Modelling of Seasonal Evapotranspiration from an Agricultural Field Using the Canadian Land Surface Scheme (CLASS) with a Pedotransfer Rule and Multicriteria Optimization
Notice bibliographique
Résumé
The performance of the Canadian Land Surface Scheme (CLASS 3.5) was assessed using turbulent fluxes derived from data recorded at two micrometeorological stations located in a potato field in Quebec, Canada. The minimum stomatal resistance, the maximum leaf area index, and the initial water content of the third soil layer were optimized using the Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm-II and the mean square error of the latent heat flux. With respect to benchmark solutions, the optimization improved the sensible and latent heat fluxes by 31 and 23%, respectively. The use of a pedotransfer rule in adjustment of the water content of mineral soils having small percentages of organic matter provided better estimates of the evapotranspiration during the growing stage. However, like the original version of the model (without the pedotransfer rule), it underestimated evapotranspiration throughout the maturity stage. It is noteworthy that the original version produced a good estimate of cumulative evapotranspiration over the entire season as a result of over- and underestimates at the beginning and maturity stage of the growing season, respectively.
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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 ».