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Enregistrement W2485158535 · doi:10.1002/2016gl069946

SMAP soil moisture drying more rapid than observed in situ following rainfall events

2016· article· en· W2485158535 sur OpenAlexafffund
Peter J. Shellito, Eric E. Small, Andreas Colliander, Rajat Bindlish, Michael H. Cosh, Aaron Berg, David D. Bosch, Todd G. Caldwell, David C. Goodrich, Heather McNairn, John H. Prueger, Patrick J. Starks, R. van der Velde, Jeffrey P. Walker

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil Moisture and Remote Sensing
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesCanadian Space AgencyAgricultural Research ServiceGoddard Space Flight CenterEnvironment CanadaU.S. Department of AgricultureNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésIn situEnvironmental scienceWater contentMoistureSoil scienceAtmospheric sciencesMeteorologyGeologyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We examine soil drying rates by comparing surface soil moisture observations from the NASA Soil Moisture Active Passive (SMAP) mission to those from networks of in situ probes upscaled to SMAP's sensing footprint. SMAP and upscaled in situ probes record different soil drying dynamics after rainfall. We modeled this process by fitting an exponential curve to 63 drydown events: the median SMAP drying timescale is 44% shorter and the magnitude of drying is 35% greater than in situ measurements. We also calculated drying rates between consecutive observations from 193 events. For 6 days after rainfall, soil moisture from SMAP dries at twice the rate of in situ measurements. Restricting in situ observations to times of SMAP observations does not change the drying timescale, magnitude, or rate. Therefore, observed differences are likely due to differences in sensing depths: SMAP measures shallower soil moisture than in situ probes, especially after rainfall.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeObservationnel
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

Citations128
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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