Enhancing Representativeness of Eddy Covariance Evapotranspiration With Remote Sensing and In Situ Data: A Case Study in the Brazilian Cerrado
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The Cerrado sensu stricto , so‐called wooded Cerrado, is one of the many phytophysiognomies of the undisturbed Brazilian Cerrado ecoregion holding a biodiversity hotspot towards an extensive area. Thus, such land is under constant land use and cover changes mainly due to the demand for agriculture land, sector with the highest consumption of available freshwater in this ecoregion. This underscores this region's critical economic and environmental relevance. The evapotranspiration (ET) in the Brazilian Cerrado is a major player in the regional hydrological cycle, significantly influencing rainfall distribution in this ecoregion. Nonetheless, acquiring observed measurements of ET measurements using the eddy covariance (EC) technique is still challenging, especially where the flux footprint represents a heterogeneous canopy. Thus, how vegetation and spatiotemporal climate variability affect EC evapotranspiration were assessed in a preserved fragment of wooded Cerrado. Our goals were to (i) improve the water fluxes representativeness by coupling flux footprint with remote sensing products to account for spatiotemporal variability and (ii) assess how seasonal variability of vegetation and climate affect water fluxes in this study's target vegetation. First, we determined which integration approach with enhanced vegetation index (EVI) improved the representativeness of the study's site target vegetation—either a half‐hourly flux footprint integration or a fixed‐extent radius surrounding the flux tower. We further conducted a random forest analysis to identify the most relevant environmental and meteorological variables influencing the canopy conductance. We noted a significant gain in performance when EVI is integrated with the half‐hourly footprint, indicating an improvement in the representativeness between this remote sensing variable and the EC fluxes, evidenced by a better energy balance closure. And we found that the most relevant variables were the vapor pressure deficit and soil water content at a seasonal and annual basis, respectively. Our findings highlight that integrating a vegetation index with flux footprint can enhance spatiotemporal representativeness of the target vegetation, contributing to a better regional understanding of not only the wooded Cerrado but also other complex and heterogeneous land covers in terms of water and energy fluxes.
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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 | 0,000 |
| 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 ».