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Enregistrement W1973605853 · doi:10.5194/hess-17-4957-2013

Evapotranspiration and water yield over China's landmass from 2000 to 2010

2013· article· en· W1973605853 sur OpenAlexfundno aff
Yibo Liu, Yanlian Zhou, Weimin Ju, Jing M. Chen, S. Wang, Honglin He, Huanjiong Wang, Dexin Guan, Fenghua Zhao, Y. Li, Yanbin Hao

Notice bibliographique

RevueHydrology and earth system sciences · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaPriority Academic Program Development of Jiangsu Higher Education InstitutionsUniversity of TorontoChinese Academy of Sciences
Mots-clésEvapotranspirationEnvironmental scienceAridVegetation (pathology)PrecipitationTerrestrial ecosystemLeaf area indexAridity indexWater cycleEcosystemLand coverCarbon cyclePhysical geographyAtmospheric sciencesClimatologyHydrology (agriculture)Land useGeographyEcologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Terrestrial carbon and water cycles are interactively linked at various spatial and temporal scales. Evapotranspiration (ET) plays a key role in the terrestrial water cycle, altering carbon sequestration of terrestrial ecosystems. The study of ET and its response to climate and vegetation changes is critical in China because water availability is a limiting factor for the functioning of terrestrial ecosystems in vast arid and semiarid regions. To constrain uncertainties in ET estimation, the process-based Boreal Ecosystem Productivity Simulator (BEPS) model was employed in conjunction with a newly developed leaf area index (LAI) data set, MODIS land cover, meteorological, and soil data to simulate daily ET and water yield at a spatial resolution of 500 m over China for the period from 2000 to 2010. The spatial and temporal variations of ET and water yield were analyzed. The influences of climatic factors (temperature and precipitation) and vegetation (land cover types and LAI) on these variations were assessed. Validations against ET measured at five ChinaFLUX sites showed that the BEPS model was able to simulate daily and annual ET well at site scales. Simulated annual ET exhibited a distinguishable southeast to northwest decreasing gradient, corresponding to climate conditions and vegetation types. It increased with the increase of LAI in 74% of China's landmass and was positively correlated with temperature in most areas of southwest, south, east, and central China. The correlation between annual ET and precipitation was positive in the arid and semiarid areas of northwest and north China, but negative in the Tibetan Plateau and humid southeast China. The national annual ET varied from 345.5 mm in 2001 to 387.8 mm in 2005, with an average of 369.8 mm during the study period. The overall rate of increase, 1.7 mm yr−1 (R2 = 0.18, p = 0.19), was mainly driven by the increase of total ET in forests. During 2006–2009, precipitation and LAI decreased widely and consequently caused a detectable decrease in national total ET. Annual ET increased over 62.2% of China's landmass, especially in the cropland areas of the southern Haihe River basin, most of the Huaihe River basin, and the southeastern Yangtze River basin. It decreased in parts of northeast, north, northwest, south China, especially in eastern Qinghai-Tibetan Plateau, the south of Yunnan Province, and Hainan Province. Reduction in precipitation and increase in ET caused vast regions in China, especially the regions south of Yangtze River, to experience significant decreases in water yield, while some sporadically distributed areas experienced increases in water yield. This study shows that the terrestrial water cycles in China's terrestrial ecosystems appear to have been intensified by recent climatic variability and human induced vegetation changes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,279
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,174
Écart entre enseignants0,168 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

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

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

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

En bref

Citations55
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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