Data assimilation techniques to improve evapotranspiration estimates
Notice bibliographique
Résumé
Two different applications of data assimilation techniques in estimating evapotranspiration at the field scale were explored in this thesis. To improve the estimation of evapotranspiration by eddy covariance for an agricultural field in Ontario, a gap-filling method was developed based on the Kalman filter data assimilation technique. Missing eddy covariance data were replaced by this method and the results compared with several other gap-filling methods from the literature. The results demonstrated that the Kalman filtering approach developed using the relationship between latent heat flux, available energy, and vapour pressure deficit provided a closer approximation of the original data and introduced smaller errors than the other methods evaluated. Evaluation of the Kalman filter approach demonstrates the efficiency of this technique in replacing data in both small and large gaps of up to several days. The second application of data assimilation techniques was to assimilate the soil moisture data collected from the same field into a land surface model with the objective to improve evapotranspiration estimates. Near-surface soil moisture was measured at the field scale with high spatial resolution and used to update the CLASS (Canadian Land Surface Scheme) 10 times during the growing season. The results showed that assimilating soil moisture data into the CLASS could improve model latent heat flux estimates by up to 14%. Assimilation of soil moisture spatial variability into CLASS resulted in greater improvement in modeled ET compared to assimilating the mean soil moisture of the sampling area. By providing two new approaches of using data assimilation techniques in land surface flux studies, this thesis showed the efficiency of these techniques to improve the estimation of evapotranspiration. Data assimilation techniques were able to obtain better estimates of the evapotranspiration than the observations or model alone by merging the available observations with the model estimates.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».