Estimation of Potential Evapotranspiration across Sri Lanka Using a Distributed Dual-Source Evapotranspiration Model under Data Scarcity
Notice bibliographique
Résumé
Evapotranspiration estimations are not common in developing countries though most of them have water scarcities for agricultural purposes. Therefore, it is essential to estimate the rates of evapotranspiration based on the available climatic parameters. Proper estimations of evapotranspiration are unavailable to Sri Lanka, even though the country has a significant agricultural contribution to its economy. Therefore, the Shuttleworth–Wallace (S-W) model, a process-based two-source potential evapotranspiration (PET) model, is implemented to simulate the spatiotemporal distribution of PET, evaporation from soil (ETs), and transpiration from vegetation canopy (ETc) across the total landmass of Sri Lanka. The country was divided into a grid with 6 k m × 6 k m cells. The meteorological data, including rainfall, temperature, relative humidity, wind speed, net solar radiation, and pan evaporation, for 14 meteorological stations were used in this analysis. They were interpolated using Inverse Distance Weighting (IDW), Universal kriging, and Thiessen polygon methods as appropriate so that the generated thematic layers were fairly closer to reality. Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and soil moisture data were retrieved from publicly available online domains, while the threshold values of vegetation parameters were taken from the literature. Notwithstanding many approximations and uncertainties associated with the input data, the implemented model displayed an adequate ability to capture the spatiotemporal distribution of PET and its components. A comparison between predicted PET and recorded pan evaporations resulted in a root mean square error (RMSE) of 0.75 mm/day. The model showed high sensitivity to Leaf Area Index (LAI). The model revealed that both spatial and temporal distribution of PET is highly correlated with the incoming solar radiation fluxes and affected by the rainfall seasons and cultivation patterns. The model predicted PET values accounted for 80–90% and 40–60% loss of annual mean rainfall, respectively, in the drier and wetter parts of the country. The model predicted a 0.65 ratio of annual transpiration to annual evapotranspiration.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».