Improved ALMANAC simulations of upland switchgrass ecotypes in the northern United States
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This investigation used a modified parameterization of the Agricultural Land Management Alternative with Numerical Assessment Criteria (ALMANAC) model to improve simulated growth and biomass yield of upland switchgrass (Panicum virgatum L.) ecotypes in northern U.S. locations. Leaf area development, biomass accumulation, and N utilization of upland ecotypes were parameterized by field evaluations from Montreal, QC, Canada, and sites throughout the northern U.S. Great Plains. Resulting ALMANAC simulations were validated against measured yields from 66 location–years of switchgrass production across 13 sites in Minnesota, North Dakota, and South Dakota. As contrasted to the model defaults, the modified parameterization reduced RMSE of annual simulated yields from 3.77 to 2.62 Mg ha−1 and improved percentage bias from −16 to 13%. Model performance was most improved in environments with no N fertilization, where ALMANAC simulated annual yields with an RMSE of 1.73 Mg ha−1 and percentage bias of −0.5%. Relative to the default ALMANAC parameterization, the modified parameterization also simulated a longer growing season and extended the median simulated maturity date from 1 to 28 August, greatly improving the estimation of switchgrass phenology within the study region. Sensitivity analyses revealed that simulated switchgrass yield was unaffected by modifications of runoff curve number and was most affected by modifications of radiation use efficiency. The other seven parameter modifications each had a median yield impact of 0.57–1.4 Mg ha−1. This work provides an improved characterization of upland switchgrass ecotypes in northern U.S. locations for future ALMANAC users.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».