論文の概要: Impact of Employing Weather Forecast Data as Input to the Estimation of Evapotranspiration by Deep Neural Network Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18489v1
- Date: Wed, 27 Mar 2024 12:01:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-28 17:08:03.963568
- Title: Impact of Employing Weather Forecast Data as Input to the Estimation of Evapotranspiration by Deep Neural Network Models
- Title（参考訳）: 深部ニューラルネットワークモデルによる蒸発散量の推定に対する気象予報データの利用の影響
- Authors: Pedro J. Vaz, Gabriela Schütz, Carlos Guerrero, Pedro J. S. Cardoso,
- Abstract要約: Evapotranspiration (ET0) は、作物の水需要に係数が関係しているため、スマート灌水スケジューリングを設計するための重要なパラメータである。
FAO56-PM法を用いてET0を計算するには、気温、湿度、風、太陽放射の4つの主要な気象パラメータが必要である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.11249583407496218
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Reference Evapotranspiration (ET0) is a key parameter for designing smart irrigation scheduling, since it is related by a coefficient to the water needs of a crop. The United Nations Food and Agriculture Organization, proposed a standard method for ET0 computation (FAO56PM), based on the parameterization of the Penman-Monteith equation, that is widely adopted in the literature. To compute ET0 using the FAO56-PM method, four main weather parameters are needed: temperature, humidity, wind, and solar radiation (SR). One way to make daily ET0 estimations for future days is to use freely available weather forecast services (WFSs), where many meteorological parameters are estimated up to the next 15 days. A problem with this method is that currently, SR is not provided as a free forecast parameter on most of those online services or, normally, such forecasts present a financial cost penalty. For this reason, several ET0 estimation models using machine and deep learning were developed and presented in the literature, that use as input features a reduced set of carefully selected weather parameters, that are compatible with common freely available WFSs. However, most studies on this topic have only evaluated model performance using data from weather stations (WSs), without considering the effect of using weather forecast data. In this study, the performance of authors' previous models is evaluated when using weather forecast data from two online WFSs, in the following scenarios: (i) direct ET0 estimation by an ANN model, and (ii) estimate SR by ANN model, and then use that estimation for ET0 computation, using the FAO56-PM method. Employing data collected from two WFSs and a WS located in Vale do Lobo, Portugal, the latter approach achieved the best result, with a coefficient of determination (R2) ranging between 0.893 and 0.667, when considering forecasts up to 15 days.
- Abstract（参考訳）: 基準蒸発散(ET0)は、作物の水需要に係数が関係するため、スマート灌水スケジューリングを設計するための重要なパラメータである。
国連食糧農業機関は、ペンマン・モンテイス方程式のパラメータ化に基づくET0計算の標準手法(FAO56PM)を提案した。
FAO56-PM法を用いてET0を計算するには、気温、湿度、風、太陽放射(SR)の4つの主要な気象パラメータが必要である。
天気予報サービス(WFSs)を利用することで、気象パラメータを15日間まで見積もることができる。
この方法の問題点は、現在、ほとんどのオンラインサービスにおいて、SRが無料の予測パラメータとして提供されていないこと、または、通常、そのような予測が金銭的コストペナルティを示すことである。
このため、機械学習とディープラーニングを用いたET0推定モデルが開発され、文献で紹介され、入力として使われるのは、一般に利用可能なWFSと互換性のある、慎重に選択された気象パラメータのセットの削減である。
しかし、この話題に関するほとんどの研究は、天気予報データを用いることによる影響を考慮せずに、気象観測所(WS)のデータを用いたモデル性能の評価しか行っていない。
本研究では,2つのオンラインWFSの天気予報データを用いて,著者の過去のモデルの性能を評価する。
(i)ANNモデルによる直接ET0推定、及び
(II) ANNモデルによりSRを推定し,その推定を FAO56-PM 法を用いてET0 計算に使用する。
ポルトガルのヴァレ・ド・ロボ(Vale do Lobo)にある2つのWFSとWSから収集したデータを用いて、最大15日間の予測を考慮すれば、決定係数(R2)が0.893から0.667の範囲で最高の結果を得た。
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