Notice bibliographique
Résumé
Observational and modelling studies show that the warming of the Arctic is leading to shrub expansion. This shift in vegetation cover is expected to significantly alter the distribution of snow across the landscape and the interactions between the land surface and the atmosphere. Shrubs capture wind-blown snow, increasing snow depth and decreasing winter water loss through sublimation, and bend beneath the weight of snow, affecting albedo. Snow is highly insulative and affects the soil hydrological and thermal properties. Therefore, as the snow-vegetation-soil interactions is expected to be at the core of feedback loops leading to further shrub expansion, there is a need for models to be able to simulate these processes accurately. Initially using the community land surface model JULES (Joint UK Land Environment Simulator) this study investigates the effects of shrub-tundra on snow and runoff. Alternative formulations of soil processes are proposed, which are better adapted to the representation of subgrid heterogeneity in cold regions than the current model formulation, and evaluated over the Abisko and Torne-Kalix river basins. In addition, a high resolution shrub bending model, which calculates the exposed winter shrub fraction, is developed and parameterised for use alongside the snow cover parameterisation in JULES in order to provide a better representation of shrub-specific processes. This revised JULES more than doubles the efficiency coefficient and halfs the negative bias between modelled and observed runoff in the shrub-tundra Abisko basin. However, the current structure of the model is found to be inadequate for use in investigating the effect of shrub-tundra expansion because it calculates a single energy balance for the snow-free and the snow-covered areas. To address this issue, a distributed three-source (snow-shrub-ground) model (D3SM) is developed. D3SM is evaluated against snow and energy ux measurements from a shrub-tundra basin in the Yukon, Canada, and is found to reproduce snowmelt energetics well. The effects of shrub expansion on the energy balance of the basin during snowmelt are then investigated by increasing the vegetation fraction and canopy height of the current shrub distribution, which is found to be positively correlated with topography. D3SM shows that the most significant effects of shrub expansion in the basin are to reduce the spatial variability of snow depth and to increase the sensible heat flux from the surface to the atmosphere.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».