PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2011 | 06 |

Tytuł artykułu

Przewidywanie ewapotranspiracji wskaźnikowej w sadzie na podstawie numerycznej prognozy pogody

Treść / Zawartość

Warianty tytułu

EN
Forecasting the potential evpotranspiration In the orchard with thr numerical weather forecast

Języki publikacji

PL

Abstrakty

PL
Numeryczne prognozy pogody osiągnęły już dostateczny poziom dokładności i wiarygodności by w wypadku braku danych pomiarowych traktować przewidywania z modeli jako najlepszą możliwą reprezentację stanu atmosfery w danym miejscu i czasie. W pracy omawiamy zastosowanie modelu numerycznego CO-AMPS do obliczania i prognozowania ewapotranspiracji wskaźnikowej ET0. ET0 jest obliczana na podstawie danych z modelu, mieszanych danych z modelu i pomiarowych. Zastosowano również metody uczenia maszynowego do poprawy jakości przewidywań modelu. Wyniki wskazują, że w wypadku braku danych pomiarowych zastosowanie danych z numerycznej prognozy daje bardzo dobrą zgodność przewidywanego ET0 z obliczonym z danych pomiarowych. Modele hybrydowe wykazują nieco większą dokładność od modeli czysto symulacyjnych a zastosowanie uczenia maszynowego pozwala na kolejne podniesienie jakości modelu ET0.
EN
Numerical weather forecasts have reached the acuraccy and reliability level that their results can be used as a replacement for the measurements of weather parameters when the availability of the latter is limited. Here we present the application of the COAMPS numerical weather forecast model to prediction of the potential evapotranspiration ET0. ET0 is computed using the data from the model. Also a hybrid model with part of the data coming from the model and part of the data from the measurements was used. Additionally a machine learning methods were used to improve model skill. The results show that application of the simulated data gives very good agreement of the predicted ET0 with that computed using measurement data. Hybrid models are slightly better than the purely simulationbased and machine learning allows for further improvement od the ET0 models.

Wydawca

-

Rocznik

Numer

06

Opis fizyczny

s.69-80,rys.,tab.,bibliogr.

Twórcy

autor
  • Interdyscyplinarne Centrum Modelowania Matematycznego i Komputerowego, Uniwersytet Warszawski, ul.Pawińskiego 5a, 02-106 Warszawa
autor

Bibliografia

  • Penman, H.L. Natural evaporation from open water, bare soil and grass. Proc. Roy. Soc. London A 194, (1948), 120-145 s.
  • Allen, R.G.; Pereira, L.S.; Raes, D.; Smith, M. Crop Evapotranspiration—Guidelines for Computing Crop Water Requirements. FAO Irrigation and drainage paper 56. FAO Rome, Italy, (1998). 300ss.
  • Breiman, L. Random Forests. Machine Learning 45, (2001), 5-32s.
  • Chen, S., Cummings, J. A., Doyle, J. D., Hodur, R. M., Holt, T. R., Liou, C. S., Liu, M., Mirin, A., Ridout, J. A., Schmidt, J. M., Sugiyama, G., and Thompson, W. T. COAMPS Version 3 model description. NRL/PU/7500-03-448. Naval Research Laboratory, Monterey, CA, (2003), 143ss.
  • Davies, T., Cullen, M. J. P., Malcolm, A. J., Mawson, M. H., Staniforth, A., White A. and Wood, N A new dynamical core for the Met Office’s global and regional modelling of the atmosphere. Q. J. R. Meteorol. Soc. 131, (2005), 1759–1782s.
  • Hargreaves, G.H. and Samani, Z.A. Reference crop evapotranspiration from temperature. Transaction of the ASAE 28, (1985), 96-99s.

Typ dokumentu

Bibliografia

Identyfikatory

Identyfikator YADDA

bwmeta1.element.dl-catalog-27e5f42e-b20f-4e13-95c4-7f54c93a7285
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.