The influence of canopy snow parameterizations on snow albedo feedback in boreal forest regions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Variation in snow albedo feedback (SAF) among Coupled Model Intercomparison Project phase 5 climate models has been shown to explain much of the variation in projected 21st century warming over Northern Hemisphere land. Prior studies using observations and models have demonstrated both considerable spread in the albedo and a negative bias in the simulated strength of SAF, over snow‐covered boreal forests. Boreal evergreen needleleaf forests are capable of intercepting snowfall throughout the winter and consequently exert a significant impact on seasonal surface albedo. Two satellite data products and tower‐based observations of albedo are compared with simulations from multiple versions of the Community Climate System Model (CCSM4) to investigate the causes of weak simulated SAF over the boreal forest. The largest bias occurs in April and May, when simulated SAF is one half the strength of SAF in observations. This is traced to two features of the canopy snow parameterizations used in the land model. First, there is no mechanism for the dynamic removal of snow from the canopy when temperatures are below freezing, which results in albedo values in midwinter that are biased high. Second, when temperatures do rise above freezing, all snow on the canopy is melted instantaneously, which results in an unrealistically early transition from a snow‐covered to a snow‐free canopy. These processes combine to produce large differences between simulated and observed monthly albedo and are the source of the weak bias in SAF. This analysis highlights the importance of canopy snow parameterizations for simulating the hemispheric scale climate response to surface albedo perturbations.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».