RZWQM2 simulated irrigation strategies to mitigate climate change impacts on cotton production in hyper–arid areas
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Improving cotton ( Gossypium hirsutum L.) yield and water use efficiency (WUE) under future climate scenarios by optimizing irrigation regimes is crucial in hyper–arid areas. Assuming a current baseline atmospheric carbon dioxide concentration ( \({\left[{\text{C}\text{O}}_{2}\right]}_{\text{a}\text{t}\text{m}}\) ) of 380 ppm (baseline, BL 0/380 ), the Root Zone Water Quality Model (RZWQM2) was used to evaluate the effects of four climate change scenarios — S 1.5/380 ( \(\varDelta {\text{T}}_{\text{a}\text{i}\text{r}}^{^\circ }=1.5^\circ \text{C}, \varDelta {\left[{\text{C}\text{O}}_{2}\right]}_{\text{a}\text{t}\text{m}}=0\) ), S 2.0/380 ( \(\varDelta {\text{T}}_{\text{a}\text{i}\text{r}}^{^\circ }=2.0^\circ \text{C}, \varDelta {\left[{\text{C}\text{O}}_{2}\right]}_{\text{a}\text{t}\text{m}}=0\) ), S 1.5/490 ( \(\varDelta {\text{T}}_{\text{a}\text{i}\text{r}}^{^\circ }=1.5^\circ \text{C}, \varDelta {\left[{\text{C}\text{O}}_{2}\right]}_{\text{a}\text{t}\text{m}}=+110 \text{p}\text{p}\text{m}\) ) and S 2.0/650 ( \(\varDelta {\text{T}}_{\text{a}\text{i}\text{r}}^{^\circ }=2.0^\circ \text{C}, \varDelta {\left[{\text{C}\text{O}}_{2}\right]}_{\text{a}\text{t}\text{m}}=+270 \text{p}\text{p}\text{m}\) ) on soil water content ( θ ), soil temperature ( \({\text{T}}_{\text{s}\text{o}\text{i}\text{l}}^{^\circ }\) ), aboveground biomass, cotton yield and WUE under full irrigation. Cotton yield and irrigation water use efficiency (IWUE) under ten different irrigation management strategies were analysed for economic benefits. Under the S 1.5/380 and S 2.0/380 scenarios, the average simulated aboveground biomass of cotton ( vs . BL 0/380 ) declined by 11% and 16%, whereas under S 1.5/490 and S 2.0/650 scenarios it increased by 12% and 30%, respectively. The simulated average seed cotton yield ( vs . BL 0/380 ) increased by 9.0% and 20.3% under the S 1.5/490 and S 2.0/650 scenarios, but decreased by 10.5% and 15.3% under the S 1.5/380 and S 2.0/380 scenarios, respectively. Owing to greater cotton yield and lesser transpiration, a 9.0% and 24.2% increase ( vs . BL 0/380 ) in cotton WUE occurred under the S 1.5/490 and S 2.0/650 scenarios, respectively. The highest net income ($3741 ha −1 ) and net water yield ($1.14 m −3 ) of cotton under climate change occurred when irrigated at 650 mm and 500 mm per growing season, respectively. These results suggested that deficit irrigation can be adopted in irrigated cotton fields to address the agricultural water crisis expected under climate change.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».