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341.
KHONDAKAR Arifuzzaman DONG Jinwei LI Zhichao DENG Xiangzheng SINGHA Mrinal RAHMAN Md.Mizanur JIN Zhenong WANG Shaoqiang ZHEN Lin XIAO Xiangming 《地理学报(英文版)》2022,32(10):2069-2084
Bangladesh is one of the most vulnerable countries to natural disasters such as droughts in the world. The pre-monsoon Aus rice in Bangladesh depends on rainfall and is threatened by increasing droughts. However, limited information on the changes in Aus rice as well as droughts hamper our understanding of the country’s agricultural resilience and adaption to droughts. Here, we collected all the official statistical data of Aus rice at the district level from 1980 to 2018, and examined the inter... 相似文献
342.
An explicit model management framework is introduced for predictive Groundwater Levels(GWL),particularly suitable to Observation Wells(OWs)with sparse and possibly heterogeneous data.The framework implements Multiple Models(MM)under the architecture of organising them at levels,as follows:(i)Level 0:treat heterogeneity in the data,e.g.Self-Organised Mapping(SOM)to classify the OWs;and decide on model structure,e.g.formulate a grey box model to predict GWLs.(ii)Level 1:construct MMs,e.g.two Fuzzy Logic(FL)and one Neurofuzzy(NF)models.(iii)Level 2:formulate strategies to combine the MM at Level 1,for which the paper uses Artificial Neural Networks(Strategy 1)and simple averaging(Strategy 2).Whilst the above model management strategy is novel,a critical view is presented,according to which modelling practices are:Inclusive Multiple Modelling(IMM)practices contrasted with existing practices,branded by the paper as Exclusionary Multiple Modelling(EMM).Scientific thinking over IMMs is captured as a framework with four dimensions:Model Reuse(MR),Hierarchical Recursion(HR),Elastic Learning Environment(ELE)and Goal Orientation(GO)and these together make the acronym of RHEO.Therefore,IMM-RHEO is piloted in the aquifer of Tabriz Plain with sparse and possibly heterogeneous data.The results provide some evidence that(i)IMM at two levels improves on the accuracy of individual models;and(ii)model combinations in IMM practices bring‘model-learning’into fashion for learning with the goal to explain baseline conditions and impacts of subsequent management changes. 相似文献