Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "calibration models" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Performance evaluation of solar radiation equations for estimating reference evapotranspiration (ETo) in a humid tropical environment
Ocena wyników równań promieniowania słonecznego do oszacowania ewapotranspiracji potencjalnej (ETo) w wilgotnym środowisku tropikalnym
Autorzy:
Ndulue, Emeka
Onyekwelu, Ikenna
Ogbu, Kingsley Nnaemeka
Ogwo, Vintus
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/292778.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Instytut Technologiczno-Przyrodniczy
Tematy:
calibration
models
reference evapotranspiration
solar radiation
validation
ewapotranspiracja potencjalna
kalibracja
ocena
promieniowanie słoneczne
Opis:
Solar radiation (Rs) is an essential input for estimating reference crop evapotranspiration, ETo. An accurate estimate of ETo is the first step involved in determining water demand of field crops. The objective of this study was to assess the accuracy of fifteen empirical solar radiations (Rs) models and determine its effects on ETo estimates for three sites in humid tropical environment (Abakaliki, Nsukka, and Awka). Meteorological data from the archives of NASA (from 1983 to 2005) was used to derive empirical constants (calibration) for the different models at each location while data from 2006 to 2015 was used for validation. The results showed an overall improvement when comparing measured Rs with Rs determined using original constants and Rs using the new constants. After calibration, the Swartman–Ogunlade (R2 = 0.97) and Chen 2 models (RMSE = 0.665 MJ∙m–2∙day–1) performed best while Chen 1 (R2 = 0.66) and Bristow–Campbell models (RMSE = 1.58 MJ∙m–2∙day–1) performed least in estimating Rs in Abakaliki. At the Nsukka station, Swartman–Ogunlade (R2 = 0.96) and Adeala models (RMSE = 0.785 MJ∙m–2∙day–1) performed best while Hargreaves–Samani (R2 = 0.64) and Chen 1 models (RMSE = 1.96 MJ∙m–2∙day–1) performed least in estimating Rs. Chen 2 (R2 = 0.98) and Swartman–Ogunlade models (RMSE = 0.43 MJ∙m–2∙day–1) performed best while Hargreaves–Samani (R2 = 0.68) and Chen 1 models (RMSE = 1.64 MJ∙m–2∙day–1) performed least in estimating Rs in Awka. For estimating ETo, Adeala (R2 =0.98) and Swartman–Ogunlade models (RMSE = 0.064 MJ∙m–2∙day–12 = 0.98) and Chen 2 models (RMSE = 0.43 MJ∙m–2∙day–1) performed best at Abakaliki while Angstrom–Prescott–Page (R2 = 0.96) and El-Sebaii models (RMSE = 0.0908 mm∙day–1) performed best at the Nsukka station.
Promieniowanie słoneczne (Rs) stanowi istotny czynnik w trakcie określania ewapotranspiracji potencjalnej (ETo) terenów uprawnych. Dokładne oszacowanie ETo jest pierwszym etapem ustalania zapotrzebowania na wodę pól uprawnych. Celem tego badania była ocena dokładności piętnastu empirycznych modeli Rs i oznaczenie wpływu tego parametru na szacunki ewapotranspiracji w trzech stanowiskach wilgotnego środowiska tropikalnego (Abakaliki, Nsukka i Awka). Wykorzystano archiwalne dane meteorologiczne NASA z lat 1983 do 2003 do wyprowadzenia empirycznych stałych (kalibracja) dla różnych modeli w każdej z trzech lokalizacji, a dane z lat 2006 do 2015 posłużyło do oceny. Wyniki wskazują na większą zgodność mierzonego Rs i oszacowanych wartości promieniowania wyznaczonego z zastosowaniem nowych stałych. Po kalibracji modele Swartmana–Ogunladego (R2 = 0,97) i Chena 2 (RMSE = 0,665 MJ∙m–2∙d–1) dawały najlepsze wyniki, podczas gdy modele Chena 1 (R2 = 0,66) i Bristowa–Campbella (RMSE = 1,58 MJ∙m–2∙d–1) były najmniej dokładne w wyznaczaniu Rs w Akabaliki. W stacji Nsukka modele Swartmana–Ogunladego (R2 = 0,96) i Adeali (RMSE = 0,785 MJ∙m–2∙d–1) dawały najlepiej dostosowane wyniki oszacowania Rs, natomiast modele Hargreavesa–Samaniego (R2 = 0,64) i Chena 1 (RMSE = 1,96 MJ∙m–2∙d–1) najmniej. Modele Chena 2 (R2 = 0,98) i Swartmana–Ogunladego (RMSE = 0,43 MJ∙m–2∙d–1) okazały się najlepsze, a modele Hargreavesa–Samaniego (R2 = 0,68) i Chena 1 (RMSE = 1,64 MJ∙m–2∙d–1) – najgorsze w ustalaniu promieniowania w stanowisku Awka. W oszacowaniach ETo modele Adeali (R2 = 0,98) i Swartmana– Ogunladego (RMSE = 0.064 MJ∙m–2∙d–1) dawały najlepsze wyniki w przypadku danych ze stanowiska Awka, a modele Swartmana–Ogunladego (R2 = 0,98) i Chena 2 (RMSE = 0,43 MJ∙m–2∙d–1) okazały się najlepsze w przypadku danych ze stanowiska Abakaliki. W odniesieniu do stanowiska Nsukka najlepsze wyniki uzyskano, stosując modele Angstroma– Prescotta–Page’a (R2 = 0,96) i El-Sebaii (RMSE = 0,0908 mm∙d–1).
Źródło:
Journal of Water and Land Development; 2019, 42; 124-135
1429-7426
2083-4535
Pojawia się w:
Journal of Water and Land Development
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Evaluation and verification of the WetSpa model based on selected rural catchments in Poland
Ocena i weryfikacja modelu WetSpa w warunkach wybranych zlewni rolniczych w Polsce
Autorzy:
Porretta-Brandyk, L.
Chormański, J.
Ignar, S.
Okruszko, T.
Brandyk, A.
Szymczak, T.
Krężałek, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/293082.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Instytut Technologiczno-Przyrodniczy
Tematy:
modele o parametrach rozłożonych
proces opad-odpływ
automatyczna kalibracja
nizinne zlewnie rolnicze
automatic calibration
distributed models
lowland rural catchment
rainfall-runoff process
Opis:
The paper presents results of calibration and verification of the WetSpa model, which enables the modelling of rainfall-runoff process based on mass and energy balance in the soil-plantatmosphere system in the catchment. It is a model with distributed parameters, using the structure of raster GIS model to determine the spatial diversity of the catchment environment. This enables simulation of runoff from the catchment, including: precipitation, evapotranspiration, interception of plant surface and soil cover, infiltration and capillary rise in soil and groundwater runoff. Simulated processes depend on the required non-distributed parameters, which were calibrated based on hydrometeorological data from the three rural catchments with different physical and geographical characteristics: Mławka, located in the Wkra basin in Central Poland and the rivers Kamienna and Sidra, which are tributaries of the upper Biebrza in north-eastern part of the country. Distributed catchment parameters were specified on the basis of digital soil maps, land use maps and digital elevation model using GIS techniques. Non-distributed model parameters were calibrated for the three catchments using automatic techniques based on the PEST algorithm. The obtained values of these parameters were scrutinized in order to analyse differences resulting from various characteristics of the study areas. The quality of the model was verified upon dependent and independent data. Appropriate quality measures, including Nash-Sutcliffe efficiency measure, were used to assess model quality. For two catchments (the Sidra and Kamienna) the model showed a satisfactory quality for modelling high flows, it was, however, not satisfactory for low flows. The values for the Mławka catchment justified the assessment of the model quality measurements as very good and good. The factors most affecting the process of river outflow formation were determined using the analysis of model sensitivity to relative changes in parameter values. It was found that the evaluation of the model quality depended largely on the quality of meteorological data and proper parameterization of the soil cover.
W pracy przedstawiono wyniki kalibracji i weryfikacji modelu WetSpa, który umożliwia modelowanie typu opad-odpływ na podstawie bilansu masy i energii w systemie gleba-roślina-atmosfera w obszarze zlewni rzecznej. Jest to model o parametrach rozłożonych, wykorzystujący strukturę rastrowego modelu GIS do określenia przestrzennego zróżnicowania środowiska zlewni. Umożliwia symulację procesu odpływu ze zlewni z uwzględnieniem: opadu, ewapotranspiracji, intercepcji szaty roślinnej i pokrywy glebowej, infiltracji i podsiąku kapilarnego w glebie oraz odpływu wód podziemnych. Symulowane przebiegi tych procesów zależnione od odpowiednich parametrów skupionych, które były kalibrowane na podstawie danych hydrometeorologicznych, pochodzących z trzech zlewni rolniczych o zróżnicowanych charakterystykach fizyczno-geograficznych: rzeki Mławka, znajdującej się w dorzeczu Wkry w Polsce Centralnej oraz rzek Kamienna i Sidra, które są dopływami górnej Biebrzy i są zlokalizowane w północno-wschodniej części kraju. Parametry rozłożone zlewni określono na podstawie cyfrowych map gleb, map użytkowania terenu i numerycznego modelu terenu z wykorzystaniem technik GIS. Parametry skupione modelu zostały skalibrowane dla tych trzech zlewni za pomocą zautomatyzowanych technik, opartych na algorytmie PEST. Uzyskane wartości tych parametrów były przedmiotem analizy różnic wynikających z odmiennych charakterystyk zlewni badawczych. Jakość modelu zweryfikowano na materiale zależnym i danych niezależnych. Do oceny jakości modelu wykorzystano odpowiednie miary jakości, między innymi współczynnik sprawności Nasha-Sutcliffe'a. W przypadku dwóch zlewni (Sidry i Kamiennej) uzyskano zadowalającą jakość modelu w zakresie odtwarzania wartości przepływów wysokich, natomiast dla przepływów niskich jakość modelu była niezadowalająca. W przypadku zlewni Mławki odpowiednie wartości miar uzasadniały ocenę jakości modelu jako bardzo dobrą i dobrą. Metodą analizy czułości modelu względem zmian wartości parametrów określono czynniki mające największy wpływ na proces formowania się odpływu rzecznego. Stwierdzono, że ocena jakości modelu w dużym stopniu zależy od jakości danych meteorologicznych i właściwej parametryzacji pokrywy glebowej.
Źródło:
Journal of Water and Land Development; 2010, 14; 115-133
1429-7426
2083-4535
Pojawia się w:
Journal of Water and Land Development
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies