Estimation of Daily Water Table Level with Bimonthly Measurements in Restored Ombrotrophic Peatland
Notice bibliographique
Résumé
Daily measurements of the water table depth are sometimes needed to evaluate the influence of seasonal water stress on Sphagnum recolonization in restored ombrotrophic peatlands. However, continuous water table measurements are often scarce due to high costs and, as a result, water table depth is more commonly measured manually bimonthly with daily logs in few reference wells. A literature review identified six potential methods to estimate daily water table depth with bimonthly records and daily measurements from a reference well. A new estimation method based on the time series decomposition (TSD) is also presented. TSD and the six identified methods were compared with the water table records of an experimental peatland site with controlled water table regime located in Eastern Canada. The TSD method was the best performing method (R2 = 0.95, RMSE = 2.48 cm and the lowest AIC), followed by the general linear method (R2 = 0.92, RMSE = 3.10 cm) and support vector machines method (R2 = 0.91, RMSE = 3.24 cm). To estimate daily values, the TSD method, like the six traditional methods, requires daily data from a reference well. However, the TSD method does not require training nor parameter estimation. For the TSD method, changing the measurement frequency to weekly measurements decreases the RMSE by 16% (2.08 cm); monthly measurements increase the RMSE by 13% (2.80 cm).
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».