Climate, agricultural production and hydrological balance in the North China Plain
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The North China Plain (NCP) is the largest agricultural production area in China. The extensive use of groundwater for irrigation agriculture under variable climatic conditions has resulted in the rapid decline of the groundwater table especially in areas north of the Yellow River, leading to hydrological imbalance and unsustainable agricultural production. This article analyses the sustainable level of vegetation/crop water use under the NCP climate by mimicking the evapotranspiration of a natural forest ecosystem. Such a system would have a mean annual evapotranspiration ranging from 470 mm/year in the northern to 910 mm/year in the southern part of the plain, leading to a mean annual water excess (rainfall minus evapotranspiration) ranging from 21 to 124 mm/year. The natural forest ecosystem would use less water than the current wheat/maize double cropping system. To mimic the water use of the natural system, dryland farming has to be practiced, and wheat and maize crops would have a water deficit of 90–435 and 0–257 mm/year, respectively. Under average conditions, this would mean that all the areas north of the 36°N line have to abandon winter wheat production. Stopping irrigation will lead to significantly lower wheat yields (average yield 0.8 t/ha in the north to 5.2 t/ha in the south) and increased variability in wheat and maize yield both interannually and spatially. Better management practices, such as opportunity cropping (what and when to crop depending on climate and soil conditions rather than a set annual cycle), better use of climate forecast information to direct decision making, are required in order to achieve maximum return in good years while minimising cost in bad years. Analysis on rainfall and potential evapotranspiration (PET) from 1961 to 2000 shows that there has been an increasing trend in crop water deficit in the northern part, but a decreasing trend in the southern part of the plain. It remains to be further studied whether this reflects long‐term climate change or only a part of the climate variability. Copyright © 2008 Royal Meteorological Society
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».