Evaluating the Spatio-Temporal Distribution of Irrigation Water Components for Water Resources Management Using Geo-Informatics Approach
Notice bibliographique
Résumé
Spatio-temporal distribution of irrigation water components was evaluated at the canal command area in Indus Basin Irrigation System (IBIS) by using a remote sensing-based geo-informatics approach. Satellite-derived MODIS product-based Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL) was used for the estimation of the actual evapotranspiration (ETa). The ground data-based advection aridity method (AA) was used to calibrate and validate the model. Statistical analysis of the SEBAL based ETa and AA shows the mean values of 87.1 mm and 47.9 mm during Kharif season (May–November) and 100 mm and 77 mm during the Rabi Season (December–April). Mean NSEs of 0.72 and 0.85 and RMSEs 34.9 and 5.76 during the Kharif and the Rabi seasons were observed for ETa and AA, respectively. Rainfall data were calibrated with the point observatory data of the metrological stations. The average annual ETa was found 899 mm for defined four cropping years (2011–2012 to 2014–2015) with the minimum average value of 63.3 mm in January and the maximum average value of 110.6 mm in August. Average of the sum of net canal water use (NCWU) and rainfall during the study period of four years was 548 mm (36% of ETa). Seasonal analysis revealed 39% and 61% of groundwater extraction proportion during Rabi and Kharif seasons, dependent upon the occurrence of rainfall and crop phenology. Overall, the results provide insight into the interrelationships between key water resources management components and the variation of these through time, offering information to improve the strategic planning and management of available water resources in this region.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».