Multi-step-ahead soil temperature forecasting at multiple-depth based on meteorological data: Integrating resampling algorithms and machine learning models
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Direct soil temperature (ST) measurement is time-consuming and costly; thus, the use of a simple and cost-effective machine learning (ML) tool is helpful. In this study, ML approaches, including KStar, instance-based K-nearest learner (IBK) and locally weighted learner (LWL) coupled with resampling algorithms of bagging (BA) and dagging (DA) were developed and tested for multi-step ahead (3, 6 and 9 days ahead) ST forecasting. In addition, a linear regression model (LR) was used as a benchmark to compare the results. A dataset with daily ST time-series (as models’ output) along with meteorological data (mean (TMean), minimum (TMin) and maximum (TMax) air temperature, evaporation (Eva), sunshine hours (SSH) and solar radiation (SR); as models’ input) were collected at Isfahan synoptic station (Iran), in a farmland, during 13 years (1992–2005) at 5 and 50 cm soil depths. Six different input combination scenarios were proposed to the models based on Pearson’s correlation coefficients between inputs and outputs. For the model building, we used 70% of the data and the remaining 30% was considered for model evaluation through different visual and quantitative metrics. Our findings showed that variable TMean is the most effective input variable for ST forecasting in most of the developed algorithms, while in some cases the combination of several variables including TMean, TMax and as well as the integration of TMean, TMax, TMin, Eva and SSH proved to be the best input combinations. Among the evaluated models, KStar showed more compatibility with the BA algorithm, while, in most cases and depending on soil depth, IBK and LWL obtained more accurate results when they were hybridized with DA. For soil depth of 5 cm, BA-KStar has superior performance (i.e. Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) = 0.90, 0.87 and 0.85 for 3, 6 and 9 months ahead forecasting, respectively) while for soil depth of 50 cm, DA-KStar outperforms other algorithms (i.e. NSE = 0.88, 0.89 and 0.89 for 3, 6 and 9 months ahead forecasting, respectively). Also, results confirmed that all hybrid models had higher prediction capability than the LR model.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 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 ».