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J-GLOBAL ID:202002216916919485   整理番号:20A0384447

柑橘園の空間的に分布した蒸発散速度を推定するためのARCDUALK_Cモデルへの予報気象データの統合【JST・京大機械翻訳】

Integrating forecast meteorological data into the ArcDualKc model for estimating spatially distributed evapotranspiration rates of a citrus orchard
著者 (5件):
資料名:
巻: 231  ページ: Null  発行年: 2020年 
JST資料番号: B0745A  ISSN: 0378-3774  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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過去数年において,測定または予測気象データを用いたいくつかの衛星ベースモデルを,空間分布作物蒸発散(ET_c)推定を決定するために開発した。本研究は,不足灌漑(DI)オレンジ果樹園におけるK_cとET_cの空間的分布推定を導くために,FAO-56二重作物係数(K_c)に基づいて,ArcDualK_cモデルの信頼性を評価することを目的とした。毎日のET_cと二重K_c値は,それぞれ,最も近い気象観測所とCOSMOモデルによって提供する気象データを測定して予測することによって,Sentinel-2衛星画像を使用して得た。K_cとET_cに関する過大評価は,測定気象データ(それぞれ7.62%と26.24%の平均PBIAS)の代わりに予測を使用するとき,研究から生じた。これは,気象予測におけるいくつかの不正確さによって引き起こされる可能性があArcDualK_cモデルによって導き出された蒸発係数(K_e)はDIと完全に灌漑された処理の間で類似していた。K_cとET_cに関する6%までの差異は,主に蒸散係数(K_cb)の変動のために,灌漑戦略の間で確認した。ArcDualK_cモデルの信頼性にもかかわらず,得られた結果は,植生と裸の土壌表面を含むSentinel-2画素の不均一性によって影響され,地上データとモデルを統合する必要性を強調し,高解像度画像を用いた。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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農業土木 

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