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Accès ouvert déclaré 2025 preprint

Advancing Crop Modeling and Data Assimilation Using AquaCrop v7.2 in NASA's Land Information System Framework v7.5

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Rattachement africain : be, it, gb, us, at. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

Abstract. This paper introduces the open-source AquaCrop v7.2 model as a new process-based crop model within NASA's Land Information System Framework (LISF) v7.5. The LISF enables high-performance crop modeling with efficient geospatial data handling, and paves the way for scalable satellite data assimilation into AquaCrop. Through three exploratory showcases, we demonstrate the current capabilities of AquaCrop in the LISF, along with topics for future development. First, coarse-scale crop growth simulations with various crop parameterizations are performed over Europe. Satellite-based estimates of land surface phenology are used to inform spatially variable crop parameters. These parameters improve canopy cover simulations in growing degree days compared to using uniform crop parameters in calendar days. Second, ensembles of coarse-scale simulations over Europe are created by perturbing meteorological forcings and soil moisture. The resulting uncertainties in root-zone soil moisture and biomass are often greater in water-limited regions than elsewhere. The third showcase aims to improve fine-scale agricultural simulations through satellite data assimilation. Fine-scale canopy cover observations are assimilated with an ensemble Kalman filter to update the crop state over winter wheat fields in the Piedmont region of Italy. The state updating is beneficial for the intermediary biomass estimates, but leads to only small improvements in yield estimates relative to reference data. This is due to strong model (parameter) constraints and limitations in the assimilated satellite observations and reference yield data. The showcases highlight pathways to improve or advance future crop estimates, e.g. through crop parameter updating and multi-sensor and multi-variate data assimilation.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Advancing Crop Modeling and Data Assimilation Using AquaCrop v7.2 in NASA's Land Information System Framework v7.5
Date Crossref
06/10/2025
Éditeur
Copernicus GmbH
Type
posted-content

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • KU Leuven pays non établi dans la notice
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  • European Centre for Medium-Range Weather Forecasts pays non établi dans la notice
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  • Goddard Space Flight Center pays non établi dans la notice
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  • Science Applications International Corporation (United States) pays non établi dans la notice
    Entreprise
  • International Atomic Energy Agency pays non établi dans la notice
    Organisation à but non lucratif
  • ECMWF pays non établi dans la notice
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  • Hydrological Sciences Laboratory NASA/GSFC pays non établi dans la notice
    Structure de recherche
  • retired pays non établi dans la notice
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  • formely at: Land and Water Division pays non établi dans la notice
    Institution

KU Leuven, Politecnico di Torino et Vrije Universiteit Brussel, avec 8 autres affiliations.

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