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Enregistrement W2044299176 · doi:10.3137/ao.v450103

Thirty‐five year (1971–2005) simulation of daily soil moisture using the variable infiltration capacity model over China

2007· article· en· W2044299176 sur OpenAlexafffundvenue
Zhiyong Wu, Guihua Lu, Lei Wen, Charles A. Lin, Jianyun Zhang, Yang Yang

Notice bibliographique

RevueATMOSPHERE-OCEAN · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil Moisture and Remote Sensing
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Foundation for Climate and Atmospheric Sciences
Mots-clésInfiltration (HVAC)Environmental scienceChinaMoistureVariable (mathematics)Water contentSoil scienceHydrology (agriculture)Geotechnical engineeringMathematicsMeteorologyGeographyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We use the Variable Infiltration Capacity (VIC) land surface macroscale hydrology model driven by observed maximum and minimum air temperatures and precipitation to map daily soil moisture values over China for the period 1 January 1971 to 31 July 2005. The model is applied over a grid of 10 458 points with a resolution of 30 km × 30 km. The model is first calibrated using observed hydrographs from 35 catchments with drainage areas varying from 190 to 351 530 km2. The model is then validated over these 35 catchments at different periods, and over an additional eight catchments with drainage areas ranging from 1230 to 10 010 km2. An estimation procedure to determine model parameters is developed and applied to catchments where hydrographs are not available for the standard calibration process. In situ soil moisture measurements from 28 sites around the country are also used for model validation. VIC performs well over both calibration and validation catchments especially in humid and semi‐humid regions. The 35‐year soil moisture climatology for the top 1 m from VIC is consistent with known soil moisture conditions in China.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,199
Score d'incertitude au seuil0,396

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations60
Publié2007
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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