SABAE‐HW: An Enhanced Water Balance Prediction in the Canadian Land Surface Scheme Compared with Existing Models
Notice bibliographique
Résumé
The Canadian Land Surface Scheme (CLASS) is a numerical model pioneered at the Canadian Atmospheric Environment Service by Verseghy (1991) and Verseghy et al. (1993) to evaluate the vertical transfer of energy and water between the atmosphere and three surface soil layers. This article introduces SABAE‐HW (soil atmosphere boundary, accurate evaluations of heat and water), a new model built using the modeling framework of CLASS version 2.6 that allows a user to specify depth and number of soil layers. The physically based calculations of heat and moisture transfer are adequately extended in the new code to fit the desired refined mesh. The generalized minimal residual (GMRES) iterative method is used to resolve new soil heat flux terms. Moreover, a water table lower boundary condition is added to allow eventual coupling with groundwater models. The results of SABAE‐HW are validated for some synthetic runs under real‐like seasonal weather conditions and various soil types. Then the model prediction capability is confirmed for a location within the Assiniboine Delta Aquifer using North American Regional Reanalysis (NARR) atmospheric data. Intercomparisons of results to simulation outputs from CLASS, SHAW, HYDRUS‐1D, and HELP models demonstrate the capability of SABAE‐HW to predict reasonable moisture profiles and water budget terms. Under warm weather conditions, SABAE‐HW and SHAW yield similar water content profiles and bottom drainages. Also, in the freezing–thawing situations, detailed moisture profiles by SABAE‐HW are contrasted to both CLASS and SHAW solutions.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».