Evaluating the use of spatially varying versus bulk average 3D vegetation structural inputs to modelled evapotranspiration within heterogeneous land cover types
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The Western Boreal Plain of north‐central Alberta is prone to water‐deficit conditions and is hydrologically sensitive to changes in climate, natural resource extraction and disturbance. Accurate measurement and modelling of the main components of the water balance are important for ecosystem and reclamation management; however, the lack of hydro‐meteorological instrumentation found within different land cover types makes quantification of changes to the water balance difficult over large areas. Remote sensing data can provide spatial estimates of land cover distribution and leaf area index (LAI) used as inputs into land surface models. However, land surface models can often suffer from inaccuracies as a result of spatial (coarse pixel) and temporal (discrete acquisition) resolutions, mis‐classification and inaccurate representation of LAI using remote sensing data. This study uses high‐resolution (1 m × 1 m) Light Detection and Ranging‐derived vegetation parameters (land cover type, LAI and 3D vegetation frictional influences on air movement) as inputs into the Penman–Monteith evapotranspiration (ET) model along with measured hydro‐meteorological variables. Comparison with eddy covariance (EC) measurements indicated that spatially explicit ET estimates at 1 m resolution (over a 5 km × 5 km study area) provided better estimates compared with bulk average ET estimates per land cover type. ET estimates scaled using spatially variable vegetation inputs only underestimated measured fluxes by 2% and 3% at 22·5 and 3 m EC instrumentation towers, respectively. Bulk averaged ET estimates underestimated measured ET by 5% at the 3 m tower and overestimated EC by 7% at the 22·5 m EC tower. Over coarser scales, the error associated with bulk input parameters can lead to error in overall water balance estimation. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Simulation ou modélisation | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Simulation ou modélisation | low |
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 | 0,000 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».