MODELING EVAPOTRANSPIRATION FOR C4 and C3 CROPS IN THE WESTERN LAKE ERIE BASIN USING REMOTE SENSING DATA
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Growing monoculture impacts not just soil properties and biodiversity but also local hydrology including evapotranspiration (ET). The Midwest region of the U.S. is known for its monoculture trend by growing and producing corn, which commonly replaces other crop types. In addition to large areas covered with corn, the photosynthetic adaptations of corn, being the C4 crop, affects ET differently than other C3 crops such as soybean, wheat, and alfalfa. This study aims to model and compare ET for C3 and C4 crops using remote sensing (Sentinel-2 data) and the Boreal Ecosystem Productivity Simulator (BEPS) model, modified to consider C3 and C4 crops. The study explores the ET rate trend for corn and soybean in an agriculture area situated in the Western Lake Erie Basin, where the balance between evapotranspiration, groundwater level, and surface runoff may play a role in agricultural runoff and Lake Erie’s algal blooms caused by runoff pollution. The results suggest that the monthly average ET rates for both soybean (C3) and corn (C4) reach its maximum at the mid-to-late growing season. However, the ET rate for corn is higher than for soybean in the early season (June) (ET = 121 mm month−1 for corn; ET = 105 mm month−1 for soybean), while the ET rate for soybean becomes higher than for corn soon after (July) and becomes considerably higher in August (ET = 181 mm month−1 for corn; ET = 218 mm month−1 for soybean). It is surmised that the higher ET rate for corn in the early growing season is due to nitrogen-based fertilizer commonly applied to corn parcels at that time, whereas soybean growth is based on biological nitrogen fixation.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».