A Modified Trapezoidal Framework Model for Partitioning Regional Evapotranspiration
Notice bibliographique
Résumé
While evapotranspiration (ET) is normally measured as one hydrologic component, evaporation (E) and transpiration (T) result from different physical-biological processes. In the two-source model, a trapezoidal framework has been widely applied in recent years. The key to applying the trapezoidal framework is the determination of the dry/wet boundaries of the land surface temperature-vegetation coverage trapezoid (LST-fc). Although algorithms have been developed to characterize the two boundaries, , there still, however, exists a significant uncertainty near the wet boundary which scatters in a discrete and uneven manner. It thus is difficult to precisely locate the wet boundary. To tackle the problem, a Wet Boundary Algorithm (WBA) was developed in this study and the algorithm was applied in the region of Huang-Huai-Hai plain of China by using Pixel Component Arranging and Comparing Algorithm (PCACA) to retrieve ET from MODIS Data. The latent heat flux (LE) observed by eddy covariance (EC) measurements from China FLUXNET was used to verify the modified model where the coefficient of determination (R2) was found to 0.81 and the root-mean-square-error (RMSE) was 22.8 W/m2. The ratio of transpiration to evapotranspiration (T/ET) varied between 0.5-0.75 over the region of Huang-Huai-Hai plain. The spatial and temporal distribution of ET revealed that agriculture practices had a great influence on the hydrological cycle.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».