کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6963419 | 1452284 | 2015 | 21 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Understanding the DayCent model: Calibration, sensitivity, and identifiability through inverse modeling
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
SVDmean biasrRMSERelative root mean square errorParameter correlationsGMLDayCent modelUrea ammonium nitrateANPPUANDNDCNPPCECEPAARSGHGN2OCH4RMSENH4+ - NH4 +NO3− - NO3-SOM - WHOPest - آفاتNitrate anion - آنیون نیتراتEnvironmental Protection Agency - آژانس حفاظت از محیط زیستNitrous oxide - اکسید نیتروژنNet primary productivity - بهره وری اولیهAboveground net primary productivity - بهره وری اولیه خالص زمینsingular value decomposition - تجزیه مقدار منفردSensitivity analysis - تحلیل حساسیتAgricultural Research Service - خدمات تحقیقاتی کشاورزیRoot mean square error - ریشه میانگین خطای مربعSOC - سیستم روی یک تراشهindex of agreement - شاخص توافقParameter identifiability - شناسایی پارامترCation-exchange capacity - ظرفیت تبادل کاتیونJacobian Matrix - ماتریکس JacobianSoil organic matter - ماده آلی خاکMethane - متان Volumetric soil water content - محتوای آب خاکستریInverse modeling - مدل سازی معکوسC/N ratio - نسبت 100 / NCarbon to nitrogen ratio - نسبت کربن به نیتروژنNitrogen - نیتروژنAmmonium cation - کاتیون آمونیومCarbon - کربنSoil organic carbon - کربن آلاینده خاکGreenhouse gas - گاز گلخانه ای
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نرم افزار
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
The ability of biogeochemical ecosystem models to represent agro-ecosystems depends on their correct integration with field observations. We report simultaneous calibration of 67 DayCent model parameters using multiple observation types through inverse modeling using the PEST parameter estimation software. Parameter estimation reduced the total sum of weighted squared residuals by 56% and improved model fit to crop productivity, soil carbon, volumetric soil water content, soil temperature, N2O, and soil NO3â compared to the default simulation. Inverse modeling substantially reduced predictive model error relative to the default model for all model predictions, except for soil NO3â and NH4+. Post-processing analyses provided insights into parameter-observation relationships based on parameter correlations, sensitivity and identifiability. Inverse modeling tools are shown to be a powerful way to systematize and accelerate the process of biogeochemical model interrogation, improving our understanding of model function and the underlying ecosystem biogeochemical processes that they represent.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Environmental Modelling & Software - Volume 66, April 2015, Pages 110-130
Journal: Environmental Modelling & Software - Volume 66, April 2015, Pages 110-130
نویسندگان
Magdalena Necpálová, Robert P. Anex, Michael N. Fienen, Stephen J. Del Grosso, Michael J. Castellano, John E. Sawyer, Javed Iqbal, José L. Pantoja, Daniel W. Barker,