Better Drought Index between SPEI and SMDI and the Key Parameters in Denoting Drought Impacts on Spring Wheat Yields in Qinghai, China
Notice bibliographique
Résumé
Drought has great negative impacts on crop growth and production. In order to select appropriate drought indices to quantify drought influences on crops to minimize the risk of drought-related crops as much as possible, climate and spring wheat yield-related data from eight sites in the Qinghai Province of China were collected for selecting better drought index between standardized precipitation evapotranspiration index (SPEI, denoting meteorological drought) and soil moisture deficit index (SMDI, denoting agricultural drought) as well as the key parameters (timescale and month) in denoting drought impacts on spring wheat yields. The spring wheat yields during 1961–2018 were simulated by the DSSAT–CERES–Wheat model. Pearson correlations were used to investigate the relationship between SPEI and SMDI and between spring wheat yields and drought indices at different timescales. The results showed that: (1) SMDI reflected more consistent dry/wet conditions than SPEI when the timescales changed and (2) There were one- and two-month lags in SMDI compared to SPEI (with the higher correlation coefficients values of 0.35–0.68) during May to August and (3) May (the jointing period of spring wheat) and the two-month timescale of SMDI0–10 (with the higher correlation coefficients values of 0.21–0.37) were key parameters denoting drought influences on spring wheat yield and (4) The correlations between the linear slopes of spring wheat yield reduction rate and linear slopes of SMDI0–10 in May at the studied eight sites were considerable between 1961–2018 (r = 0.85). This study provides helpful references for mitigating the drought risk of spring wheat.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».