Multi-Tempo Forecasting of Soil Temperature Data; Application over Quebec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The profound impact of soil temperature (TS) on crucial environmental processes, including water infiltration, subsurface movement, plant growth, and its influence on land–atmosphere dynamics, cannot be undermined. While satellite and land surface model-based data are valuable in data-sparse areas, they necessitate innovative solutions to bridge gaps and overcome temporal delays arising from their dependence on atmospheric and hydro–meteorological factors. This research introduces a viable technique to address the lag in the Famine Early Warning Network Land Data Assimilation System (FLDAS). Notably, this approach exhibits versatility, proving highly effective in analyzing datasets characterized by significant seasonal trends, and its application holds immense value in watershed-scaled hydrological research. Leveraging the enhanced state-space (SS) method for forecasting in the FLDAS, this technique harnesses TS datasets collected over time at various depths (0–10 cm, 10–40 cm, and 40–100 cm), employing a multiplicative SS model for modeling purposes. By employing the 1-step, 6-step, and 12-step-ahead models at different depths and 2 locations in Quebec, Canada, the outcomes showcased a performance with an average coefficient of determination (R2) of 0.88 and root mean squared error (RMSE) of 2.073 °C for the dynamic model, R2 of 0.834 and RMSE of 2.979 °C for the 6-step-ahead model, and R2 of 0.921 and RMSE of 1.865 °C for the 12-step-ahead model. The results revealed that as the prediction horizon expands and the length of the input data increases, the accuracy of predictions progressively improves, indicating that this model becomes increasingly accurate over time.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».