Observations and modeling of turbulent fluxes during melt at the shrub-tundra transition zone 1: point scale variations
Notice bibliographique
Résumé
Vegetation has a significant influence on snow accumulation and energy availability for snowmelt. This is particularly true in the vicinity of the arctic treeline, characterized by the alternation of shrub-tundra and open-tundra, with the former expected to spread more and more. This work considers the time variation in turbulent fluxes over two open-tundra and shrub-tundra sites, where measurements of sensible and latent heat fluxes over the canopy are available. An improved version of the GEOtop hydrological model with a dual-layer surface scheme has been used to interpret and reproduce the measurements. The model allows us to separate the contribution of the vegetation and the surface to the turbulent fluxes measured above the canopy and, despite some issues related to the parameterization of the turbulence in the canopy, is able to reasonably reproduce the turbulent fluxes measured above the vegetation and the snowmelt acceleration observed in the shrub-tundra. The maximum energy contribution to the surface during snowmelt is found to occur for values of the leaf and stem area index around 1.0. The model proves to be a valuable platform to be applied in a distributed model to predict the spatial variability of snowmelt and surface energy balance.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».