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Enregistrement W2335582423 · doi:10.2166/wst.2013.305

Evaluation of the AquaCrop model for simulating yield response of winter wheat to water on the southern Loess Plateau of China

2013· article· en· W2335582423 sur OpenAlex

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

RevueWater Science & Technology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueClimate change impacts on agriculture
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLoess plateauEnvironmental scienceBiomass (ecology)AgronomyYield (engineering)CanopyLoessSoil fertilitySoil waterIrrigationField experimentWater contentGrain yieldSoil scienceMathematicsGeologyBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to evaluate the performance of the FAO-AquaCrop model in winter wheat in the southern Loess Plateau of China. Multi-year field experimental data from 2004 and 2011 were used to calibrate and validate the model for simulating biomass, canopy cover (CC), soil water content, and grain yield under rainfed conditions. The model performance was evaluated using root mean square error (RMSE) and Willmott index of agreement (d) as criteria. The RMSE ranged from 0.16 to 0.38 t/ha for simulating aboveground biomass, 1.87 to 4.15% for CC, 0.50 to 1.44 t/ha for grain yield, and 5.70 to 22.56 mm for soil water content. The d ranged from 0.22 to 0.89, 0.25 to 0.43, 0.36 to 0.62 and 0.95 to 0.98 for aboveground biomass, CC, soil water content and grain yield, respectively. Generally, the model performed better for simulating CC and yield than biomass and soil water content. The results further indicated that AquaCrop is capable of simulating winter wheat yield under rainfed conditions. Further improvement may be needed to capture the variation of different management practices such as fertility and irrigation levels in this region.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,177

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,211 · 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