Estimating the crop coefficient of meadow ecosystems and its driving factors using machine learning on the Qinghai–Tibet Plateau
Rattachement africain : cn, au. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Study region Qinghai–Tibet Plateau (QTP), China Study focus This study aims to improve crop coefficient (Kc) estimation for alpine meadows on the Qinghai–Tibet Plateau, where data scarcity and complex climate conditions make evapotranspiration (ET) evaluation difficult. We integrated lysimeter observations (2017–2022), meteorological data, and remote sensing vegetation indices using machine learning (ML) and partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) to develop a reliable Kc estimation framework. The random forest (RF) model achieved the best performance (R² = 0.70, RMSE = 0.17). New hydrological insights for the region The key environmental drivers identified were photosynthetically active radiation (PAR), vapor pressure deficit (VPD), soil temperature, and the Enhanced Vegetation Index (EVI), each showing pronounced nonlinear and threshold-type responses. The PLS-SEM results revealed that these variables influenced Kc both directly and indirectly through interactions among radiation, temperature, and vegetation growth. This study provides the first machine learning–based Kc estimation model for the QTP, improving the understanding of evapotranspiration processes under climate warming. The model performed well at the Haibei station, but it still requires broader multi-site validation to fully assess its spatial generalizability. Overall, this framework offers a practical and scalable approach for advancing water balance and ecohydrological research in data-scarce, high-altitude regions.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Estimating the crop coefficient of meadow ecosystems and its driving factors using machine learning on the Qinghai–Tibet Plateau
- Date Crossref
- 01/04/2026
- Éditeur
- Elsevier BV
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Qinghai University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Xinjiang Institute of Ecology and Geography pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Jiangxi Agricultural University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Charles Sturt University Gulbali Institute for Agriculture pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Wagga Wagga Base Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Western Sydney University Hawkesbury Institute for the Environment pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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College of Forestry pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Northwest Institute of Plateau Biology Qinghai Haibei National Field Research Station of Alpine Grassland Ecosystem pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Wagga Wagga Agricultural Institute NSW Department of Primary Industries pays non établi dans la noticeStructure de recherche
Qinghai University, Xinjiang Institute of Ecology and Geography et Jiangxi Agricultural University, avec 6 autres affiliations.
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