Using Ensembles of Machine Learning Techniques to Predict Reference Evapotranspiration (ET0) Using Limited Meteorological Data
Notice bibliographique
Résumé
To maximize crop production, reference evapotranspiration (ET0) measurement is crucial for managing water resources and planning crop water needs. The FAO-PM56 method is recommended globally for estimating ET0 and evaluating alternative methods due to its extensive theoretical foundation. Numerous meteorological parameters, needed for ET0 estimation, are difficult to obtain in developing countries. Therefore, alternative ways to estimate ET0 using fewer climatic data are of critical importance. To estimate ET0 with alternative methods, difference climatic parameters of temperatures, relative humidity (maximum and minimum), sunshine hours, and wind speed for a period of 20 years from 1996 to 2015 were used in the study. The data were recorded by 11 meteorological observatories situated in various climatic regions of Pakistan. The significance of the climatic parameters used was evaluated using sensitivity analysis. The machine learning techniques of single decision tree (SDT), tree boost (TB) and decision tree forest (DTF) were used to perform sensitivity analysis. The outcomes indicated that DTF-based models estimated ET0 with higher accuracy and fewer climatic variables as compared to other ML techniques used in the study. The DTF technique, with Model 15 as input, outperformed other techniques for the most part of the performance metrics (i.e., NSE = 0.93, R2 = 0.96 and RMSE = 0.48 mm/month). The results indicated that the DTF with fewer climatic variables of mean relative humidity, wind speed and minimum temperature could estimate ET0 accurately and outperformed other ML techniques. Additionally, a non-linear ensemble (NLE) of ML techniques was further used to estimate ET0 using the best input combination (i.e., Model 15). It was seen that the applied non-linear ensemble (NLE) approach enhanced modelling accuracy as compared to a stand-alone application of ML techniques (R2 Multan = 0.97, R2 Skardu = 0.99, R2 ISB = 0.98, R2 Bahawalpur = 0.98 etc.). The study results affirmed the use of an ensemble model for ET0 estimation and suggest applying it in other parts of the world to validate model performance.
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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».