Water use by terrestrial ecosystems: temporal variability in rainforest and agricultural contributions to evapotranspiration in Mato Grosso, Brazil
Notice bibliographique
Résumé
The state of Mato Grosso, Brazil, has experienced rapid land use changes from the expansion of rain-fed agriculture (primarily soybean and pasture). This study presents changes to evapotranspiration contributions from terrestrial ecosystems in Mato Grosso over the 2000–9 period. Instead of focusing on land use change to infer hydrologic change, in this paper we assess hydrologic changes using remote sensing, meteorological and agricultural production data to determine the rainforest, crop and pasture components of total evapotranspiration. Humid tropical rainforest evapotranspiration represented half of the state's total evapotranspiration in 2000 despite occupying only 40% of the total land area. Annual evapotranspiration fluxes from rainforest declined at a rate of 16.2 km3 y−1 (R2 = 0.82, p-value < 0.01) as a result of deforestation between 2000 and 2009, representing a 25% decline in rainforest evapotranspiration since 2000. By 2009, rainforest cover accounted for only 40% of total evapotranspiration. Over the same period, crop evapotranspiration doubled, but this increase was offset by a decline in pasture evapotranspiration. Pasture fluxes were at least five times larger than crop evapotranspiration fluxes in 2000–9, with increases spatially focused at the agricultural frontier. The results highlight the expanding appropriation of soil moisture stocks for use in Mato Grosso's rain-fed agroecosystems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».