MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2998749464 · doi:10.5194/hess-2019-679

Deep soil water <sup>18</sup>O and <sup>2</sup>H measurements preserve long term evaporation rates on China's Loess Plateau

2020· article· en· W2998749464 sur OpenAlexaff
Wei Xiang, Bingcheng Si, Min Li, Han Li

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesHigher Education Discipline Innovation ProjectNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSoil waterEvaporationPrecipitationEnvironmental scienceStable isotope ratioPotential evaporationFractionationChemistrySoil scienceAtmospheric sciencesGeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetHydrology and Watershed Management Studies→Travaux en français237 207→