Linking groundwater use and stress to specific crops using the groundwater footprint in the Central Valley and High Plains aquifer systems, U.S.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A number of aquifers worldwide are being depleted, mainly by agricultural activities, yet groundwater stress has not been explicitly linked to specific agricultural crops. Using the newly developed concept of the groundwater footprint (the area required to sustain groundwater use and groundwater‐dependent ecosystem services), we develop a methodology to derive crop‐specific groundwater footprints. We illustrate this method by calculating high‐resolution groundwater footprint estimates of crops in two heavily used aquifer systems: the Central Valley and High Plains, U.S. In both aquifer systems, hay and haylage, corn, and cotton have the largest groundwater footprints, which highlights that most of the groundwater stress is induced by crops meant for cattle feed. Our results are coherent with other studies in the High Plains but suggest lower groundwater stress in the Central Valley, likely due to artificial recharge from surface water diversions which were not taken into account in previous estimates. Uncertainties of recharge and irrigation application efficiency contribute the most to the total relative uncertainty of the groundwater footprint to aquifer area ratios. Our results and methodology will be useful for hydrologists, water resource managers, and policy makers concerned with which crops are causing the well‐documented groundwater stress in semiarid to arid agricultural regions around the world.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».