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Enregistrement W2007632190 · doi:10.1007/s00382-014-2397-9

Impact of interactive vegetation phenology on the Canadian RCM simulated climate over North America

2014· article· en· W2007632190 sur OpenAlexaffabout
Camille Garnaud, Laxmi Sushama, Diana Verseghy

Notice bibliographique

RevueClimate Dynamics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiospherePhenologyEnvironmental scienceVegetation (pathology)PrecipitationAtmosphere (unit)ClimatologyClimate changeAtmospheric sciencesEcosystemLeaf area indexClimate modelBiosphere modelEcologyMeteorologyGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biosphere–atmosphere interactions play a very important role in modulating regional climate. To capture these bi-directional interactions, a dynamic vegetation model, the Canadian Terrestrial Ecosystem Model (CTEM), has been implemented in the fifth generation of the Canadian Regional Climate Model (CRCM5). CTEM can grow vegetation from bare ground and includes processes of photosynthesis, autotrophic and heterotrophic respiration, phenology, turnover, mortality and allocation. This study focuses on assessing the impact of interactive vegetation phenology, i.e. CTEM, on the CRCM5 simulated climate over North America. This is achieved by comparing two CRCM5 simulations—one with interactive phenology and the other with prescribed vegetation, driven by ECMWF reanalysis data (ERA40 and ERA-Interim) at the lateral boundaries, for the 1971–2010 period. Comparison of simulated vegetation attributes, temperature and precipitation in both simulations to those observed indicates that introduction of interactive phenology improves the performance of CRCM5 in some regions, although it introduces new biases in other regions, which are related to the underestimation of leaf area index (LAI). Interactive phenology enhances biosphere–atmosphere interactions, which are reflected in the higher values of correlation between atmosphere and biosphere variables. Interactive phenology also introduces long-term memory in CRCM5, estimated via lagged correlations between precipitation/temperature and LAI. Improved biosphere–atmosphere interactions and long-term memory in the CRCM5 simulation with interactive phenology leads to better interannual variability, particularly noticeable in the biosphere and atmosphere states during anomalously wet and dry years. This study thus provides useful insights related to the added value of interactive phenology in CRCM5 as well as the nature and variability of biosphere–atmosphere interactions over North America.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,337
Score d'incertitude au seuil0,949

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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