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Enregistrement W3093511397 · doi:10.5194/egusphere-egu2020-8647

An ecohydrological journey of 4500+ years reveals a surprisingly stable precipitation-aquifer recharge relation in the Jerusalem region

2020· article· en· W3093511397 sur OpenAlexaff
Simone Fatichi, Nadav Peleg, Theodoros Mastrotheodoros, Christoforos Pappas, Efrat Morin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandslides and related hazards
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGroundwater rechargePrecipitationEnvironmental scienceHydrology (agriculture)AquiferGroundwaterSurface runoffAtmospheric sciencesGeologyGeographyEcologyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The analyses of ecosystem response to climatic variability have been primarily concentrated on the last decades, due mainly to the lack of long-term meteorological records. Here, we assessed long-term precipitation-aquifer recharge dynamics in the Jerusalem region by exploring a unique 4500 years reconstructed annual precipitation time series (Morin et al 2019) and proxy information on air temperature, solar radiation, and atmospheric CO2 concentration [CO2]. We combined these data to reconstruct continuous hourly time series of climatic variables from 2500 B.C. to present using a weather generator model. The reconstructed climatic variables were then used to force the T&C mechanistic ecohydrological model (Fatichi and Pappas, 2017). Simulation results quantified the change in groundwater recharge, a key variable for water resource management in the region, which is simulated as deep drainage from the soil profile. For the recent years, modeled vegetation dynamics were evaluated with remote sensing observations of Leaf Area Index (LAI) while modeled recharge was validated with observed discharge from a number of local springs. The 4500 years of simulations revealed that groundwater recharge was strongly affected by precipitation not only at the annual scale, as expected, but also by a multi-decadal average, suggesting an important memory effect of soil moisture conditions on recharge. Almost the entire variability in groundwater recharge over 4500 years was explained by precipitation alone, with minor effects of temperature and [CO2], which both displayed significant changes in the last 50 years. The compensating biophysical and ecophysiological effects of [CO2] increase on plants could explain this pattern: while an increase in [CO2] stimulates productivity and LAI, increasing also evapotranspiration (ET) and decreasing recharge, it also improves water use efficiency, thus largely cancelling the aforementioned effect on ET. A sensitivity analysis to expected future levels of [CO2] and temperature clearly showed that elevated CO2 contributes to maintain current groundwater recharge values also in the future by closing stomata. However, a +2-3°C air temperature increase could reduce groundwater recharge of 30-40% due to enhanced ground evaporation and evaporation from interception, but also because of larger transpiration due to higher vapor pressure deficit, despite an enhanced plant water stress. The link between groundwater recharge and precipitation in the Jerusalem region has been very stable in the last 4500 years, but this stability is jeopardized in a warmer future, with potentially strong implications for water resources management. Morin, E., Ryb, T., Gavrieli, I., & Enzel, Y. (2019). Mean, variance, and trends of Levant precipitation over the past 4500 years from reconstructed Dead Sea levels and stochastic modeling. Quaternary Research, 91(2), 751-767. doi:10.1017/qua.2018.98 Fatichi S., and C. Pappas (2017). Constrained variability of modeled T:ET ratio across biomes. Geophysical Research Letters. 44(13), 6795-6803, doi:10.1002/2017GL074041

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,068

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
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