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Enregistrement W4403683445 · doi:10.1007/s13593-024-00981-5

Numerical exploration of the impact of hydrological connectivity on rainfed annual crops in Mediterranean hilly landscapes

2024· article· en· W4403683445 sur OpenAlexfundno aff
Mariem Dhouib, Jérôme Molénat, Laurent Prévot, Insaf Mekki, Rim Zitouna‐Chebbi, Frédéric Jacob

Notice bibliographique

RevueAgronomy for Sustainable Development · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueClimate change impacts on agriculture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDépartement Soutien et Formation, Institut de Recherche pour le DéveloppementInstitut de Recherche pour le DéveloppementInstitut National de Recherche pour l'Agriculture, l'Alimentation et l'EnvironnementAgence Nationale de la RechercheMinistry of Advanced Education and Skills Development
Mots-clésMediterranean climateAgricultureAgroforestryGeographyEnvironmental scienceWater resource managementHydrology (agriculture)Earth sciencePhysical geographyGeologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Within hilly agricultural landscapes, topography induces lateral transfers of runoff water, so-called interplot hydrological connectivity. Runoff water from upstream plots can infiltrate downstream plots, thus influencing the water content in the root zone that drives crop functioning. The impact of runoff on crop functioning can be crucial for optimizing agricultural landscape management strategies. However, to our knowledge, no study has specifically focused on the impact on crop yield. The current study aims to comprehensively investigate the impact of runoff on crop functioning in the context of Mediterranean rainfed annual crops. To quantify this impact, we conduct a numerical experiment using the AquaCrop model and consider two hydrologically connected plots. The experiment explores a range of upstream and downstream agro-pedo-climatic conditions: crop type, soil texture and depth, climate forcing, and the area of the upstream plot. The experiment relies on data collected over the last 25 years in OMERE, an environment research observatory in northeastern Tunisia, and data from literature. A key finding in the results is that water supply through hydrological connectivity can enhance annual crop production under semiarid and subhumid climate conditions. Specifically, the results show that the downstream infiltration of upstream runoff has a positive impact on crop functioning in a moderate number of situations, ranging from 16% (wheat) to 33% (faba bean) as the average across above ground biomass and yield. Positive impact is mostly found for higher soil available water capacity and under semiarid and dry subhumid climate conditions, with a significant impact of rainfall intra-annual distribution in relation to crop phenology. These research needs to be expanded by considering both a wider range of crops and future climate conditions.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,240 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2024
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Résumé présentoui

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