A new 24/7 operational workflow in agro-meteorology, based on the coupled WRF/SEBAL models
Notice bibliographique
Résumé
Water scarcity is regarded as a primary issue in many dry climates, with significant impacts on food security and national developments. Since agricultural irrigation accounts for most of water consumption worldwide, providing a water management system is critical to cope with water stress and its challenges. Agricultural water management is an interdisciplinary task, dealing with meteorological and environmental factors. In this work, we have established a 24/7 operational 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 in shortwave and thermal bands, as well as soil and meteorological data (wind speed, humidity, etc).This workflow 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 andvariables, etc.) will be incorporated as input data into the SEBAL model. The key data for the SEBAL model is the “Visible Infrared Imaging RadiometerSuite” (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 section of the 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.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,008 |
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 ».