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Enregistrement W2747662963 · doi:10.5194/hess-21-4149-2017

Evaporation from cultivated and semi-wild Sudanian Savanna in west Africa

2017· article· en· W2747662963 sur OpenAlexafffund
Natalie Ceperley, Théophile Mande, Nick van de Giesen, S. W. Tyler, Hamma Yacouba, M. B. Parlange

Notice bibliographique

RevueHydrology and earth system sciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDirektion für Entwicklung und ZusammenarbeitSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungÉcole Polytechnique Fédérale de Lausanne
Mots-clésEnvironmental scienceEvapotranspirationEddy covarianceNormalized Difference Vegetation IndexVegetation (pathology)Potential evaporationPrecipitationHydrology (agriculture)AridLand coverLatent heatLeaf area indexGeographyEcosystemLand useEcologyGeologyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Rain-fed farming is the primary livelihood of semi-arid west Africa. Changes in land cover have the potential to affect precipitation, the critical resource for production. Turbulent flux measurements from two eddy-covariance towers and additional observations from a dense network of small, wireless meteorological stations combine to relate land cover (savanna forest and agriculture) to evaporation in a small (3.5 km2) catchment in Burkina Faso, west Africa. We observe larger sensible and latent heat fluxes over the savanna forest in the headwater area relative to the agricultural section of the watershed all year. Higher fluxes above the savanna forest are attributed to the greater number of exposed rocks and trees and the higher productivity of the forest compared to rain-fed, hand-farmed agricultural fields. Vegetation cover and soil moisture are found to be primary controls of the evaporative fraction. Satellite-derived vegetation index (NDVI) and soil moisture are determined to be good predictors of evaporative fraction, as indicators of the physical basis of evaporation. Our measurements provide an estimator that can be used to derive evaporative fraction when only NDVI is available. Such large-scale estimates of evaporative fraction from remotely sensed data are valuable where ground-based measurements are lacking, which is the case across the African continent and many other semi-arid areas. Evaporative fraction estimates can be combined, for example, with sensible heat from measurements of temperature variance, to provide an estimate of evaporation when only minimal meteorological measurements are available in remote regions of the world. These findings reinforce local cultural beliefs of the importance of forest fragments for climate regulation and may provide support to local decision makers and rural farmers in the maintenance of the forest areas.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,196 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations11
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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