Applying time series models to estimate time lags between sap flux and micro-meteorological factors
Notice bibliographique
Résumé
Sap flux (Ft) measurements are extensively used to scale-up canopy transpiration and conductance, but time lag between sap flux and canopy transpiration is a problem. As canopy transpiration is nearly synchronous with micrometeorological drivers, better understanding of the lag relationships between Ft and micrometeorological drivers and soil water conditions would benefit the up-scaling of canopy transpiration from sap flux. Time series modeling at different spatial and temporal scales can identify and incorporate time lag effects, as well as multiple variables affecting transpiration and the interactions between them. SARIMAX and GARCH hybrid models were used to capture seasonality and autoregressive conditional heteroscedasticity effects. Two univariate hybrid models were designed to measure vapor pressure deficit () and photosynthetic active radiation (), and one multivariate hybrid model was used in each season. Sap flow lagged behind canopy transpiration by 0–10 min in the dry season and 10–20 min in the wet season. had a stronger influence on transpiration than . Only the interaction between and in the wet season was observed. This study extends the application of time series modeling to the prediction of sap flow dynamics.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 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 ».