Modeling Elevated Carbon Dioxide Effects on Water Relations, Water Use, and Growth of Irrigated Sorghum
Notice bibliographique
Résumé
Elevated concentrations of atmospheric CO2 (Ca) are believed to raise sorghum [Sorghum bicolor (L.) Moench] productivity by improving water relations. In ecosys, water relations are simulated by solving for the canopy water potential (ψC) at which water uptake from a model of soil–root–canopy water transfer equilibrates with transpiration from the canopy energy balance. Simulated water relations were tested with ψC, water uptake, and energy exchange measured under ambient (363 μmol mol−1) and elevated (566 μmol mol−1) Ca and high vs. low irrigation in a free air CO2 enrichment experiment during 1998 and 1999. Model results, corroborated by field measurements, showed that elevated Ca raised ψC and lowered latent heat fluxes under high irrigation and delayed water stress under low irrigation. Changes in ψC modeled under ambient vs. elevated Ca varied diurnally, with lower ψC causing earlier midafternoon stomatal closure under ambient Ca. Modeled changes in sorghum water status caused elevated Ca to raise seasonal water efficiency under high and low irrigation by 20 and 26% (vs. 20 and 13% measured) in 1998 and by 9 and 27% (vs. 6 and 26% measured) in 1999. Ecosys was used to generate an irrigation response function for sorghum yield, which indicated that yields would rise by ≈13% for a range of irrigation rates if air temperatures were to rise by 3°C and Ca by 50%. Current high sorghum yields could be achieved with ≈120 mm or ≈20% less irrigation water if these rises in temperature and C a were to occur.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».