  exclusion  of  multiple  articles  for  not  providing  sufficient  information  on  the  specifics  of  water  management  in  the  experiments.      Publication  bias  is  an  oft-­‐mentioned  problem  in  meta-­‐analysis  (Borenstein  et  al.,  2009).  No  assessment  of  publication  bias  was  conducted  in  this  study,  but  the  effect  is  hopefully  relatively  mild  since  much  data  was  taken  from  studies  where  focus  was  placed  on  other  factors  than  water  management.  For  this  reason  data  was  often  reported  even  if  the  effect  of  water  management  on  yield  was  deemed  to  be  non-­‐significant  by  the  author.  It  did  occasionally  occur,  however,  that  studies  initially  deemed  to  be  relevant  had  to  be  excluded  entirely  due  to  the  authors  excluding  data  on  water  management  specifics  after  finding  its  effect  on  rice  yield  to  be  non-­‐significant.    The  amounts  of  water  saved  through  the  implementation  of  WSI  in  the  various  studies  are  difficult  to  compare  due  to  some  studies  failing  to  report  such  data  and  many  authors  measuring  water  saved  in  different  ways  that  are  not  easily  standardised.  Such  data  could  most  likely  be  extracted  and  converted  in  many  cases  but  would  more  easily  have  been  examined  if  'water  savings'  had  been  used  as  a  criterion  for  inclusion  into  the  analysis.      The  analysis  conducted  in  this  study  could,  with  more  comprehensive  statistical  methods,  be  done  in  a  more  robust  fashion  producing  results  with  higher  precision  and  reliability,  and  preferably  include  an  estimate  of  publication  bias.  The  results  are,  despite  this,  hopefully  relevant  and  serve  as  an  indication  of  the  success  and  potential  challenges  of  implementing  WSI  management  in  rice  farming.    

6.5.  Future  research  

The  data  set  produced  for  this  study  contains  considerably  more  data  than  has  been  used  in  the  analysis  and  has  potential  for  a  number  of  other  applications.  As  previously  mentioned  it  also  includes  information  on  SOM/SOC,  soil  texture  and  classification,  number  of  dry  cycles,  timing  of  N  input,  irrigation  water  input  and  rice  variety  used.      As  is  evident  from  this  study  and  the  meta-­‐analyses  conducted  by  Bouman  and  Tuong  (2001)  and  Carrijo  (2017),  much  research  interest  has  been  shown  in  the  potential  of  various  forms  of  water-­‐saving  irrigation  in  terms  of  maintaining  yields,  saving  water  and  minimizing  greenhouse  gas  emissions.  Separately,  plenty  of  research  has  been  conducted  on  the  carbon  sequestration  abilities  of  rice  paddies  compared  to  other  soils  (e.g.  Pan  et  al.,  2010;  Wu,  2011).  Meanwhile,  it  has  long  since  been  shown  that  exposing  soils  to  aerobic  conditions  increases  soil  microbial  activity  and  therefore  also  affects  nutrient  balances  and  soil  organic  matter  content  (Sahwrawat,  2005).  Yet,  few  studies  seem  to  have  been  conducted  on  the  consequences  of  WSI  techniques  with  intermittent  or  extended  cycles  of  aerobic  soil  conditions  on  SOM  levels  and  subsequent  consequences  for  soil  fertility  and  sustainability.  With  growing  populations  leading  to  

  29  

increasing  food  consumption,  the  ability  of  these  soils  to  continuously  produce  high  yields  becomes  an  urgent  issue.  This  area  warrants  increased  interest.    

7.  Conclusions  

Carefully  managed  water-­‐saving  irrigation  where  the  soil  water  potential  was  kept  above  -­‐10  kPa  or  the  field  water  level  above  -­‐15  cm  maintained  yields  whilst  saving  water.  Yields  were  likewise  maintained  when  using  short  drainage  intervals  of  up  to  two  or  possibly  four  days,  though  the  influence  of  soil  texture  made  it  difficult  to  judge  what  level  of  water-­‐stress  was  reached  during  the  dry  cycles.  Based  on  a  small  number  of  side-­‐by-­‐side  comparisons,  yields  were  also  maintained  when  implementing  a  30-­‐day  midseason  drainage.  These  findings  are  believed  to  be  relatively  consistent  for  a  wide  range  of  settings  in  East,  Southeast  and  South  Asia.  When  increasing  the  severity  of  the  water-­‐saving  efforts,  negative  effects  on  yields  emerged  and  became  increasingly  pronounced.  WSI  management  also  comes  with  a  number  of  environmental  implications  that  should  be  considered  in  addition  to  saving  water.  Various  forms  of  WSI  management  have  frequently  been  stated  to  decrease  the  global  warming  potential  of  rice  farming  and  have  also  been  found  to  decrease  the  amounts  of  fertilizers  that  are  lost  from  the  field.  Whether  or  not  SOM  content,  and  therefore  soil  fertility,  can  be  maintained  when  transitioning  to  WSI  from  continuous  flooding  is  not  clear  but  should  be  examined  further.  In  addition,  decreased  flooding  duration  could  potentially  lead  to  more  weeds  and  higher  herbicide  use  and  therefore  more  herbicide  residues  spreading  to  the  environment.  These  various  interactions  should  be  more  thoroughly  considered  in  the  discussion  of  the  implementation  of  WSI  management  and  special  attention  should  be  paid  to  the  connection  between  WSI  and  long-­‐term  soil  quality.  

Acknowledgements  

Thank  you  to  my  thesis  supervisor,  Stefano  Manzoni,  for  all  your  support  and  ideas  throughout  the  course  of  this  degree  project  and  for  helping  me  explore  methods  that  I  had  previously  not  encountered.  Thank  you  also  to  Steve  Lyon  for  the  valuable  feedback,  and  to  Lars-­‐Ove  Westerberg  for  practical  advice  both  on  matters  relating  to  this  degree  project,  as  well  as  career-­‐related  goals.  Finally,  thank  you  to  Anders  Fridfeldt  for  your  enthusiasm  and  presence  throughout  my  time  at  the  Geography  programme.    

References  

Arora,  V.K.,  Gajri,  P.R.  and  Uppal,  H.S.,  2006.  Puddling,  irrigation,  and  transplanting-­‐time  effects  on  productivity  of  rice-­‐wheat  system  on  a  sandy  loam  soil  of  Punjab,  India.  Soil  and  Tillage  Research,  85,  pp.  212-­‐220.  

Belder,  P.,  Bouman,  B.A.M.,  Cabangon,  R.,  Guoan,  L.,  Yuanha,  L.,  Spiertz,  J.H.J.  and  Tuong,  T.P.,  2004.  Effect  of  water-­‐saving  irrigation  on  rice  yield  and  water  use  in  typical  lowland  conditions  in  Asia.  Agricultural  Water  Management,  65,  pp.  193-­‐210.  

  30  

Belder,  P.,  Bouman,  B.A.M.,  Spiertz  and  J.H.J.,  2007.  Exploring  options  for  water  savings  in  lowland  rice  using  a  modelling  approach.  Agricultural  Systems,  92,  pp.  91-­‐114.  

Bhaduri,  D.,  Purakayastha,  T.J.,  Bhar,  L.M.,  Patra,  A.K.  and  Sarkar,  B.,  2014.  Impact  of  integrated  management  on  yield  sustainability  in  relation  to  soil  quality  under  a  rice-­‐wheat  cropping  system.  National  Academy  Science  Letters,  37(1),  pp.  25-­‐31.  

Borenstein,  M.,  Hedges,  L.V.,  Higgins,  J.P.T.  and  Rothstein,  H.R.,  2009.  Introduction  to  meta-­‐analysis.  West  Sussex:  John  Wiley  &  Sons,  Ltd.  

Bouman,  B.A.M.,  Lampayan,  R.M.  and  Toung,  T.P.,  2007.  Water  management  in  irrigated  rice:  Coping  with  water  scarcity.  Los  Baños:  IRRI  -­‐  The  International  Rice  Research  Institute.  

Bouman,  B.A.M.  and  Tuong,  T.P.,  2001.  Field  water  management  to  save  water  and  increase  its  productivity  in  irrigated  lowland  rice.  Agricultural  Water  Management,  49,  pp.  11-­‐30.  

Brady,  N.C.  and  Weil,  R.R.,  2008.  The  nature  and  properties  of  soils.  Upper  Saddle  River:  Pearson  Education,  Inc.  

Cabangon,  R.J.,  Castillo,  E.G.,  Bao,  L.X.,  Lu,  G.A.,  Wang,  G.H.,  Cui,  Y.L.,  Tuong,  T.P.,  Bouman,  B.A.M.,  Li,  Y.H.,  Chen,  C.D.  and  Wang,  J.Z.,  2001.  Chapter  4.  Impact  of  alternate  wetting  and  drying  irrigation  on  rice  growth  and  resource-­‐use  efficiency.  In  Barker,  R.,  Loeve,  R.,  Li,  Y.H.  and  Tuong,  T.P.  (ed.).  Water-­‐saving  irrigation  for  rice:  Proceedings  of  international  workshop  held  in  Wuhan,  China,  23-­‐25  March  2001.  Colombo:  International  Water  Management  Institute.  

Cabangon,  R.J.,  Castillo,  E.G.  and  Tuong,  T.P.,  2011.  Chlorophyll  meter-­‐based  nitrogen  management  of  rice  grown  under  alternate  wetting  and  drying  irrigation.  Field  Crops  Research,  121,  pp.  136-­‐146.  

Cabangon,  R.J.,  Tuong,  T.P.,  Castillo,  E.G.,  Bao,  L.X.,  Lu,  G.,  Wang,  G.,  Cui,  Y.,  Bouman,  B.A.M.,  Li,  Y.,  Chen,  C.  and  Wang,  J.,  2004.  Effect  of  irrigation  method  and  N-­‐fertilizer  management  on  rice  yield,  water  productivity  and  nutrient-­‐use  efficiencies  in  typical  lowland  rice  conditions  in  China.  Paddy  Water  Environment,  2,  pp.  195-­‐206.  

Carrijo,  D.R.,  Lundy,  M.E.  and  Linquist,  B.A.,  2017.  Rice  yields  and  water  use  under  alternate  wetting  and  drying  irrigation:  A  meta-­‐analysis.  Field  Crops  Research,  203,  pp.  173-­‐180.  

CGIAR,  n.d.  Ricepedia  -­‐  The  online  authority  on  rice  [online].  Available:    <http://ricepedia.org/rice-­‐as-­‐a-­‐plant/growth-­‐phases>  [Accesse  May  15,  2017].  

Choi,  J.,  Kim,  G.,  P,  W.,  Shin,  M.,  Choi,  Y.,  Lee,  S.,  Lee,  D.  and  Yun,  D.,  2015.  Effect  of  SRI  methods  on  water  use,  NPS  pollution  discharge,  and  GHG  emission  in  Korean  trials.  Paddy  Water  Environment,  13,  pp.  205-­‐213.  

Dawe,  D.,  Dobermann,  A.,  Moya,  P.,  Abdulrachman,  S.,  Singh,  B.,  Lal,  P.,  Li,  S.Y.,  Lin,  B.,  Panaullah,  G.,  Sariam,  O.,  Singh,  Y.,  Swarup,  A.,  Tan,  P.S.  and  Zhen,  Q.-­‐X.,  2000.  How  

  31  

widespread  are  yield  declines  in  long-­‐term  rice  experiments  in  Asia?  Field  Crops  Research,  66,  pp.  175-­‐193.  

ESRI,  2011.  World_countries.lpk.  World  Countries.  ArcGIS  [online].  Available:    <https://www.arcgis.com/home/item.html?id=3864c63872d84aec91933618e3815dd2>  [Accessed  May  08,  2017].  

GRiSP,  2013,  Rice  almanac.  4th  edition.  Los  Baños:  Global  Rice  Science  Partnership,  International  Rice  Research  Institute.  283  p.  

Haque,  M.M.,  Biswas,  J.C.,  Kim,  S.Y.  and  Kim,  P.J.,  2016a.  Suppressing  methane  emission  and  global  warming  potential  from  rice  fields  through  intermittent  drainage  and  green  biomass  amendment.  Soil  Use  and  Management,  32,  pp.  72-­‐79.  

Haque,  M.M.,  Kim,  G.W.,  Kim,  P.J.  and  Kim,  S.Y.,  2016b.  Comparison  of  net  global  warming  potential  between  continuous  flooding  and  midseason  drainage  in  monsoon  region  paddy  during  rice  cropping.  Field  crops  research,  193,  pp.  133-­‐142.  

Hou,  H.,  Peng,  S.,  Xu,  J.,  Yang,  S.  and  Mao,  Z.,  2012.  Seasonal  variations  of  CH4  and  N20  emissions  in  response  to  water  management  of  paddy  fields  located  in  Southeast  China.  Chemosphere,  89,  pp.  884-­‐892.  

Jalota,  S.K.,  Vashisht,  B.B.,  Kaur,  H.,  Arora,  V.K.,  Vashist,  K.K.  and  Deol,  K.S.,  2011.  Water  and  nitrogen-­‐balance  and  use  efficiency  in  rice  (Oryza  sativa)-­‐wheat  (Triticum  aestivum)  cropping  system  as  influenced  by  management  interventions:  field  and  simulation  study.  Exploring  Agriculture,  47(4),  pp.  609-­‐628.  

Kumar,  A.,  Nayak,  A.K.,  Mohanty,  S.  and  Das,  B.S.,  2016.  Greenhouse  gas  emission  from  direct  seeded  paddy  fields  under  different  soil  water  potentials  in  Eastern  India.  Agriculture,  Ecosystems  and  Environment,  228,  pp.  111-­‐113.  

Lal,  R.,  2010.  Enhancing  eco-­‐efficiency  in  agro-­‐ecosystems  through  soil  carbon  sequestration.  Crop  Science,  50,  pp.  120-­‐131.  

Lampayan,  R.M.,  Rejesus,  R.M.,  Singleton,  G.R.  and  Bouman,  B.A.M.,  2015.  Adoption  and  economics  of  alternate  wetting  and  drying  water  management  for  irrigated  lowland  rice.  Field  Crops  Research,  170,  pp.  95-­‐108.  

Li,  Y.,  Wu,  L.,  Zhao,  L.,  Lu,  X.,  Fan,  Q.  and  Zhang,  F.,  2007.  Influence  of  continuous  plastic  film  mulching  on  yield,  water  use  efficiency  and  soil  properties  of  rice  fields  under  non-­‐flooding  condition.  Soil  &  Tillage  Research,  93,  pp.  370-­‐378.  

Liang,  X.Q.,  Chen,  Y.X.,  Nie,  Z.Y.,  Liu,  J.,  Tian,  G.M.,  Wang,  G.H.  and  Tuong,  T.P.,  2013.  Mitigation  of  nutrient  losses  via  surface  runoff  from  rice  cropping  systems  with  alternate  wetting  and  drying  irrigation  and  site-­‐specific  nutrient  management  practices.  Environmental  Science  and  Pollution  Research,  20,  pp.  6980-­‐6991.  

Lin,  L.,  Zhang,  B.  and  Xiong,  L.,  2012.  Evaluating  yield  response  of  paddy  rice  to  irrigation  and  soil  management  with  application  of  the  AquaCrop  model.  Transactions  of  the  ASABE,  55,  pp.  839-­‐848.  

  32  

Linquist,  B.,  van  Groenigen,  K.J.,  Adviento-­‐Borbe,  M.A.,  Pittelkow,  C.  and  van  Kessel,  C.,  2012.  An  agronomic  assessment  of  greenhouse  gas  emissions  from  major  cereal  crops.  Global  Change  Biology,  18,  pp.  194-­‐209.  

Liping,  G.  and  Erda,  L.,  2001.  Carbon  sink  in  cropland  soils  and  the  emission  of  greenhouse  gases  from  paddy  soils:  a  review  of  work  in  China.  Chemosphere  -­‐  Global  Change  Science,  3,  pp.  413-­‐418.    

Lu,  F.,  2015.  How  can  straw  incorporation  management  impact  soil  carbon  storage?  A  meta-­‐analysis.  Mitigation  and  Adaption  Strategies  for  Global  Change,  20,  pp.  1545-­‐1568.    

Lu,  F.,  Wang,  X.,  Han,  B.,  Ouyang,  Z.  and  Zheng,  H.,  2010.  Straw  return  to  rice  paddy:  Soil  carbon  sequestration  and  increased  methane  emission.  Chinese  Journal  of  Applied  Ecology,  21(1),  pp.  99-­‐108.  Abstract  only.    

Natural  Earth,  2017.  ne_50_admin_0_boundary_lines.shp.  Admin  0  -­‐  Boundary  Lines  (land  lines).  1:50  m  Cultural  Vectors,  [online],  Available:  <http://www.naturalearthdata.com/downloads/50m-­‐cultural-­‐vectors/>  [Accessed  May  08,  2017].  

Nhân,  P.P.,  Hòa,  L.V.,  Quí,  C.N.,  Huy,  N.X.,  Huu,  T.P.,  MacDonald,  B.C.T.  and  Tuòng,  T.P.,  2016.  Increasing  profitability  and  water  use  efficiency  of  tripple  crop  production  in  the  Mekong  Delta,  Vietnam.  Journal  of  Agricultural  Science,  154,  pp.  1015-­‐1025.  

Pan,  G.,  Xu,  X.,  Smith,  P.,  Pan,  W.  and  Lal,  R.,  2010.  An  increase  in  topsoil  SOC  stock  in  China's  croplands  between  1985  and  2006  revealed  by  soil  monitoring.  Agriculture,  Ecosystems  and  Environment,  136,  pp.  133-­‐138.  

Pascual,  V.J.  and  Wang,  Y.,  2017.  Impact  of  water  management  on  rice  varieties,  yield  and  water  productivity  under  the  system  of  rice  intensification  in  southern  Taiwan.  Water,  9,  no.  3.  

Rahman,  S.M.,  Kakuda,  K.-­‐I.,  Sasaki,  Y.,  Makabe-­‐Sasaki,  S.  and  Ando,  H.,  2013.  Early  growth  stage  water  management  effects  on  the  fate  of  inorganic  N,  growth  and  yield  in  rice.  Soil  Science  and  Plant  Nutrition,  59(6),  pp.  921-­‐932.  

Sahrawat,  K.L.,  2005.  Fertility  and  organic  matter  in  submerged  rice  soils.  Current  Science,  88(5),  pp.  735-­‐739.  

Vico,  G.,  Manzoni,  S.,  Nkurunziza,  L.,  Murphy,  K.  and  Weih,  M.,  2016.  Trade-­‐offs  between  seed  ouput  and  life  span  -­‐  a  quantitative  comparison  of  traits  between  annual  and  perennial  congeneric  species.  New  Phytologist,  209,  pp.  104-­‐114.  

Witt,  C.,  Cassman,  K.G.,  Olk,  D.C.,  Biker,  U.,  Liboon,  S.P.,  Samson,  M.I.  and  Ottow,  J.C.,  2000.  Crop  rotation  and  residue  management  effects  on  carbon  sequestration,  nitrogen  cycling  and  productivity  of  irrigated  rice  systems.  Plant  and  Soil,  225,  pp.  263-­‐278.  

Wu,  J.,  2011.  Carbon  accumulation  in  paddy  ecosystems  in  subtropical  China:  evidence  from  landscape  studies.  European  Journal  of  Soil  Science,  62,  pp.  29-­‐34.  

  33  

Xu,  J.,  Yang,  S.,  Peng,  S.,  Wei,  Q.  and  Gao,  X.,  2013.  Solubility  and  leaching  risks  of  organic  carbon  in  paddy  soils  as  affected  by  irrigation  managements.  The  Scientific  World  Journal.  

Yang,  J.,  Zhou,  Q.  and  Zhang,  J.,  2017.  Moderate  wetting  and  drying  increases  rice  yield  and  reduces  water  use,  grain  arsenic  level,  and  methane  emission.  The  Crop  Journals,  pp.  151-­‐158.    

Yang,  S.,  Peng,  S.,  Xu,  J.,  He,  Y.  and  Wang,  Y.,  2015.  Effects  of  water-­‐saving  irrigation  and  controlled  release  nitrogen  fertilizer  managements  on  nitrogen  losses  from  paddy  fields.  Paddy  Water  Environment,  13,  pp.  71-­‐80.  

Yang,  S.,  Peng,  S.,  Xu,  J.,  Hou,  H.  and  Gao,  X.,  2013.  Nitrogen  loss  from  paddy  field  with  different  water  and  nitrogen  managements  in  Taihu  Lake  region  of  China.  Communications  in  Soil  Science  and  Plant  Analysis,  44,  pp.  2393-­‐2407.  

Ye,  Y.,  Liang,  X.,  Chen,  Y.,  Gu,  J.  and  Li,  L.,  2013.  Alternate  wetting  and  drying  irrigation  and  controlled-­‐release  nitrogen  fertilizer  in  late-­‐season  rice  -­‐  Effects  on  dry  matter  accumulation,  yield,  water  and  nitrogen  use.  Field  Crops  Research,  144,  pp.  212-­‐224.  

Yu,  K.,  Chen,  G.  and  Patrick  Jr.,  W.H.,  2004.  Reduction  of  global  warming  potential  contribution  from  rice  field  by  irrigation,  organic  matter,  and  fertilizer  management.  Global  Biogeochemical  Cycles,  18.  

Yuan,  Q,  Pump,  J.  and  Conrad,  R.,  2014.  Straw  application  in  paddy  soil  enhances  methane  production  also  from  other  carbon  sources.  Biogeosciences,  11,  pp.  237-­‐246.    

 

 

 

   

Appendix  A    

 

  34  

Appendix  A  ID   Study   Plot   Location   Coordinates   Year   Crop  

period  WSI  type   Rice  

yield  SOC/SOM  

  Irriga-­‐tion  input  

  Water  input  (I+R)  

  N  input  

1   Arora  et  al.,  2006   1   Punjab  Agricultural  University  Research  Farm,  Ludhiana,  India  

30°54'N,  75°48'E  

2000   June-­‐April  

CF   8.7   0.3   g  hg-­‐1  SOC   -­‐     -­‐     120  

    2           CF   8.5       -­‐     -­‐     120       3           II   7.9       -­‐     -­‐     120       4           II   8       -­‐     -­‐     120       5       2001   June-­‐

April  CF   7       -­‐     -­‐     120  

    6           CF   7.5       -­‐     -­‐     120       7           CF   7.2       -­‐     -­‐     120       8           II   6.6       -­‐     -­‐     120       9           II   6.9       -­‐     -­‐     120       10           II   7.2       -­‐     -­‐     120       11           CF   6.6       -­‐     -­‐     120       12           CF   6.8       -­‐     -­‐     120       13           CF   7.1       -­‐     -­‐     120       14           II   6.5       -­‐     -­‐     120       15           II   6.8       -­‐     -­‐     120       16           II   6.8       -­‐     -­‐     120       17       2002   June-­‐

April  CF   7.7       -­‐     -­‐     120  

    18           CF   7.3       -­‐     -­‐     120       19           CF   8       -­‐     -­‐     120       20           II   6.8       -­‐     -­‐     120       21           II   7.4       -­‐     -­‐     120       22           II   7.4       -­‐     -­‐     120       23         July-­‐April   CF   7       -­‐     -­‐     120       24           CF   7       -­‐     -­‐     120       25           CF   7.5       -­‐     -­‐     120       26           II   6.5       -­‐     -­‐     120       27           II   6.9       -­‐     -­‐     120       28           II   6.4       -­‐     -­‐     120  2   Belder  et  al.,  2004     29   Tuanlin,  Hubei  province,  

China  30°52'N,  112°11'E  

1999   Summer   CF   9.2   1.03   %  SOM     588   mm   965   mm   180  

    30           CF   8.4       588     mm   965     180       31           CF   8.1       588   mm   965     180       32           AWD   6.8       501     mm   878     180       33           AWD   8       501   mm   878     180       34           AWD   8.4       501     mm   878     180       35   Muñoz,  Nueva  Ecija   15°40'N,   2001   Dry   CF   4.4   1.77   %  SOM     511   mm   602     0  

  35  

Province,  Philippines   120°54'E   season       36           CF   6.7       511     mm   602     90       37           CF   7.2       511     mm   602     180       38           AWD   4.1       427     mm   518       0       39           AWD   6.4       427     mm   518       90       40           AWD   7.6       427     mm   518       180       41           AWD  part  

season  5       489   mm   580       0  

    42           AWD  part  season  

6.7       489     mm   580     90  

    43           AWD  part  season  

7.7       489     mm   580       180  

3   Bhaduri  et  al.,  2014   44   Indian  Agricultural  Research  Institute,  New  Delhi,  India  

28°38'13''N,  77°09'46''E  

2008   July-­‐Oct   CF   0.56   4.8   g  kg-­‐1   -­‐     -­‐      

    45           CF   0.77       -­‐     -­‐           46           CF   0.94       -­‐     -­‐           47           CF   0.89       -­‐     -­‐           48           CF   0.72       -­‐     -­‐           49           CF   0.62       -­‐     -­‐           50           CF   0.69       -­‐     -­‐           51           CF   0.68       -­‐     -­‐           52           CF   0.65       -­‐     -­‐           53           CI  1d   0.68       -­‐     -­‐           54           CI  1d   1.1       -­‐     -­‐           55           CI  1d   1.41       -­‐     -­‐           56           CI  1d   1.12       -­‐     -­‐           57           CI  1d   0.88       -­‐     -­‐           58           CI  1d   0.75       -­‐     -­‐           59           CI  1d   0.74       -­‐     -­‐           60           CI  1d   0.74       -­‐     -­‐           61           CI  1d   1.24       -­‐     -­‐           62           CI  3d   0.72       -­‐     -­‐           63           CI  3d   1.02       -­‐     -­‐           64           CI  3d   1.22       -­‐     -­‐           65           CI  3d   1.11       -­‐     -­‐           66           CI  3d   0.94       -­‐     -­‐           67           CI  3d   0.9       -­‐     -­‐           68           CI  3d   0.92       -­‐     -­‐           69           CI  3d   0.83       -­‐     -­‐           70           CI  3d   0.98       -­‐     -­‐           71           CF   0.09       -­‐     -­‐           72           CF   0.15       -­‐     -­‐           73           CF   0.17       -­‐     -­‐           74           CF   0.16       -­‐     -­‐      

  36  

    75           CF   0.13       -­‐     -­‐           76           CF   0.11       -­‐     -­‐           77           CF   0.12       -­‐     -­‐           78           CF   0.12       -­‐     -­‐           79           CF   0.1       -­‐     -­‐           80           CI  1d   0.08       -­‐     -­‐           81           CI  1d   0.15       -­‐     -­‐           82           CI  1d   0.16       -­‐     -­‐           83           CI  1d   0.16       -­‐     -­‐           84           CI  1d   0.12       -­‐     -­‐           85           CI  1d   0.12       -­‐     -­‐           86           CI  1d   0.11       -­‐     -­‐           87           CI  1d   0.12       -­‐     -­‐           88           CI  1d   0.1       -­‐     -­‐           89           CI  3d   0.06       -­‐     -­‐           90           CI  3d   0.1       -­‐     -­‐           91           CI  3d   0.1       -­‐     -­‐           92           CI  3d   0.1       -­‐     -­‐           93           CI  3d   0.09       -­‐     -­‐           94           CI  3d   0.09       -­‐     -­‐           95           CI  3d   0.09       -­‐     -­‐           96           CI  3d   0.09       -­‐     -­‐           97           CI  3d   0.07       -­‐     -­‐      4   Cabangon  et  al.,  

2004  98   Jinhua,  Zhejiang  

Province,  China    29°5'N,  119°47'E  

1999   Apr-­‐July   CF   4.3   2.03   %  SOC   124   mm   934   mm   0  

    99           CF   5.3       124   mm   934   mm   150       100           CF   5.4       124   mm   934   mm   150       101           CF   5.6       124   mm   934   mm   150       102           AWD   4.1       124   mm   934   mm   0       103           AWD   5.3       124   mm   934   mm   150       104           AWD   5.4       124   mm   934   mm   150       105           AWD   5.5       124   mm   934   mm   150       106         Aug-­‐Oct   CF   4.4       239   mm   570   mm   0       107           CF   5.5       239   mm   570   mm   150       108           CF   5.7       239   mm   570   mm   150       109           CF   5.7       239   mm   570   mm   150       110           AWD   4.3       224   mm   554   mm   0       111           AWD   5.6       224   mm   554   mm   150       112           AWD   5.4       224   mm   554   mm   150       113           AWD   5.6       224   mm   554   mm   150       114       2000   Apr-­‐July   CF   3.2       272   mm   863   mm   0       115           CF   5.3       272   mm   863   mm   150       116           CF   5.8       272   mm   863   mm   150       117           CF   5.4       272   mm   863   mm   150       118           AWD   3.4       229   mm   820   mm   0  

  37  

    119           AWD   5.5       229   mm   820   mm   150       120           AWD   5.8       229   mm   820   mm   150       121           AWD   5.5       229   mm   820   mm   150       122         Aug-­‐Oct   CF   3.7       295   mm   698   mm   0       123           CF   4.8       295   mm   698   mm   150       124           CF   4.5       295   mm   698   mm   150       125           CF   4.9       295   mm   698   mm   150       126           AWD   3.7       203   mm   605   mm   0       127           AWD   4.6       203   mm   605   mm   150       128           AWD   5       203   mm   605   mm   150       129           AWD   5.1       203   mm   605   mm   150     Also  in  Belder  et  al.,  

2004  130   Tuanlin,  Hubei  Province,  

China  30°52'N,  112°11'E  

  May-­‐Sep   CF   4.4   1.03   %  SOC   415   mm   863   mm   0  

    131           CF   8.2       415   mm   863   mm   180       132           CF   8.1       415   mm   863   mm   180       133           CF   8.7       415   mm   863   mm   180       134           AWD   4.5       339   mm   787   mm   0       135           AWD   8.9       339   mm   787   mm   180       136           AWD   8.4       339   mm   787   mm   180       137           AWD   8.7       339   mm   787   mm   180  5   Cabangon  et  al.,  

2011  138   International  Rice  

Research  Institute,  Los  Baños,  Philippines  

14°30'N,  121°01'E  

2004   Dry  season  

CF   3.9   19.8   g  kg  -­‐1  C   774   mm   840   mm   -­‐  

    139           CF   6.1       774   mm   840   mm   180       140           CF   5.8       774   mm   840   mm   110       141           CF   5.6       774   mm   840   mm   150       142           CF   6.4       774   mm   840   mm   250       143           AWD-­‐20SWP   3.2       714   mm   780   mm   -­‐       144           AWD-­‐20SWP   5.4       714   mm   780   mm   180       145           AWD-­‐20SWP   5       714   mm   780   mm   110       146           AWD-­‐20SWP   5.6       714   mm   780   mm   150       147           AWD-­‐20SWP   5.6       714   mm   780   mm   190       148           AWD-­‐80SWP   2.6       592   mm   658   mm   -­‐       149           AWD-­‐80SWP   4.5       592   mm   658   mm   180       150           AWD-­‐80SWP   4.5       592   mm   658   mm   110       151           AWD-­‐80SWP   4.3       592   mm   658   mm   130       152           AWD-­‐80SWP   4.8       592   mm   658   mm   170       153       2005   Dry  

season  CF   4.7       939   mm   1071   mm   -­‐  

    154           CF   6.7       939   mm   1071   mm   180       155           CF   5.8       939   mm   1071   mm   75       156           CF   5.9       939   mm   1071   mm   105       157           CF   6.7       939   mm   1071   mm   135       158           CF   4.6       939   mm   1071   mm   -­‐       159           CF   6.8       939   mm   1071   mm   180  

  38  

    160           CF   5.3       939   mm   1071   mm   75       161           CF   6.3       939   mm   1071   mm   105       162           CF   7.5       939   mm   1071   mm   135       163           AWD-­‐10SWP   3.5       798   mm   930   mm   -­‐       164           AWD-­‐10SWP   6.7       798   mm   930   mm   180       165           AWD-­‐10SWP   5.1       798   mm   930   mm   85       166           AWD-­‐10SWP   5.9       798   mm   930   mm   105       167           AWD-­‐10SWP   6.5       798   mm   930   mm   135       168           AWD-­‐10SWP   4       798   mm   930   mm   -­‐       169           AWD-­‐10SWP   7.2       798   mm   930   mm   180       170           AWD-­‐10SWP   5.5       798   mm   930   mm   75       171           AWD-­‐10SWP   6.2       798   mm   930   mm   105       172           AWD-­‐10SWP   6.9       798   mm   930   mm   135       173           AWD-­‐50SWP   3.6       765   mm   897   mm   -­‐       174           AWD-­‐50SWP   5.9       765   mm   897   mm   180       175           AWD-­‐50SWP   4.8       765   mm   897   mm   75       176           AWD-­‐50SWP   5.2       765   mm   897   mm   105       177           AWD-­‐50SWP   6       765   mm   897   mm   135       178           AWD-­‐50SWP   3.7       765   mm   897   mm   -­‐       179           AWD-­‐50SWP   6.1       765   mm   897   mm   180       180           AWD-­‐50SWP   5       765   mm   897   mm   75       181           AWD-­‐50SWP   5.9       765   mm   897   mm   105       182           AWD-­‐50SWP   5.6       765   mm   897   mm   135  6   Choi  et  al.,  2015   183   Kangwon  National  

University,  northeastern  Korea  

37°52'11N,  127°44'36''E  

2011   May-­‐Sept   CF   0.134   28   g  kg-­‐1   6213.4   m3  ha-­‐1  

    110  

    184           SRI   0.157       3266.7   m3  ha-­‐1  

    110  

7   Haque  et  al.,  2016a   185   Gyeongsang  National  University  Experimental  Farm,  Jinju,    South  Korea  

36°50'N,  128°26'E  

2013   June-­‐Oct   CF   5.5   20.4   g  kg-­‐1  SOM       -­‐     90  

    186           CF   8.7           -­‐     90       187           CF   7.3           -­‐     90       188           CF   6.7           -­‐     90       189           ID   5.3           -­‐     90       190           ID   8.5           -­‐     90       191           ID   7.3           -­‐     90       192           ID   6.6           -­‐     90  8   Haque  et  al.,  2016b   193   Gyeongsang  National  

University  Experimental  Farm,  Jinju,    South  Korea  

36°50'N,  128°26'E  

2011   June-­‐Oct   CF   6.8   8.5     g  kg-­‐1  SOC   -­‐     -­‐     90  

    194           MD   6.7       -­‐     -­‐     90       195       2012   June-­‐Oct   CF   6.5       -­‐     -­‐     90       196           MD   6.6       -­‐     -­‐     90  9   Jalota  et  al.,  2011   197   Punjab  Agricultural   30°56'N   2008   July-­‐ CF   7.56   -­‐     1975   mm   -­‐     0  

  39  

University,  Ludhiana,  India  

75°52'E   Nov/Dec  

    198           CF   8.39   -­‐     1975   mm   -­‐     60       199           CF   9.59   -­‐     1975   mm   -­‐     120       200           CF   9.73   -­‐     1975   mm   -­‐     180       201           2-­‐day  drainage   7.77   -­‐     1695   mm   -­‐     0       202           2-­‐day  drainage   8.29   -­‐     1695   mm   -­‐     60       203           2-­‐day  drainage   9.2   -­‐     1695   mm   -­‐     120       204           2-­‐day  drainage   9.4   -­‐     1695   mm   -­‐     180       205           4-­‐day  drainage   7.14   -­‐     1375   mm   -­‐     0       206           4-­‐day  drainage   7.69   -­‐     1375   mm   -­‐     60       207           4-­‐day  drainage   8.39   -­‐     1375   mm   -­‐     120       208           4-­‐day  drainage   8.42   -­‐     1375   mm   -­‐     180       209           6-­‐day  drainage   6.57   -­‐     1135   mm   -­‐     0       210           6-­‐day  drainage   7.56   -­‐     1135   mm   -­‐     60       211           6-­‐day  drainage   8.35   -­‐     1135   mm   -­‐     120       212           6-­‐day  drainage   8.34   -­‐     1135   mm   -­‐     180  10   Kumar  et  al.,  2016   213   Central  Rice  Research  

Institute,  Cuttack,  India  20°27'07.45''N,  85°56'31.60''E  

2014   Dec2013-­‐April  

CF   4.80   0.49   %  SOC   1220   mm   1302.3   mm   100  

    214           AWD-­‐20SWP   4.72       828   mm   910.3   mm   100       215           AWD-­‐30SWP   4.69       684   mm   766.3   mm   100       216           AWD-­‐40SWP   3.75       656   mm   738.3   mm   100       217           AWD-­‐50SWP   3.13       624   mm   706.3   mm   100       218           AWD-­‐60SWP   2.35       585   mm   667.3   mm   100       219       2015   Dec2014-­‐

April  CF   5.08       1180   mm   1252   mm   100  

    220           AWD-­‐20SWP   4.97       852   mm   924   mm   100       221           AWD-­‐30SWP   4.92       768   mm   840   mm   100       222           AWD-­‐40SWP   3.81       690   mm   762   mm   100       223           AWD-­‐50SWP   3.30       661   mm   733   mm   100       224           AWD-­‐60SWP   2.76       630   mm   702   mm   100  11   Li  et  al.,  2007   225   Diangqiao  township,  

Haining  City,  Zheijang  province,  Chiina  

30°26'N,  120°39'E  

2001   June-­‐?   CF   7.11   23.11  

g  kg-­‐1  SOM   733   mm   1388   mm   135  

    226           NF   7.02       201   mm   856   mm   135       227   Guodian  township,  

Haining  city,  Zheijang  province,  China  

30°27'N,  120°36'E  

2001   June-­‐?   CF   7.065   23.30  

g  kg-­‐1  SOM   735   mm   1408   mm   135  

    228           NF   7.92       250   mm   923   mm   135       229   Yuanpu  township,  

Hangzhou  city,  Zheijang  province,  China  

30°16'N,  120°12'E  

2001   June-­‐?   CF   6.225   34.9   g  kg-­‐1  SOM   668   mm   1360   mm   135  

    230           NF   5.91       278   mm   970   mm   135  

  40  

    231   Duntou  Town  of  Lanxi,  Zheijang  province,  China  

29°19'N,  119°43'E  

2001   June-­‐?   CF   9   23.79  

g  kg-­‐1  SOM   947   mm   1554   mm   135  

    232           NF   8.67       310   mm   917   mm   135       233   Dengtan  Town  of  

Xincheng  county,  Zheijang  province,  China  

29°25'N,  120°46'E  

2001   June-­‐?   CF   7.47   26.6   g  kg-­‐1  SOM   858   mm   1388   mm   135  

    234           NF   4.26       0   mm   530   mm   135  12   Liang  et  al.,  2013   235   Jingshan  Agricultural  

Research  Station,  China  30°21'N,  119°53'E  

2009   July-­‐Oct   CF   7.125   28.6   g  kg  -­‐1  SOM  

576   mm   -­‐     240  

    236           AWD   7.078       499   mm   -­‐     240       237           CF   7.256       700   mm   -­‐     240       238           AWD   7.187       600   mm   -­‐     240       239   Shuangqiao  Agricultural  

Research  Station,  China  30°50'N,  120°40'E  

2010   July-­‐Oct   CF   7.306   35.3   g  kg  -­‐1  SOM  

497   mm   -­‐     200  

    240           AWD   7.234       360   mm   -­‐     200  13   Lin  et  al.,  2012   241   Ecological  Experiment  

Station  of  Red  Soil,  Chinese  Academy  of  Sciences,  Yingtan,  Jiangxi  Province,  China  

28°15'N,  116°55'E  

2008/09  

July-­‐Nov   CF   5.7   -­‐     650?   mm   -­‐     150  

    242           AWD   5.4   -­‐     480?   mm   -­‐     150       243           CF   4.9   -­‐     715?   mm   -­‐     150       244           AWD   4.6   -­‐     560?   mm   -­‐     150  14   Nhan  et  al.,  2016   245   Hai  Truong,  Ta  Danh  

village,  Tri  Ton  district,  An  Giang  Province,  Vietnam  

10°24'43''N,  105°06'19''  

2011-­‐12  

Dec-­‐March  

CF   6.3   15.94  

%  SOM   1871  ±  328  

m3  ha-­‐1  

-­‐     115  

    246           AWD  -­‐15cm   6.8       881  ±  61  

m3  ha-­‐1  

-­‐     115  

    247           AWD  -­‐30cm   6.4       641  ±  16  

m3  ha-­‐1  

-­‐     115  

    248       2012   May-­‐July   CF   6.2       -­‐     -­‐     115       249           AWD  -­‐15cm   6.4       -­‐     -­‐     115       250           AWD  -­‐30cm   6.2       -­‐     -­‐     115       251       2012   Aug-­‐Nov   CF   4.9         -­‐     -­‐     115       252           AWD  -­‐15cm   5.0       -­‐     -­‐     115       253           AWD  -­‐30cm   4.6       -­‐     -­‐     115       254       2012

-­‐13  Nov-­‐feb/March  

CF   7.4       3336   m3  ha-­‐1  

-­‐     115  

    255           AWD  -­‐15cm   7.7       2863   m3  ha-­‐1  

-­‐     115  

    256           AWD  -­‐30cm   7.3       2096   m3  ha-­‐1  

-­‐     115  

    257       2013   March-­‐ CF   5.4       4030   m3   -­‐     115  

  41  

July   ha-­‐1       258           AWD  -­‐15cm   5.2       3436   m3  

ha-­‐1  -­‐     115  

    259           AWD  -­‐30cm   5.3         2944   m3  ha-­‐1  

-­‐     115  

    260       2013   July-­‐Nov   CF   4.7         -­‐     -­‐     115       261           AWD  -­‐15cm   4.8       -­‐     -­‐     115       262           AWD  -­‐30cm   4.7       -­‐     -­‐     115  15   Pascual  and  Wang,  

2017  263   National  Pingtung  

University  of  Science  and  Technology,  Taiwan  

22°38'39''N,  120°36'35''E  

2016   Jan-­‐June   CF   9.72   -­‐     59300   m3  ha-­‐1  

5720   m3  ha-­‐1  

-­‐  

    264           II-­‐3   8.04   -­‐     26400   m3  ha-­‐1  

5720   m3  ha-­‐1  

-­‐  

    265           II-­‐7   7.46   -­‐     15600   m3  ha-­‐1  

5720   m3  ha-­‐1  

-­‐  

    266           CF   10.46   -­‐     59300   m3  ha-­‐1  

5720   m3  ha-­‐1  

-­‐  

    267           II-­‐3   10.26   -­‐     26400   m3  ha-­‐1  

5720   m3  ha-­‐1  

-­‐  

    268           II-­‐7   9.83   -­‐     15600   m3  ha-­‐1  

5720   m3  ha-­‐1  

-­‐  

16   Rahman  et  al.,  2013   269   Takasaka,  near  Yamagata  University,  Tsuruoka,  Japan  

38°43'18''N,  139°49'19'E  

2011/12  

May-­‐Sept     CF   5.774   25.7   g  kg-­‐1   -­‐     -­‐     50  

    270           CF-­‐S   6.228       -­‐     -­‐     50       271           NF   5.66       -­‐     -­‐     50  17   Yang  et  al.,  2015,  

Yang  et  al.,  2013  272   Kunshan  Irrigation  and  

Drainage  Experiment  Station,  Taihu  Lake  region,  China  

31°15'15''N,  120°57'43''E  

2009   June-­‐Oct   CF  +  FFP   10.3     21.9   g  kg-­‐1   635   mm   -­‐     324.6  

    273           CF  +  SSNM   9.98       635   mm   -­‐     184.88  

    274           CI  +  FFP   9.89       233   mm   -­‐     324.6       275           CI  +  SSNM   9.65         233   mm   -­‐     184.8

8       276       2010   June-­‐Oct   CF  +  FFP   9.26         645   mm   -­‐     302.7       277           CF  +  SSNM   9.07         645   mm   -­‐     198       278           CI  +  FFP   9.36         263   mm   -­‐     302.7       279           CI  +  SSNM   9.17       263   mm   -­‐     198  18   Ye  et  al.,  2013   280   Qianxi  village,  Yuhang  

town  of  Zheijian  Province,  Taihu  Lake  region,  China  

30°21'N,  119°53'E  

2010   June-­‐Nov   CF   4.6451   21.75  

g  kg-­‐1   443.6   mm   1023   mm   0  

    281           CF   7.5211       443.6   mm   1023   mm   240       282           CF   7.2828       443.6   mm   1023   mm   240  

  42  

    283           CF   8.3717       443.6   mm   1023   mm   240       284           AWD   4.8986       257.8   mm   837.2   mm   0       285           AWD   7.9615       257.8   mm   837.2   mm   240       286           AWD   7.6539       257.8   mm   837.2   mm   240       287           AWD   8.8856       257.8   mm   837.2   mm   240       288       2011   July-­‐Nov   CF   4.4082       414.3   mm   1078   mm   0       289           CF   7.5622       414.3   mm   1078   mm   240       290           CF   7.3517       414.3   mm   1078   mm   240       291           CF   8.3861       414.3   mm   1078   mm   240       292           AWD   4.6456       298.2   mm   962.7   mm   0       293           AWD   8.0356       298.2   mm   962.7   mm   240       294           AWD   7.7944       298.2   mm   962.7   mm   240       295           AWD   9.0783       298.2   mm   962.7   mm   240  19   Yu  and  Chen,  2004   296   Shenyang  Experimental  

Station  of  Ecology,  Chinese  Academy  of  Sciences  

41°32'N,  122°23'E  

-­‐   May-­‐Oct   CF   9.7   1.51   %  SOM   -­‐     -­‐      

    297           CF   11.5   2.12   %  SOM   -­‐     -­‐           298           NF   8.8   1.51   %  SOM   -­‐     -­‐           299           NF   10.9   2.12   %  SOM   -­‐     -­‐      AWD  =  alternate  wetting  and  drying  CF  =  continuous  flooding    CF-­‐S  =  continuous  flooding  w/  shallow  water  depth  CI  =  controlled  irrigation  FFP  =  farmers´fertilization  practice  ID  =  intermittent  drainage  II  =  intermittent  irrigation  MD  =  midseason  drainage  (only  if  extended)  NF  =  non-­‐flooded  SRI  =  system  of  rice  intensification  (water  only)  SSNM  =  site-­‐specific  nutrient  management  TD  =  terminal  drainage  -­‐  =  data  not  found  in  original  source