Cross‐correlation patterns of air and soil temperatures, rainfall and <i>Diaprepes abbreviatus</i> root weevil in citrus
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Time series cross-correlation analysis is appropriate when measuring relationships between two different time series. Using this approach, the authors quantified the relationship between the time series air temperature (AT), soil temperature (ST), rainfall, relative humidity (RH) and Diaprepes abbreviatus (L.) (Coleoptera: Curculionidae) root weevil across a period of 30 months, and examined how closely the distribution of Diaprepes root weevil was related to AT, ST, rainfall and RH within this period of time. The study was conducted on a poorly drained Spodosol in a citrus [Citrus sinensis (L.) Osb.] grove in DeSoto County, south-west Florida, from April 2001 to September 2003. Adult weevil populations were monitored using 100 Tedders traps in a 30 x 15 m grid. Weather data (0.6 m AT, 0.1 m ST, 2 m rainfall and 2 m RH) were monitored by Florida Automated Weather Networks. The monthly mean and standard deviation were 22.3 +/- 4.0 degrees C for AT, 24.7 +/- 4.2 degrees C for ST, 146.0 +/- 122.7 mm for rainfall, 78.2 +/- 4.7% for RH and 0.74 +/- 0.59 adults trap(-1) for the root weevil. Weevil density was positively correlated with AT (r = 0.45, P < 0.0133), ST (r = 0.49, P < 0.0067) and rainfall (r = 0.38, P < 0.0450). The environmental variables AT, ST, rainfall and RH were correlated with each other (0.42 < r < 0.99, 0.0246 < P < 0.0001). All weather and Diaprepes variables were autocorrelated with each other within a time of 3 months. The cross-correlation coefficients varied between - 0.59 and 0.65 for the pair-variable between Diaprepes, AT, ST and rainfall, and these pair-variables were correlated across a time period of 4 months. The present results suggested that warm, wet conditions contributed to the root weevil outbreaks, and environmental temperature and rainfall were the variables most closely related to Diaprepes root weevil distribution in time.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle