Improvements to the accuracy of modelled soil water content from the Second Generation Prairie Agrometeorological Model
Notice bibliographique
Résumé
The direct measurement of soil water on a regional scale is often not practical due to large instrumental and labour requirements. Alternatively, soil water estimates can be derived using models. The Second Generation Prairie Agrometeorological Model (PAMII) models soil water, crop development and evapotranspiration (ET) in order to derive an estimate of crop water use. The objective of this study was to validate, and if necessary modify, the soil water component of PAMII using weather and soil water data collected from several spring wheat trials in Saskatchewan and Manitoba during the 2003 though 2006 growing seasons. Comparison of modelled and measured soil water values yielded a RMSE of 62 mm. For most site-years, PAMII overestimated soil water during the second half of the growing season, which was caused by an increase in modelled canopy resistance (rc) before the crop experienced water stress. The rc function was thus modified so that rc would not increase until the soil water content was < 0.5 of plant available water. Overall this modification reduced the RMSE from 62 to 56 mm. In addition, modelled soil water was underestimated during periods that experienced consecutive days of precipitation. This was because the model stopped infiltration when the top-zone reached saturation. When modified to allow infiltration to continue independent of the top-zone’s water content, the RMSE was further reduced to 53 mm. Overall, both modifications reduced the RMSE of modelled soil water by 9 mm, and this reduction was highly significant (P < 0.01). Key words: Prairie Agrometeorological Model (PAMII), soil water modelling, evapotranspiration, Canadian prairies
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».