Evaluation of global terrestrial evapotranspiration using state-of-the-art approaches in remote sensing, machine learning and land surface modeling
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Evapotranspiration (ET) is critical in linking global water, carbon and energy cycles. However, direct measurement of global terrestrial ET is not feasible. Here, we first reviewed the basic theory and state-of-the-art approaches for estimating global terrestrial ET, including remote-sensing-based physical models, machine-learning algorithms and land surface models (LSMs). We then utilized 4 remote-sensing-based physical models, 2 machine-learning algorithms and 14 LSMs to analyze the spatial and temporal variations in global terrestrial ET. The results showed that the ensemble means of annual global terrestrial ET estimated by these three categories of approaches agreed well, with values ranging from 589.6 mm yr−1 (6.56×104 km3 yr−1) to 617.1 mm yr−1 (6.87×104 km3 yr−1). For the period from 1982 to 2011, both the ensembles of remote-sensing-based physical models and machine-learning algorithms suggested increasing trends in global terrestrial ET (0.62 mm yr−2 with a significance level of p<0.05 and 0.38 mm yr−2 with a significance level of p<0.05, respectively). In contrast, the ensemble mean of the LSMs showed no statistically significant change (0.23 mm yr−2, p>0.05), although many of the individual LSMs reproduced an increasing trend. Nevertheless, all 20 models used in this study showed that anthropogenic Earth greening had a positive role in increasing terrestrial ET. The concurrent small interannual variability, i.e., relative stability, found in all estimates of global terrestrial ET, suggests that a potential planetary boundary exists in regulating global terrestrial ET, with the value of this boundary being around 600 mm yr−1. Uncertainties among approaches were identified in specific regions, particularly in the Amazon Basin and arid/semiarid regions. Improvements in parameterizing water stress and canopy dynamics, the utilization of new available satellite retrievals and deep-learning methods, and model–data fusion will advance our predictive understanding of global terrestrial ET.
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.
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 | 0,000 | 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 découle