FarmCan: A Physical, Statistical, and Machine Learning Model to Forecast Crop Water Deficit at Farm Scales
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. In the coming decades, a changing climate, growing global population, and rising food prices will have significant yet uncertain impacts on both water and food security. The loss of high-quality land, the slowing in annual yield of major cereals, and increasing fertilizer use, all indicate that strategies are needed for monitoring and predicting ongoing and future water deficits on farms for better agricultural water management decisions. Most such activities are based on in-situ measurements which are costly, hard to scale, and ignore the wealth of spatial and temporal information from remotely-sensed data. In this study, we designed FarmCan, a novel and robust climate-informed machine learning (ML) framework to predict crop water demand at the farm scale with up to 14 days lead time. We use a diverse set of simulated and observed near-real-time (NRT) remote sensing data coupled with inputs from farmers, a Random Forest (RF) algorithm, and precipitation (P) prediction from MSWEP to predict the amount and timing of evapotranspiration (ET), potential ET (PET), soil moisture (SM), and root zone soil moisture (RZSM). Our study shows that SM and RZSM are the variables that are more correlated with P, while PET and ET do not show a strong correlation with P, SM, and RZSM. Our case study of 4 farms in the Canadian Prairies Ecozone (CPE) using R2, RMSE, and KGE indicators, shows that our algorithm was able to forecast crop water requirements 14 days in advance reasonably well. We also found that during 2020, RF forecasted ET and PET and needed irrigation (NI) with more accuracy than SM and RZSM, although this might vary based on the soil type, location, year of study, and crop type. Due to the forecasting capability and transferability of the mechanism developed, FarmCan is a promising tool for use in any region of the world to help stakeholders make decisions during prolonged periods of drought or waterlogged conditions, schedule cropping and fertilization, and address local government' policy concerns.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».