Estimation of Crop Water Requirements in Irrigated Land of the Khorezm Oasis in the Context of Climate Change
Notice bibliographique
Résumé
Khorezm province is located in the northwest part of Uzbekistan in the basin of one of largest water sources – the Amu Darya River - and occupies the left bank in the Amu Darya lower reaches. The area of the province is 6,100 km2. The province borders Karakalpakstan in the North, Turkmenistan in the South, and Bukhara province of Uzbekistan in the South-East. Uzbekistan is situated in the territory, where high rates of climate change are expected and observed. According to forecasts, further climate change would cause even higher air temperatures, altered precipitation patterns and severe and prolonged droughts, with consequent lowering of available water resources. More plausible scenarios for Uzbekistan suggest more than 4°С rise in average annual air temperatures by 2080. Water discharge along the Amu Darya River is expected to decrease potentially by 10-15%. Objective of given work is to analyze and assess the positive impacts of climate change through alterations of bioclimatic potential in given terrain and agromelioration parameters of crops, with consequent changes in crop water requirements. Earlier research results showed that the observed growth of thermal potential allows earlier sowing and more rapid accumulation of effective temperatures. This will shorten plant development phases, on the one hand, and, as a result, reduce water use by crops, on the other hand.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».