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Enregistrement W2919716892 · doi:10.5539/jas.v11n4p356

Evaluation of Precipitation and Evapotranspiration Obtained by Remote Sensing With Meteorological Stations in the State of Goiás

2019· article· en· W2919716892 sur OpenAlexvenueno aff
Victor Hugo Morães, Pedro Rogério Giongo, Bruno Henrique Tondato Arantes, Estevam Matheus Costa, Matheus Vinícius Abadia Ventura, Thomas Jefferson Cavalcante, Angelina Maria Marcomini Giongo

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEvapotranspirationEnvironmental scienceSatellitePrecipitationMeteorologyScale (ratio)Remote sensingClimatologyGeographyCartographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The measures of precipitation and evapotranspiration can be realized by means of meteorological predictors or by meteorological satellites. Both types have advantages and disadvantages. Emission is one of the most important climatic parameters for a region’s socioeconomic and environmental formation, while evapotranspiration is more important for global and local climate mediators. The objective of this work was to analyze the comparative form of the rainfall satellite data through the TRMM and evapotranspiration satellite, by the MODIS satellite, with surface data, that is, of meteorological demarcations, distributed in the State of Goiás, in the years of 2012 and 2013. The monthly measurements were taken in meteorological stations (automatic and conventional), distributed and representative in the State of Goiás. Data collection of the stations was done through the INMET website. The data of the TRMM satellite were obtained from the LAPIG-MAPS platform, developed by the Laboratory of Image Processing and Geoprocessing of the Federal University of Goiás (LAPIG/UFG), for the generation of the quarterly maps for the year 2012 and 2013. The high regression between the data of the surface meteorological stations and the data of TRMM satellite for the year of 2012 and 2013 allows to affirm a high reliability to the orbital data. The evapotranspiration data present low correlation between satellite data (MOD16) and surface stations. Still, this information evidences high potentiality and availability of information in large spatial and temporal scale.

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 enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,133

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
Bibliométrie0,0020,002
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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