Are open-source data efficient to calibrate an agricultural system model to simulate crop evapotranspiration and yield in a data-scarce region?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Process-based agricultural systems models are considered widely to mimic the bio-physical and soil-water dynamic process of soil-plant systems under numerous agricultural management practices and climate conditions. To set up the agricultural systems models, extensive soil, weather, crop, and management practice data are needed. However, these data are not available at the desired spot of interest. In this case, open-source data, including regional soil database, local common crop management practices, remote sensing actual crop evapotranspiration (ETa), and county scale crop yield, can be used to calibrate agricultural systems models and address regional issues. The objective of the study was whether open-source data have the potential to calibrate the crop model. Therefore, a study was carried out to assess the potential of using open-source data to model corn (ETa) and corn yield from the year 2002 to the year 2018 at an experimental site near Ottawa, Canada. The RZWQM2 model was separately calibrated by remote sensing ETa and county scale crop yield. The calibrated model showed an acceptable performance to simulate corn yield and seasonal ETa. Model performance was later validated with in-situ measured crop yield and Eddy Covariance (EC) ETa data. In general, model performance was satisfactory, except for daily ETa in the drought periods. Overall, this study suggests that open-source data can be used to calibrate the model in the region. This approach can be applied to simulate crop yield and ETa in different climatic conditions using numerous other crop models for strategic crop planning, however, it needs further testing if this strategy will be used in other regions.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».