Evapotranspiration in the Meso‐Scale Forested Watersheds in Minjiang Valley, West China<sup>1</sup>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Information on evapotranspiration (ET) can help us understand water balance, particularly in forested watersheds. Previous studies in China show that ET was relatively low (30‐40% of total precipitation) in the Minjiang Valley located in the upper reach of the Yangtze River Basin. However, this conclusion was derived from research on small‐scale watersheds (<100 km2). The objective of this paper was to present ET information on meso‐scale watersheds in the Minjiang Valley. Four meso‐scale watersheds (1,700‐5,600 km2) located in the Minjiang Valley were used to estimate ET using the water balance approach. We first generated forest vegetation variables (coniferous forest percentage, forest cover percentage, and derived forest vegetation index) using remote sensing data. Landsat 5 TM satellite images, acquired on June 26, 1994, were selected for the vegetation classification. Actual annual ET was calculated based on 11‐year estimated precipitation and measured streamflow data (1992‐2002). We also calculated potential ET (PET) using an improved Thornthwaite model for all four watersheds for the period of 1992‐1998. PET can provide additional information about potential capacity of water flux to atmosphere in the region. Seasonal (dry and rainy) PET and ET for all studied watersheds were also estimated for comparison purposes as the water balance approach, at shorter than annual scales, would likely provide inaccurate estimates of ET. The dominant vegetations in the Minjiang Valley were grasslands, conifer forests, and shrub‐lands. Our results confirmed that both ET and PET for three studied meso‐scale watersheds in the Minjiang Valley is relatively low (39.5‐43.8 and 28.2‐47.7% for ET and PET, respectively), with an exception of ET in the Yuzixi watershed being 71.1%. This result is generally consistent with previous research at small watershed scales. Furthermore, the low ET across various scales in the Minjiang Valley may be related to the unique deeply cut valley environment.
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) | 0,000 | 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 ».