Model evaluation in relation to soil N2O emissions: An algorithmic method which accounts for variability in measurements and possible time lags
Model evaluation in relation to soil N2O emissions: An algorithmic method which accounts for variability in measurements and possible time lags
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与土壤 N2O 排放相关的模型评估：一种考虑测量变化和可能时滞的算法方法
DOI：
10.1016/j.envsoft.2016.07.002
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发表时间：
2016
影响因子：
4.9
通讯作者：
Myrgiotis V
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Myrgiotis V
以氧化亚氮(N2O)形式从肥沃土壤中流失的氮素是现代农业的一种副作用，也是许多基于模型的研究的焦点。由于土壤N2O排放量在空间和时间上的异质性，测量数据可能会对模型性能评估中最常用的统计方法的使用造成限制。在本文中，我们描述了这些限制，并提出了一种解决这些限制的算法。我们使用来自英国两个耕地的模拟和测量的N2O数据来实现该算法。我们表明，测量数据和模拟数据之间可能存在的时间滞后会影响模型的评估，并且在评估过程中考虑这些因素可以将均方误差(MSE)等指标降低30%。我们还分析了算法的结果，以识别估计滞后中的模式，并缩小其可能的原因。
The loss of nitrogen from fertilised soils in the form of nitrous oxide (N2O) is a side effect of modern agriculture and the focus of many model-based studies. Due to the spatial and temporal heterogeneity of soil N2O emissions, the measured data can introduce limitations to the use of those statistical methods that are most commonly employed in the evaluation of model performance. In this paper, we describe these limitations and present an algorithm developed to address them. We implement the algorithm using simulated and measured N2O data from two UK arable sites. We show that possible time lags between the measured and simulated data can affect model evaluation and that their consideration in the evaluation process can reduce measures such as the Mean Squared Error (MSE) by 30%. We also analyse the algorithm's results to identify patterns in the estimated lags and to narrow down their possible causes.
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