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Enregistrement W2324353940 · doi:10.1061/40737(2004)152

Effects of Climate Change on Irrigation Decisions and Low Flow Frequency for a Typical Agricultural River Basin of the Midwestern US

2004· article· en· W2324353940 sur OpenAlexaboutno aff
Hua Xie, J. Wayland Eheart

Notice bibliographique

RevueCritical Transitions in Water and Environmental Resources Management · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeEnvironmental scienceAgriculturePrecipitationIrrigationDrainage basinWatershedWater resourcesStreamflowStructural basinProductivityHydrology (agriculture)Climate modelWater resource managementGeographyEcologyMeteorologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Midwest is the largest agricultural area of the United States. Historically, the climate, characterized by moderate temperatures and ample rainfall, has been suitable for un-irrigated agriculture. However, the specter of climate change has created concerns about the future of Midwestern agriculture, regional fresh water resources and the relationship between the two. Implications of climate change for the Midwest are revealed at the river basin scale in a recent study on the Mackinaw River Basin, a typical agricultural Midwestern watershed of central Illinois, through modeling exercises. Generally in this study a future climate with more frequent droughts is envisioned based on the outcome of one of the major General Circulation Models (GCMs), the Canadian Climate Centre model. Climate change in and of itself will affect the vulnerability of regional fresh water resources, by altering the low flow frequencies of stream at reference gauging stations. Moreover, the threats of droughts may motivate farmers to introduce irrigation in this traditionally rain-fed area to maintain high and stable yields. Such irrigations, if any, could exacerbate the effects of the changes in climatic factors. This study shows that the changes in climatic factors of temperature and precipitation will reduce the agricultural productivity, trigger irrigation and increase the low flow frequencies at reference gauging stations. However, the adverse effects of changes in temperature and precipitation may well be counteracted by the effects of elevated CO2 concentration in atmosphere. Thus, the opposing effects of climate change could very well leave agriculture in central Illinois more or less unchanged.

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 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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,537
Score d'incertitude au seuil0,298

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,200 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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