Deep soil water <sup>18</sup>O and <sup>2</sup>H measurements preserve long term evaporation rates on China's Loess Plateau
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Knowledge about the long-term average soil evaporation, especially the ratio of evaporation to precipitation (f), is important for assessing the total available water resources. However, determining the long-term f remains technically challenging because soil evaporation is highly dynamic. Here we hypothesize that the stable isotopes (2H and 18O) of deep soil water preserve the long-term evaporation effects on precipitation and can be used to estimate long-term f. Our results showed that the deep soil water (2–10 m) had a mean line-conditioned excess (lc-excess) less than zero (−13.1 ‰ to −3.8 ‰) at the 15 sites across China's Loess Plateau, suggesting that evaporation effects are preserved in the isotopic compositions of the deep soil water. We then estimated f by the new lc-excess method that combines lc-excess and the Rayleigh fractionation theory, because it does not require the initial source isotopic values of soil water, which has a distinct advantage over traditional isotope-based methods (e.g. Craig-Gordon model) that require such information a priori. The estimated f of the 15 sites varied from 11 % to 30 %, and over 60 % of the variability of f was explained by the well-known Budyko dryness index. These data are also comparable with available annual estimates under similar climate regions of the world. Furthermore, these data represent a long-term average value because soil water tritium profile shows that deep soil water has a long residence time on the order of years to decades. Our work suggests that isotopic compositions of deep soil water can be used to calculate long-term average f where water flow within the unsaturated zone is piston-like flow predominantly, and the new lc-excess method provides an effective tool to estimate f.
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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 | 0,000 | 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 ».