Modelling evapotranspiration during precipitation deficits: identifying critical processes in a land surface model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Surface fluxes from land surface models (LSMs) have traditionally been evaluated against monthly, seasonal or annual mean states. The limited ability of LSMs to reproduce observed evaporative fluxes under water-stressed conditions has been previously noted, but very few studies have systematically evaluated these models during rainfall deficits. We evaluated latent heat fluxes simulated by the Community Atmosphere Biosphere Land Exchange (CABLE) LSM across 20 flux tower sites at sub-annual to inter-annual timescales, in particular focusing on model performance during seasonal-scale rainfall deficits. The importance of key model processes in capturing the latent heat flux was explored by employing alternative representations of hydrology, leaf area index, soil properties and stomatal conductance. We found that the representation of hydrological processes was critical for capturing observed declines in latent heat during rainfall deficits. By contrast, the effects of soil properties, LAI and stomatal conductance were highly site-specific. Whilst the standard model performs reasonably well at annual scales as measured by common metrics, it grossly underestimates latent heat during rainfall deficits. A new version of CABLE, with a more physically consistent representation of hydrology, captures the variation in the latent heat flux during seasonal-scale rainfall deficits better than earlier versions, but remaining biases point to future research needs. Our results highlight the importance of evaluating LSMs under water-stressed conditions and across multiple plant functional types and climate regimes.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».