Estimating evapotranspiration using the complementary relationship and the Budyko framework
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Several models have been developed to estimate evapotranspiration. Among those, the complementary relationship has been the subject of many recent studies because it relies on meteorological data only. Recently, the modified Granger and Gray (GG) model showed its applicability across 34 diverse global sites. While the modified GG model showed better performances compared to the recently published studies, it can be improved for dry conditions and the relative evaporation parameter in the original GG model needs to be further investigated. This parameter was empirically derived from limited data from wet environments in Canada – a possible reason for decreasing performance with dry conditions. This study proposed a refined GG model to overcome the limitation using the Budyko framework and vegetation cover to describe relative evaporation. This study used 75 eddy covariance sites in the USA from AmeriFlux, representing 36 dry and 39 wet sites. The proposed model produced better results with decreasing monthly mean root mean square error of about 30% for dry sites and 15% for wet sites compared to the modified GG model. The proposed model in this study maintains the characteristics of the Budyko framework and the complementary relationship and produced improved evapotranspiration estimates under dry conditions.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».