ECOSTRESS: NASA's Next Generation Mission to Measure Evapotranspiration From the International Space Station
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The ECOsystem Spaceborne Thermal Radiometer Experiment on Space Station (ECOSTRESS) was launched to the International Space Station on 29 June 2018 by the National Aeronautics and Space Administration (NASA). The primary science focus of ECOSTRESS is centered on evapotranspiration (ET), which is produced as Level‐3 (L3) latent heat flux ( LE ) data products. These data are generated from the Level‐2 land surface temperature and emissivity product (L2_LSTE), in conjunction with ancillary surface and atmospheric data. Here, we provide the first validation (Stage 1, preliminary) of the global ECOSTRESS clear‐sky ET product (L3_ET_PT‐JPL, Version 6.0) against LE measurements at 82 eddy covariance sites around the world. Overall, the ECOSTRESS ET product performs well against the site measurements (clear‐sky instantaneous/time of overpass: r 2 = 0.88; overall bias = 8%; normalized root‐mean‐square error, RMSE = 6%). ET uncertainty was generally consistent across climate zones, biome types, and times of day (ECOSTRESS samples the diurnal cycle), though temperate sites are overrepresented. The 70‐m‐high spatial resolution of ECOSTRESS improved correlations by 85%, and RMSE by 62%, relative to 1‐km pixels. This paper serves as a reference for the ECOSTRESS L3 ET accuracy and Stage 1 validation status for subsequent science that follows using these data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».