Detecting significant decreasing trends of land surface soil moisture in eastern China during the past three decades (1979–2010)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding the historical trends and driving mechanism of China's soil moisture change is an important step in combating climate change. Using the time series satellite‐derived Essential Climate Variable Soil Moisture (ECV_SM) product, we detected a significant decrease trend in land surface soil moisture in eastern China over a 32 year period (1979–2010). Theoretical sensitivity analysis suggested that soil moisture is regulated collectively by precipitation (P), potential evapotranspiration (PET), land surface conditions such as land cover/use changes, landscape features, irrigation and urban expansion, (m), and the water balance between input and output water supplies O (the input water supplies minus the output). The change in spatial pattern and temporal trend of P/PET is highly consistent with the corresponding change in soil moisture. The magnitude of soil moisture variation is also well correlated with that of P/PET (R2 = 0.43; p < 0.001). Therefore, P/PET is believed to be the dominant factor in determining the temporal trends of soil moisture change. Among the 29 drainage basins with significant decreasing trend of soil moisture change, the areas of forest cover increased by 36.08% and the average topographic slope was twice steeper than that of other regions. Therefore, besides the climate factor (P/PET variable), land surface conditions (such as land cover changes and topographic) also played important roles in regulating the trend of regional soil moisture change.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».