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Enregistrement W4309281018 · doi:10.3390/atmos13111916

Quantifying a Reliable Framework to Estimate Hydro-Climatic Conditions via a Three-Way Interaction between Land Surface Temperature, Evapotranspiration, Soil Moisture

2022· article· en· W4309281018 sur OpenAlexaff
Mercedeh Taheri, Milad Shamsi Anboohi, Mohsen Nasseri, Mostafa Bigdeli, Abdolmajid Mohammadian

Notice bibliographique

RevueAtmosphere · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEvapotranspirationEnvironmental scienceWater balanceEnergy balanceWater contentHydrology (agriculture)MoistureSoil scienceHydrological modellingStreamflowSurface waterMeteorologyClimatologyEnvironmental engineeringGeologyDrainage basinGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Distributed hydrological models can be suitable choices for predicting the spatial distribution of water and energy fluxes if the conceptual relationships between the components are defined appropriately. Therefore, an innovative approach has been developed using a simultaneous formulation of bulk heat transfer theory, energy budgeting, and water balance as an integrated hydrological model, i.e., the Monthly Continuous Semi-Distributed Energy Water Balance (MCSD-EWB) model, to estimate land surface hydrological components. The connection between water and energy balances is established by evapotranspiration (ET), which is a function of soil moisture and land surface temperature (LST). Thus, the developed structure is based on a three-way coupling between ET, soil moisture, and LST. The LST is obtained via the direct solution of the energy balance equation, and the spatiotemporal distribution of ET is presented using the computed LST and soil moisture through the bulk transfer method and water balance. In addition to the LST computed using the MCSD-EWB model, the LST products of ERA5-Land and MODIS are also utilized as inputs. The results indicate the adequate performance of the model in simulating LST, ET, streamflow, and groundwater level. Furthermore, the developed model performs better by employing the ERA5-Land LST than by using the MODIS LST in estimating the components.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,247 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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