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Enregistrement W2026539639 · doi:10.1002/joc.652

Comparison of two‐layer and single‐layer canopy models with Lagrangian and <i>K</i>‐theory approaches in modelling evaporation from forests

2001· article· en· W2026539639 sur OpenAlexaffabout
Alex Wu, T. Andrew Black, Diana Verseghy, W. G. Bailey

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Climatology · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCanopySensible heatUnderstoryEnvironmental scienceAtmospheric sciencesLatent heatTree canopyStomatal conductanceLeaf area indexFlux (metallurgy)LagrangianMeteorologyMathematicsGeographyEcologyGeologyBotanyMaterials scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The near‐field effect on flux calculation was examined using two approaches: (1) The performance of a Lagrangian two‐layer canopy model was compared with a K ‐theory two‐layer canopy model and a K ‐theory single‐layer canopy model; and (2) the near‐field resistance was placed in series with aerodynamic resistance in the Canadian Land Surface Scheme (CLASS). The first approach was tested using flux data measured from a boreal aspen forest because it had a thick understorey canopy. The second approach was tested using the aspen forest and a Douglas fir forest. Results from both approaches confirmed that the difference between simulations from K ‐theory and the Lagrangian evaporation models was small due to the strong control by stomatal conductance. Furthermore, the two‐layer canopy models were inferior to the single canopy model in the calculation of the sensible and latent heat fluxes above the forest. Copyright © 2001 Royal Meteorological Society

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,561
Score d'incertitude au seuil0,242

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)0,0000,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations35
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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