Comparison of terrestrial evapotranspiration estimates using the mass transfer and Penman‐Monteith equations in land surface models
Notice bibliographique
Résumé
The mass transfer (MT) equation and the Penman‐Monteith (PM) equation are two common approaches used in various land surface models for simulating evapotranspiration (ET). Yet assessments are rarely conducted to determine how well these structurally differing equations simulate ET across various biomes and climatic environments with different canopy upscaling strategies. We evaluated the capacity of models to estimate ET using the MT equation with the one‐leaf strategy in the Community Land Model version 4 and the PM equation in the Dynamic Land Model using the one‐leaf and two‐leaf upscaling approaches for 22 selected eddy covariance flux towers representing 10 typical plant functional types. Overall, across half‐hourly, daily, monthly, and seasonal scales, the MT equation performed less robust than the PM equation in forests. The former had 8–15% higher root‐mean‐square error and 1–4% lower index of agreement and a large uncertainty in warm and wet seasons for several sites. It leaves a doubt about its application of estimating ET across regional to global scales. Considering the net radiation available on the surface of leaf/soil and adopting the two‐leaf approach made the PM equation closer to the EC measurements on average but still could not capture the variation during the cold season. We suggest that further improvements in simulation of ET require seasonal variation of some key parameters and quantification of spatial heterogeneity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».