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Enregistrement W2068953081 · doi:10.3137/ao.410401

Effect of surface layer thickness on simultaneous transport of heat and water in a bare soil and its implications for land surface schemes

2003· article· en· W2068953081 sur OpenAlexaffvenueabout
Rachhpal S. Jassal, Michael D. Novak, T. Andrew Black

Notice bibliographique

RevueATMOSPHERE-OCEAN · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLoamSoil thermal propertiesSoil scienceEnvironmental scienceSoil waterEvaporationSensible heatAtmosphere (unit)SiltLatent heatSoil horizonWater balanceWater contentHydrology (agriculture)Field capacityAtmospheric sciencesGeologyGeotechnical engineeringMeteorologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A physically‐based multi‐layer numerical model is developed to determine the coupled transport of heat and water in the soil and in the soil‐atmosphere boundary layer. Using inputs of standard weather data and initial soil conditions the model is capable of predicting the surface energy balance components as well as water content and temperature profiles in the soil. It is used to predict these variables for a bare silt loam soil under two tillage treatments, viz. culti‐packed and left loose after disc‐harrowing, and the predicted results are compared with measurements. Very good agreement between the model predictions and measured evaporation and heat fluxes and soil water and temperatures for a ten‐day period shows that the model is capable of simulating the coupled transport of soil heat and soil water and their transfer across the soil surface‐atmosphere interface adequately. Model predictions were compared with those of CLASS (Canadian Land Surface Scheme). It is shown that CLASS, version 2.6, provides good estimates of evaporation and hence the latent heat flux density, QE, under wetter soil conditions, but overestimates QE at moderately wet soil conditions and underestimates it under dry soil conditions. Under dry to moderately wet soil conditions the calculation of evaporation from bare soil is very sensitive to the thickness of the top layer particularly as the thickness approaches 10 cm.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,529
Score d'incertitude au seuil0,357

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeObservationnel
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

Citations16
Publié2003
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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