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Enregistrement W2045993143 · doi:10.1175/jhm-d-13-078.1

Effects of Irrigation in India on the Atmospheric Water Budget

2014· article· en· W2045993143 sur OpenAlexaff
Obbe A. Tuinenburg, Ronald Hutjes, Tobias Stacke, A. Wiltshire, Philippe Lucas‐Picher

Notice bibliographique

RevueJournal of Hydrometeorology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésEnvironmental scienceIrrigationPrecipitationMoistureWater contentEvaporationDrainage basinHydrology (agriculture)ClimatologyMeteorologyGeologyGeographyAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The effect of large-scale irrigation in India on the moisture budget of the atmosphere was investigated using three regional climate models and one global climate model, all of which performed an irrigated run and a natural run without irrigation. Using a common irrigation map, year-round irrigation was represented by adding water to the soil moisture to keep it at 90% of the maximum soil moisture storage capacity, regardless of water availability. For two focus regions, the seasonal cycle of irrigation matched that of the reference dataset, but irrigation application varied between the models by up to 0.8 mm day−1. Because of the irrigation, evaporation increased in all models, but precipitation decreased because of a strong decrease in atmospheric moisture convergence. A moisture tracking scheme was used to track individual evaporated moisture parcels through the atmosphere to determine where these lead to precipitation. Up to 35% of the evaporation moisture from the Ganges basin is recycling within the river basin. However, because of a decreased moisture convergence into the river basin, the total amount of precipitation in the Ganges basin decreases. Although a significant fraction of the evaporation moisture recycles within the river basin, the changes in large-scale wind patterns due to irrigation shift the precipitation from the eastern parts of India and Nepal to the northern and western parts of India and Pakistan. In these areas where precipitation increases, the relative precipitation increase is larger than the relative decrease in the areas where precipitation decreases. It is concluded 1) that the direct effects of irrigation on precipitation are small and are not uniform across the models; 2) that a fraction of up to 35% of any marginal evaporation increase (for example, due to irrigation) will recycle within the river basin; and 3) that when irrigation is applied on a large scale, the dominant effect will be a change in large-scale atmospheric flow that decreases precipitation in eastern India and increases it in western and northern India.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,130

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,194 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations96
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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