Determining the influence of Itaipu Lake on thermal conditions for soybean development in adjacent lands
Notice bibliographique
Résumé
Previous numerical simulations have suggested that the area adjacent to Itaipu Lake in Southern Brazil is significantly affecting the local thermal regime through development of a lake breeze. This has led to concerns that soybean growth and development, and consequently yield, has been affected by the creation of the artificial lake in this important agricultural region, but a systematic climatological study of the thermal effects of Itaipu Lake has not been conducted. The objectives of this study were to assess the spatial pattern of minimum and maximum air temperatures in a 10-km-wide area adjacent to Itaipu Lake as affected by distance from the water. Measurements were conducted over 3 years in seven transects along the shore of Itaipu Lake, with five weather stations placed in each transect. Phenological observations in soybean fields surrounding the weather stations were also conducted. Generalized additive models for location, scale, and shape (GAMLSS) analysis indicated no difference in the temperature time series as distance from water increased. Semivariograms showed that the random components in the air temperature were predominant and that there was no spatial structure to the signal. Wind direction measured over the three growing seasons demonstrated that, on average, the development of a lake breeze is limited to a few locations and a few hours of the day, supporting the temporal and spatial analysis. Phenological observations did not show differences in the timing of critical soybean stages. We suggest that the concerns that soybean development is potentially affected by the presence of Itaipu Lake are not supported by the thermal environment observed.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».