Uncertainties in latent heat flux measurement and estimation: implications for using a simplified approach with remote sensing data
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Abstract
AbstractAccurate estimation of surface energy fluxes is essential for various hydrological, meteorological, agricultural, and ecological applications. Over the years, a wide variety of instrument systems and estimation methodologies have been developed to measure and estimate surface fluxes. Comparisons of various scale field experimental data and different model estimates show a large degree of scatter with a wide range of root mean square error. We explore and evaluate analytically the error property of the traditionally used energy balance residual method for latent heat flux estimation in an attempt to identify the possible existence of an irreducible error bound for latent heat flux measurement and estimation over large areas. Our analysis shows that the error is typically on the order of 10%–20% or larger for surface sensible and latent heat fluxes. A simplified remote sensing latent heat flux estimation approach is proposed and its error properties are evaluated. Results suggest that a similar or better error bound can be achieved using primarily remotely sensed data over large areas for the estimation of latent heat flux using this alternative approach.L'estimation précise des flux d'énergie de surface est essentielle pour diverses applications hydrologiques, météorologiques, agricoles et écologiques. Au cours des années, une grande variété de systèmes instrumentaux et de méthodologies d'estimation ont été développés pour mesurer et estimer les flux de surface. La comparaison des données expérimentales de terrain à diverses échelles et des différentes estimations dérivées des modèles montre une importante dispersion avec un large éventail au niveau de l'erreur quadratique moyenne. Nous explorons et évaluons analytiquement les propriétés d'erreur de la méthode du bilan énergétique résiduel traditionnellement utilisée pour l'estimation du flux de chaleur latente dans le but d'identifier l'existence possible d'une erreur limite irréductible dans la mesure et l'estimation du flux d'énergie latente sur des grandes étendues. Notre analyse montre que l'erreur est typiquement de l'ordre de 10%–20% ou plus pour les flux de chaleur sensible et latente. On propose une approche simplifiée d'estimation du flux de chaleur latente par télédétection et on évalue ses propriétés au plan des erreurs. Les résultats suggèrent que des erreurs limites similaires ou réduites peuvent être atteintes en utilisant principalement des données de télédétection pour des grandes étendues dans l'estimation du flux de chaleur latente à l'aide de cette approche alternative.[Traduit par la Rédaction]
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".