Assessment of Different Water Use Efficiency Calculations for Dominant Forage Crops in the Great Lakes Basin
Notice bibliographique
Résumé
Water use efficiency (WUE) can be calculated using a range of methods differing in carbon uptake and water use variable selection. Consequently, inconsistencies arise between WUE calculations due to complex physical and physiological interactions. The purpose of this study was to quantify and compare WUE estimates (harvest or flux-based) for alfalfa (C3 plant) and maize (C4 plant) and determine effects of input variables, plant physiology and farming practices on estimates. Four WUE calculations were investigated: two “harvest-based” methods, using above ground carbon content and either precipitation or evapotranspiration (ET), and two “flux-based” methods, using gross primary productivity (GPP) and either ET or transpiration. WUE estimates differed based on method used at both half-hourly and seasonal scales. Input variables used in calculations affected WUE estimates, and plant physiology led to different responses in carbon assimilation and water use variables. WUE estimates were also impacted by different plant physiological responses and processing methods, even when the same carbon assimilation and water use variables were considered. This study highlights a need to develop a metric of measuring cropland carbon-water coupling that accounts for all water use components, plant carbon responses, and biomass production.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».