Use of the National Drought Model (NDM) in Monitoring Selected Agroclimatic Risks Across the Agricultural Landscape of Canada
Notice bibliographique
Résumé
The National Drought Model (NDM) is an amalgamation of the atmospheric component of the original Palmer Drought and Versatile Soil Moisture Budget (VSMB) models. The NDM uses locally derived coefficients from the station or gridded climate data to calculate a calibration factor for comparing locations in time and space. A modular approach is used to model major processes such as evapotranspiration, biometeorological time, snowmelt, and the cascading of soil moisture down to the root zone. The modular approach allows modifications to be made to specific sections without making structural changes to the entire model or the data inputs. The NDM is an operational tool, integrating data from the climate, soil, and plant sciences to monitor agroclimatic risks such as drought and excess moisture. In this paper, the capacity of the NDM to monitor extreme agroclimatic risks, such as drought and flooding of agricultural soils, was assessed. Using the Palmer Drought Severity Index component of the NDM, the mapping of the spatial extent and severity of the 2001 and 2002 droughts across Canada and the excess moisture conditions on the Canadian Prairies in 2010 agreed with other assessments. The validation study of soil moisture at two Alberta locations (Lethbridge and Beaverlodge) showed that the VSMB tracked the soil moisture flux in the root zone successfully in response to changing environmental conditions. The VSMB explained about 70 and 60% of the variance in observed soil moisture at the two respective locations.
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 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 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 ».