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Enregistrement W2164593365 · doi:10.1017/s0021859606006101

An evaluation of EPIC soil water and yield components in the gully region of Loess Plateau, China

2006· article· en· W2164593365 sur OpenAlex
Mingbin Huang, Jacques Gallichand, Tinghui Dang, M. A. Shao

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Agricultural Science · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceEvapotranspirationSoil waterHydrology (agriculture)Water balanceCalibrationWater contentGrowing seasonLoessMathematicsAgronomySoil scienceGeologyStatisticsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Erosion and Productivity Impact Calculator (EPIC) has been used to determine the effect of different cropping systems and management practices on soil productivity in the Loess Plateau of China. However, its crop growth and soil water balance submodels have not been verified in this region. The objective of the present study was to evaluate the ability of EPIC to estimate soil water content (θ in m 3 /m 3 ), seasonal evapotranspiration (ET in mm/season) and crop yield ( Y in t/ha) for winter wheat and maize. A 20-year field experiment was conducted at the Changwu Agro-ecological Experimental Station of the Loess Plateau, and divided into a calibration period and a validation period. Data from calibration (1984–94) were used to optimize the four most sensitive parameters of the EPIC crop yield submodel, whereas data from 1994 to 2004 were used for validation. For both crops, there were no significant differences between measured and estimated long-term means of the three variables ( P =0·05) for either the calibration or validation periods. EPIC estimated all three variables with a small relative root mean square error (RRMSE), i.e. the ratio of root mean square error to the mean value. For wheat and maize, the calibration period resulted in respective RRMSE values of 0·112 and 0·100 for θ, 0·121 and 0·116 for ET, and 0·135 and 0·147 for Y. During the validation period, the RRMSE values obtained were 0·090 and 0·085 for θ, 0·129 and 0·135 for ET, and 0·169 and 0·149 for Y, for wheat and maize, respectively. The performance of EPIC in estimating annual values of θ, ET and Y was variable. For validation, EPIC explained 65, 79 and 64% of the measured variations of θ, ET and Y, respectively, for wheat, and 60, 70 and 67% for maize. The EPIC-estimated long-term average values of the three variables were not significantly different from measured values for winter wheat and maize during the calibration and validation periods. It can therefore be used in the gully region of the Loess Plateau to define alternative cropping systems and management practices.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,901
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,220
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