Spatial mapping of growing degree days: an application of MODIS-based surface temperatures and enhanced vegetation index
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Growing degree days (GDD) is a simple temperature-based index of biological development. In this paper we evaluated the potential of using 2003-2005 MODIS-based 8-day and 16-day composites of daytime surface temperature (TS) and enhanced vegetation index (EVI) values at 250 m resolution for mapping GDD. The work was applied to the Canadian Atlantic Maritime Ecozone as a demonstration of the methodology. The work proceeded by establishing an empirical relationship between mean tower-based estimates of TS for the MODIS-acquisition period of 10:30 am-12:00 pm and the daily mean TS calculated from half-hourly emitted infrared/longwave radiation measurements taken from four flux sites in southern commercial forests of Canada. The relationship revealed a strong correlation between variables (r2=98.4%) and was central to the calculation of daily mean TS from MODIS-based estimates of TS. Since seasonally-based estimates of GDD and EVI were strongly correlated (r2=87%), data fusion techniques were applied to enhance the GDD map originally produced at 1 km resolution (from infrared emission band data), to 250 m. In general, the MODIS-derived map of GDD showed a positive constant offset of about 511 degree days from calculated long-term averages (1971 2000) based on temperatures collected at 101 Environment Canada climate stations.
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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 | 0,001 | 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 découle