Water Needs of Cotton Plants under Climate Change in Syria During the Period 1970-2020
Notice bibliographique
Résumé
This research aims to study the reality of changes in the climatic water balance and its impact on the water needs of cotton plants in Syria during the period from 1970 to 2020. It evaluates drought in the study area using the NDMI (Normalized Difference Moisture Index) based on 20 cloud-free Landsat satellite images with a spatial resolution of 30m over the study area during the studied period (1970-2020). Additionally, the research analyzes climatic water balance elements such as precipitation and potential evapotranspiration (PET) at annual, seasonal, and monthly levels, while identifying the general trend throughout the study period. It also aims to determine the changes in actual evapotranspiration (AET), which reflects the actual water needs for cotton plants in the main cultivation areas in Syria (Hama, Aleppo, Raqqa, Deir Al-Zor) during the growing season and at each of its four growth stages, within the context of current climate changes. Simple linear regression models were used to identify the trend for precipitation, potential evapotranspiration (PET), actual evapotranspiration (AET), and the climatic water balance. The results indicated a statistically significant general trend ( P < 0.05) for both potential and actual evapotranspiration during the studied period, while showing a statistically significant decreasing trend for precipitation ( P < 0.05) at the selected climate stations, along with the existence of a climatic water deficit in the cotton-growing regions of Syria throughout the studied period.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».