Application of the Canadian land surface scheme (class) to the simulation of energy and water fluxes over alpine tundra
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The ability of the Canadian Land Surface Scheme (CLASS) to simulate energy and moisture fluxes over tundra surfaces is tested using three dataseis collected at alpine sites in southern Alberta and British Columbia, Canada. Initial runs of the model indicate that the ground heat flux tends to be overestimated and the latent heat flux underestimated on average. With the incorporation of minor modifications to the surface thermal conductivity, the vegetation rooting depth and the calculation of the surface soil moisture, the mean bias errors in the latent and ground heat fluxes are reduced to more acceptable levels. Despite the fact that the current version of CLASS does not explicitly take into account the effects of spatial heterogeneity at the sites, the model is found to perform reasonably well with these modifications. It is recommended that the next version of CLASS incorporate a mosaic approach which will allow further subdivision of the modelling area, and that a set of algorithms specific to sparse canopies be implemented into the code. Résumé La capacité du schéma CLASS (≪Canadian LAnd Surface Scheme≫) à simuler les flux d'énergie et d'humidité sur des sols de toundra est testée en utilisant trois ensembles de données recueillies à des sites alpins dans le sud de l'Alberta et de la Colombie‐Britannique, au Canada. Les passes initiales du modèle indiquent qu 'en moyenne le flux de chaleur dans le sol a une tendance à être surestimé et que le flux de chaleur latente à être sous‐estimé. Avec l'incorporation de modifications mineures à la conductivité thermique superficielle, à la profondeur d'enracinement de la végétation et au calcul de l'humidité superficielle du sol, les erreurs d'écarts moyens dans les flux de chaleur dans le sol et de chaleur latente sont réduites à des niveaux plus acceptables. Malgré le fait que la version actuelle du schéma CLASS ne tient pas compte explicitement des effets de l'hétérogénéité spatiale aux sites, on trouve que le modèle s'exécute raisonnablement bien avec ces modifications. Il est recommandé que la prochaine version du schéma CLASS incorpore une approche mosaïque qui permettra une subdivision addionnelle de la surface modélisée; on recommande aussi qu'un ensemble d'algorithmes spécifique à des couverts végétaux épars, soit incorporé au code. Notes Corresponding author: diana.verseghy@ec.gc.ca
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».