Impact of groundwater depth on crop coefficient: An improved evapotranspiration model
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the impact of groundwater depth on actual crop evapotranspiration (ET c act ) is essential for agricultural water management in shallow water table regions. A four-year field experiment (2019–2023) was conducted at the Wudaogou Hydrological Experimental Station to monitor the ET c act of winter wheat under different groundwater depth conditions, while simultaneously recording key meteorological variables, including air temperature, precipitation, wind speed, net radiation, relative humidity, sunshine duration, soil heat flux, and soil temperature. Based on the observed data, we analyzed the influence of groundwater depth on winter wheat ET c act and actual crop coefficients ( K c act ). The results revealed that both ET c act and K c act exhibited a clear exponential relationship with groundwater depth, showing a significant decreasing trend as the depth increased. Building upon this finding, we developed a Groundwater–Meteorology-Based Actual Crop Evapotranspiration Model (GW–M model) that incorporates both groundwater depth and meteorological factors. In the model, these variables affect ET c act by influencing the K c act . The selection of meteorological factors was guided by the top three variables identified through geographical detector analysis. The model effectively reproduced the ET c act process of winter wheat in shallow groundwater areas. Comparative analysis with other evapotranspiration models demonstrated that the proposed model achieved higher accuracy. This study underscores the pivotal role of groundwater depth in regulating ET c act in shallow water table areas. The proposed modeling approach offers a flexible and scalable framework for simulating ET c act under variable groundwater conditions, thereby providing theoretical support for regional-scale agricultural water management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 ».