Computation of Evapotranspiration with Artificial Intelligence for Precision Water Resource Management
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
Accurate estimation of reference evapotranspiration (ETo) provides useful information for water resource management and sustainable agriculture. This study estimates ETo with recurrent neural networks (RNNs), namely long short-term memory (LSTM) and bidirectional LSTM. Four representative meteorological sites (North Cape, Summerside, Harrington, and Saint Peters) were selected across Prince Edward Island (PEI), Canada to form a PEI dataset from mean values of the four sites’ climatic variables for capturing climatic variability from all parts of the province. Based on subset regression analysis, the highest contributing climatic variables, namely maximum air temperature and relative humidity, were selected as input variables for RNNs’ training (2011–2015) and testing (2016–2017) runs. The results suggested that the LSTM and bidirectional LSTM are suitable methods to accurately (R2 > 0.90) estimate ETo for all sites except Harrington. Testing period (2016–2017) root mean square errors were recorded in range of 0.38–0.58 mm/day for all sites. No major differences were observed in accuracy of LSTM and bidirectional LSTM. Another objective of this study was to highlight the potential gap between ETO and rainfall for assessing agriculture sustainability in Prince Edward Island. Analyses of the data highlighted that the cumulative ETo surpassed the cumulative rainfall potentially affecting yield of major crops in the island. Therefore, agriculture sustainability requires viable options such as supplemental irrigation to replenish the crop water requirements as and when needed.
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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 | 0,000 | 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