Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie
Pierwsza strona wyników Pięć stron wyników wstecz Poprzednia strona wyników Strona / 1 Następna strona wyników Pięć stron wyników wprzód Ostatnia strona wyników

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  model Hargreavesa
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
Pierwsza strona wyników Pięć stron wyników wstecz Poprzednia strona wyników Strona / 1 Następna strona wyników Pięć stron wyników wprzód Ostatnia strona wyników
On the basis of the measurements recorded by seven automatic meteorological stations, evapotranspirati on (ET 0 ) was calculated according to the formula devised by Hargreaves and Hargreaves, modified by Droogers and Allen (H and HDA) and Grabarczyk (G). The obtained results were compared with the reference formula recommended by FAO, which adopted the Penman - Monteith formula (PM). A high correlation between the reference model and the simplified formulas was shown. The differences relate to the level of evapotranspiration (ET 0 ) worked out with the various formulas. The Hargreaves model gives a higher value in comparison with the PM formula, whereas Grabarczyk’s model (G) makes it lower. The application of the Hargreaves model modified by Doogers and Allen produced results closest to the reference model. In order to apply the Penman - Monteith model in practice, a lot of meteorological parameters are required, which is a serious limitation. The simpler methods might be used, but they require further investigations in our climatic conditions in order to verify their empirical factors.
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.
Pierwsza strona wyników Pięć stron wyników wstecz Poprzednia strona wyników Strona / 1 Następna strona wyników Pięć stron wyników wprzód Ostatnia strona wyników
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.