MULTISCALE SPATIO-TEMPORAL BIG DATA FUSION OF HYDROLOGICAL VARIABLES FROM POINT TO SATELLITE FOOTPRINT SCALES
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Soil moisture (SM) and evapotranspiration (ET) are key climate variables governing environmental processes from local to global scales. The global burgeoning of SM and ET datasets holds a significant potential in improving our understanding of multiscale hydrological dynamics. The primary issues that hinder the fusion of SM and ET data are (1) different resolution of the data instruments, (2) inherent spatial variability in SM and ET caused due to atmospheric and land surface controls, (3) measurement errors caused due to imperfect retrievals of instruments, and (4) massive size of the datasets. This dissertation aims to develop data fusion algorithms to combine multiscale data and improve understanding of multiscale SM and ET dynamics while accounting for the above-mentioned challenges. The research questions answered in this dissertation include 1) determining the effects of surface and atmospheric controls on the spatio-temporal mean and covariance of SM using a non-stationary geostatistical algorithm; 2) predicting SM across multiple scales and quantifying the effects of surface physical controls (soil texture, vegetation, topography) and rainfall on SM distribution as well as their effect on retrieval errors of soil moisture platforms; 3) providing a novel framework to fuse SM data for continental scale analysis and 4) improving existing ET data fusion algorithms by accounting for uncertainty in retrievals and incorporating ancillary data/domain knowledge. It was found that the variance and correlation structure of SM varies significantly with spatial heterogeneity in land surface controls for a watershed in Winnipeg, Canada. For the same watershed, the proposed data fusion framework was applied to combine point, airborne and satellite SM data and it was adept at assimilating and predicting SM distribution across all three scales. The data fusion framework was then extended to combine point and satellite SM data across Contiguous US and the effects of physical controls on SM distribution were quantified. For ET data fusion, a state-space modeling framework was developed to combine daily ET satellite data for three agricultural sites in Texas and it was found that when compared with daily Eddy-Covariance ET data, the proposed approach outperformed the traditional fusion algorithm.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découle