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Enregistrement W4248460237 · doi:10.5194/hess-2018-600

Spatial variability of mean daily estimates of actual evaporation from remotely sensed imagery and surface reference data

2018· preprint· en· W4248460237 sur OpenAlexafffundabout
Robert Armstrong, John W. Pomeroy, Lawrence W. Martz

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Foundation for Climate and Atmospheric Sciences
Mots-clésEnvironmental scienceAlbedo (alchemy)Remote sensingEvaporationScale (ratio)Image resolutionPotential evaporationMeteorologySatelliteGeographyComputer scienceCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Land surface evaporation has considerable spatial variability that is not captured by point scale estimates calculated from meteorological data alone. Knowing how evaporation varies spatially remains an important issue for improving parameterisations of land surface schemes and hydrological models, and various land management practices. Satellite-based and aerial remote sensing has been crucial for capturing moderate to larger scale surface variables to indirectly estimate evaporative fluxes. However, more recent advances for field research via unmanned aerial vehicles (UAVs) now allows for the acquisition of more highly detailed surface data. Integrating models that can estimate actual evaporation from higher resolution imagery and surface reference data would be valuable to better examine potential impacts of local variations in evaporation on upscaled estimates. This study introduces a novel approach for computing a normalised index from surface variables that can be used to obtain more realistic distributed estimates of actual evaporation. For demonstration purposes the Granger and Gray evaporation model (G–D) was applied at a complex parkland site in central Saskatchewan, Canada. Visible and thermal images and meteorological reference data required to parameterise the model was obtained at midday. Normalised indexes (simple ratios) were computed at midday for albedo and net radiation. This allowed for single measured values albedo and mean daily net radiation to be scaled across high resolution images over a large study region. Albedo and net radiation estimates were within 5–10 % of measured values. An evaporation estimate for a grassed surface was 0.5 mm larger than eddy covariance measurements. The methods applied have two key advantages for estimating evaporation over previous remote sensing approaches, 1. Detailed daily estimates of actual evaporation were directly obtained using a physically-based evaporation model, and 2. Analysis of more detailed and reliable evaporation estimates may lead to improved methods for upscaling evaporative fluxes to larger scales.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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