Estimating parameters of empirical infiltration models from the global dataset using machine learning

• Autorzy: Kim S. , Karahan G. , Sharma M. , Pachepsky Y.
• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

• Wydawca: -
• Czasopismo: International Agrophysics
• Rocznik: 2021
• Tom: 35
• Numer: 1
• Opis fizyczny: p.73-81,fig.,ref.

Twórcy

autor

Kim S.

• USDA ARS EMFSL, BARC East, Bldg 201, RM 103, 10300 Baltimore Ave, Beltsville, MD 20705, USA

autor

Karahan G.

• Department of Landscape Architecture, Forestry Faculty, Cankiri Karatekin University, 18100 Cankırı, Turkey
• Department of Plant Material and Cultivation, Forestry Faculty, Cankiri Karatekin University, 18100 Cankırı, Turkey

autor

Sharma M.

• USDA ARS EMFSL, BARC East, Bldg 201, RM 103, 10300 Baltimore Ave, Beltsville, MD 20705, USA

autor

Pachepsky Y.

• USDA ARS EMFSL, BARC East, Bldg 177C, RM 108, 10300 Baltimore Ave, Beltsville, MD 20705, USA

Identyfikatory

DOI

10.31545/intagr/132922