Spatial Distribution of Calibrated WOFOST Parameters and Their Influence on the Performances of a Regional Yield orecasting System
Notice bibliographique
Résumé
We investigate in this study (i) a redefinition of crop variety zonations at a spatial scale of 10x10 km, and (ii) the influence of recalibrated crop parameters on regional yield forecasting of winter wheat and grain maize in western Europe. The baseline zonation and initial crop parameter set was derived from the operational European crop growth monitoring system (CGMS) which involves the agrometeorological model WOFOST. Air temperature data from 325 weather stations over the 1992-2007 period were used to define new zonations in a 300 x 300 km test site. Two parameters which influenced mostly the phenological development stages (i.e. TSUM1 and TSUM2, the effective air temperature sums from emergence to anthesis, and from anthesis to maturity, respectively) were chosen and calibrated. The CGMS was finally run based on these new recalibrated parameters and simulated crop status indicators were compared with official statistics over the 2000-2007 period. Our results showed that the days of anthesis and maturity were simulated with coefficients of determination (R2) ranging from 0.22 to 0.87 for both crops over the study site. A qualitative assessment of maximum leaf area index and harvest index also revealed a more consistent spatial pattern than the initial zonation in the simulation results. Finally, recalibrated TSUM1 and TSUM2 led to improved relationships between official yield and simulated crop indicators (significant R2 in 17 out of 28 and in 14 out of 59 NUTS3 regions with respect to the best predictor for grain maize and winter wheat, respectively).
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».