MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4220914521 · doi:10.5194/egusphere-egu22-8222

Simulation of hydrological and land surface variables over Iran – a new 24/7 operational system based on the coupled WRF-SEBAL model

2022· preprint· en· W4220914521 sur OpenAlexaff
Amirhossein Nikfal, Majid Vazifedoust, Amirmahdi Khosravi Tabrizi, Mohammad Amin Karimi, Masoumeh Khorani, Mohammad Rezvani, Zahra Toofaninejad

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSolar Radiation and Photovoltaics
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceWeather Research and Forecasting ModelEvapotranspirationData assimilationWater balanceMeteorologyEngineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Water scarcity is regarded as one of the most important issues in many dry climates, with serious impacts on the food security and national development. Since agriculture irrigation accounts for the most of water use worldwide, providing a water management system is of paramount importance to cope with water stress and its challenges. Agricultural water management is an interdisciplinary task including meteorological and environmental factors. In this work, we have established a 24/7 system to simulate those land surface variables, associated with evapotranspiration, biomass growth, and water deficit, using the Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL). SEBAL simulates the energy balance, using satellite data for shortwave and thermal bands, as well as soil and meteorological data (such as wind speed and humidity). This system consists of 3 interconnected units: WRF model, Python implementation of the SEBAL model (pySEBAL), and a web-based management panel for the visualization, reanalysis, and publishing the results. The WRF model is run in a daily basis for 36 hours, starting from 12:00 UTC, to provide the meteorological data for the next day. At the next stage, the simulated WRF data after some required processing (converting formats and units of files and variables, etc.) will be incorporated as input data into the SEBAL model. The key data for the SEBAL model is the “Visible Infrared Imaging Radiometer Suite” (VIIRS) real-time data over the Suomi satellite, which is received automatically after tracking the satellite and picking the appropriate data files for download. SEBAL outputs include some of the variables with key role in agricultural water management, such as actual and potential evapotranspiration, biomass production and deficit, albedo, NDVI, etc, with a resolution of 375m over Iran. The third part of operational system is a web-based panel, consisting of an open-source server to share and edit the SEBAL outputs. An open-source database management system for the client-based analysis of the SEBAL outputs, and an open-source JavaScript library for displaying the maps of the SEBAL outputs in web browsers.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetSolar Radiation and PhotovoltaicsTravaux en français237 207