Generating surface soil moisture at the 30 m resolution in grape-growing areas based on stacked ensemble learning
Notice bibliographique
Résumé
Accurate and timely monitoring of drought conditions in grape-producing regions is crucial for achieving healthy growth of grapes. Current soil moisture (SM) products are primarily available at coarse resolutions (e.g. several to tens of kilometres), constraining its applications at fine scales. Here, we trained a weighted stacking ensemble model including three tree-based models (categorical boosting, random forest, and gradient boosting decision tree), using seven forcing parameters related to spectral reflectance (SR), land surface temperature (LST), and evapotranspiration (ET), in conjunction with the digital elevation model (DEM) feature. The weighted stacking ensemble model exhibited an average R2 of 0.86 and an average RMSE of 0.021 m3/m3 in simulating SM in the vegetive stage and the mid-ripening stage of grape. Then we generated high spatiotemporal downscaled SM (HSM) data at a grape growing area at high spatiotemporal resolutions (30 m, 8-day) from 2009 to 2018. Our HSM dataset demonstrated strong spatial, seasonal and interannual dynamics that align with 500 m SM dataset derived from single MODIS data, and the HSM dataset shows more details in SM distribution. Additionally, the SM time series in the HSM is consistently correlated with drought events, offering intricate spatiotemporal information for drought monitoring. The application of downscaled SM results identified a concentration of drought events in the eastern foothills of the Helan Mountains, particularly severe drought conditions were observed in the Hongsipu production area. Drought occurrences in the Hongsipu production area ranged from 90% to 91% during May and June, decreasing to 73% and 41% in July and August, respectively. These findings significantly contribute to enhancing high spatiotemporal SM monitoring capabilities, offering valuable guidance for timely water management in grape-growing regions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».