Extreme Precipitation Years and Their Occurrence Frequency Regulate Long‐Term Groundwater Recharge and Transit Time
Notice bibliographique
Résumé
Core Ideas Long‐term groundwater recharge in semiarid regions was investigated. New deep drainage and water table schemes were added to Community Land Model. Most groundwater recharge at depth occurs in wet years. Frequency of wet years in a period controls the groundwater recharge in that period. Deep drainage, defined as the water flux below the plant root zone, is potential groundwater recharge in arid and semiarid regions but remains poorly understood. This study aims to explore long‐term (1901–2015) deep drainage (at the 75‐m depth) in a semiarid region with deep unsaturated zone (>90‐m depth). For this purpose, a winter wheat ( Triticum aestivum L.) field on the Loess Plateau of China was investigated using the Community Land Model (CLM) version 4.0. A new water table scheme was added to CLM version 4.0 to better simulate the water table depth. We found that wet years (with precipitation >650 mm yr −1 ) are the main source of recharge to the deep soil (e.g., >75‐m depth). The average response time of recharge to a wet year was 8.3 yr to 75‐m depth, which is only 9% of the response time averaged across all non‐wet years in the period. Our results also indicate that the frequency of wet years rather than the average annual precipitation amount plays a more important role in generating deep drainage and groundwater recharge. The results of this study provide new insight into the long‐term groundwater recharge in regions with a deep unsaturated zone.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».