Estimating the contribution of groundwater to rootzone soil moisture
Notice bibliographique
Résumé
In the Huaibei Plain basin, China, soybean is a main crop. During the soybean growth period, rainfall can vary largely and depth to watertable can also vary largely. The amount of water supplied to the soybean rootzone by groundwater affects soybean growth and yield. Accurate simulation of groundwater contributions to soybean rootzone soil moisture (groundwater contribution) can be important for determining irrigation to and drainage from soybean fields. Based on field observations and local weather data of 2005, HYDRUS-1D was validated by comparing simulated and measured rootzone soil water contents. The validated model was used to estimate the daily groundwater contributions for three different soybean hydrological growing seasons, i.e., an average year (1997), a wet year (2005), and a dry year (2004) with soybean growth at its optimal state. The main results were: (1) seasonal groundwater contribution was 157 mm in the experimental field, and the estimated groundwater contributions were 158, 222, and 387 mm in the wet, average, and dry seasons, respectively; (2) the groundwater contribution was about 63% of the total seasonal transpiration in the experimental field, and those were about 142, 80, and 66% of the total seasonal transpiration in dry, average, and wet seasons, respectively.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».