Assessing Different Plant‐Centric Water Stress Metrics for Irrigation Efficacy Using Soil‐Plant‐Atmosphere‐Continuum Simulation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding plant water stress (PWS) in the soil‐plant‐atmosphere‐continuum (SPAC) that connects water supply from soil, water demand from atmosphere, and plant self‐regulation is a prerequisite for efficient irrigation in response to water scarcity. Currently, PWS can be defined in various ways, for example, based on environmental factors and/or plant‐centric metrics. The environment‐based metrics usually do not take plants into consideration. Regarding the existing plant‐centric metrics, their interconnections and abilities to capture the physical water constraints from both soil water supply and atmospheric water demand are still unclear. This research investigates the theoretical foundations behind different PWS metrics, and assesses their efficacy and potentials for irrigation scheduling. This study first investigated the interconnections among different PWS metrics and the co‐regulation of soil moisture and vapor pressure deficit (VPD) on the plant‐centric metrics through an advanced process‐based model, ecosys . We then use ecosys to test different PWS metrics’ performance in guiding irrigation in terms of water use, maize yield, and economic profits. The case study was conducted at sites across a dramatic rainfall gradient in Nebraska, the largest irrigation state in the United States Corn Belt. The ecosys simulation indicates that canopy water potential and stomatal conductance ( g s ) are the most effective plant‐centric metrics in the SPAC system in indicating PWS. In addition, our findings show that using the plant‐centric metrics‐based irrigation schemes, which capture the co‐regulation of soil moisture and VPD, can improve producers’ economic profits through water savings.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».