Application of Artificial Neural Networks to Project Reference Evapotranspiration under Climate Change Scenarios
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Evapotranspiration, one of the major elements of the water cycle, is sensitive to climate change. The main objective of this study was to examine the response of reference evapotranspiration (ET 0 ) under various climate change scenarios using artificial neural networks and a general circulation model (GCM) - the Canadian Earth System Model Second Generation (CanESM2). The Hargreaves method was used to calculate ET 0 for western, central, and eastern parts of Prince Edward Island. The two input parameters of the Hargreaves method; daily maximum temperature (Tmax), and daily minimum temperature (Tmin) were projected using CanESM2. The Tmax and Tmin were downscaled with the help of statistical downscaling and simulation model (SDSM) for three future periods 2020s (2011–2040), 2050s (2041–2070), and 2080s (2071–2100) under three representative concentration pathways (RCP’s) including RCP 2.6, RCP P4.5, and RCP 8.5, and the. Temporally, there were major changes in Tmax, Tmin, and ET 0 for the 2080s under RCP8.5. The temporal variations in ET 0 for all RCPs matched the reports in the literature for other similar locations and for RCP8.5 it ranged from 1.63 (2020s) to 2.29 mm/day (2080s). As a next step, a one-dimensional convolutional neural network (1D-CNN), long-short term memory (LSTM), and multilayer perceptron (MLP) were used for estimating ET 0 due to the non-linear behavior of ET 0 and the limited meteorological input data. High coefficient of correlation (r > 0.95) values for both calibration and validation periods showed the potential of the artificial neural networks in ET 0 estimation. The results of this study will help decision makers and water resource managers to quantify the availability of water in future for the island and to optimize the use of island water resources on a sustainable basis.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle