Evaluation of the Empirical Piecewise Regression Model in Simulating GPP in the Northern Great Plains
Notice bibliographique
Résumé
An empirical piecewise regression (PWR) model was developed to estimate gross primary production (GPP) and improve the understanding of carbon fluxes for the grassland ecosystems in the Northern Great Plains. The PWR model spatially scales up the localized flux tower measurements across the grassland ecoregion at 1-km resolution. In this study, cross-validation was used to evaluate the robustness of the PWR model in the Northern Great Plains. The results showed that the PWR modeling approach was robust with a good agreement (index of agreement d = 0.71-0.97) between the PWR GPP and tower-measured GPP by withholding site, and a good agreement (d = 0.86-0.91) by withholding year. The PWR model was developed from five Northern Great Plain flux towers to predict GPP in the ecoregions. The PWR GPP and MODIS GPP were then compared with the tower-measured GPP. The results showed a good agreement of GPP among PWR, MODIS, and tower measurements at the Fort Peck, Mandan, and Cheyenne site. The MODIS GPP, however, did not agree well with the tower measurements at the Miles City and Lethbridge sites (d = 0.62-0.79). Differences between MODIS GPP and tower measurements at the Miles City and Lethbridge implied that the MODIS GPP failed to capture the seasonal dynamics of the growing season and locally overestimated or underestimated the tower-measured GPP at the two sites. Those discrepancies may be attributed to three potential problems: 1) pixel misregistration, 2) flux tower measurements, and 3) model estimates. The GPP spatial maps from the PWR and MODIS models were also compared for grasslands for the entire study area. The PWR GPP was lower than, or similar to, the MODIS GPP in the east and higher in the west and south. Environmental factors that may contribute to the spatial patterns of the GPP differences between the two models were then evaluated using a decision tree technique. The results of the decision tree analysis suggested that percentage of C4 grasses, soil water holding capacity, percentage of clay, and percentage of cropland mixed in the grassland contributed to the GPP difference patterns of the PWR and MO DIS models. Keywords: Carbon cycle; Decision tree; Gross primary production (GPP); MODIS GPP; Model evaluation; Northern Great Plains; Remote sensing
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,012 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».