Effects of Distinguishing Vegetation Types on the Estimates of Remotely Sensed Evapotranspiration in Arid Regions
Notice bibliographique
Résumé
Accurate estimates of evapotranspiration (ET) in arid ecosystems are important for sustainable water resource management due to competing water demands between human and ecological environments. Several empirical remotely sensed ET models have been constructed and their potential for regional scale ET estimation in arid ecosystems has been demonstrated. Generally, these models were built using combined measured ET and corresponding remotely sensed and meteorological data from diverse sites. However, there are usually different vegetation types or mixed vegetation types in these sites, and little information is available on the estimation uncertainty of these models induced by combining different vegetation types from diverse sites. In this study, we employed the most popular one of these models and recalibrated it using datasets from two typical vegetation types (shrub Tamarix ramosissima and arbor Populus euphratica) in arid ecosystems of northwestern China. The recalibration was performed in the following two ways: using combined datasets from the two vegetation types, and using a single dataset from specific vegetation type. By comparing the performance of the two methods in ET estimation for Tamarix ramosissima and Populus euphratica, we investigated and compared the accuracy of ET estimation at the site scale and the difference in annual ET estimation at the regional scale. The results showed that the estimation accuracy of daily, monthly, and yearly ET was improved by distinguishing the vegetation types. The method based on the combined vegetation types had a great influence on the estimation accuracy of annual ET, which overestimated annual ET about 9.19% for Tamarix ramosissima and underestimated annual ET about 11.50% for Populus euphratica. Furthermore, substantial difference in annual ET estimation at regional scale was found between the two methods. The higher the vegetation coverage, the greater the difference in annual ET. Our results provide valuable information on evaluating the estimation accuracy of regional scale ET using empirical remotely sensed ET models for arid ecosystems.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».