Analysis and Calibration of Empirical Relationships for Estimating Evapotranspiration in Qatar: Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge of evapotranspiration (ETo), which is the process of water loss from vegetated soils due to evaporation and transpiration, is important in real-time irrigation management and water-resource allocation, particularly in water-scarce regions. In this study, several methods used in estimating evapotranspiration, including the Blaney-Criddle, Hargreaves-Samani, Jensen-Haise, Linacre, and Turc methods were calibrated and validated against the Penman-Monteith model, which is considered as the standard method of estimating evapotranspiration. The paper utilizes data from the Doha International Airport meteorological station over a period of 30 years (January 1985–December 2014). ETo values were estimated using the different methods. These values were then compared to those obtained by the Penman-Monteith method. Using appropriate indicators, the Turc method was found to be the best for estimating ETo over Doha (R2=0.9519, RMSE=1.4511 mm day−1, and MAE=1.1633 mm day−1). The Turc method comes in handy for estimating ETo over Qatar as it utilizes only three meteorological parameters (mean temperature, relative humidity, and solar radiation), which are easily measurable over that area.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».