Boreal forest CO<sub>2</sub> exchange and evapotranspiration predicted by nine ecosystem process models: Intermodel comparisons and relationships to field measurements
Notice bibliographique
Résumé
Nine ecosystem process models were used to predict CO 2 and water vapor exchanges by a 150‐year‐old black spruce forest in central Canada during 1994–1996 to evaluate and improve the models. Three models had hourly time steps, five had daily time steps, and one had monthly time steps. Model input included site ecosystem characteristics and meteorology. Model predictions were compared to eddy covariance (EC) measurements of whole‐ecosystem CO 2 exchange and evapotranspiration, to chamber measurements of nighttime moss‐surface CO 2 release, and to ground‐based estimates of annual gross primary production, net primary production, net ecosystem production (NEP), plant respiration, and decomposition. Model‐model differences were apparent for all variables. Model‐measurement agreement was good in some cases but poor in others. Modeled annual NEP ranged from −11 g C m −2 (weak CO 2 source) to 85 g C m −2 (moderate CO 2 sink). The models generally predicted greater annual CO 2 sink activity than measured by EC, a discrepancy consistent with the fact that model parameterizations represented the more productive fraction of the EC tower “footprint.” At hourly to monthly timescales, predictions bracketed EC measurements so median predictions were similar to measurements, but there were quantitatively important model‐measurement discrepancies found for all models at subannual timescales. For these models and input data, hourly time steps (and greater complexity) compared to daily time steps tended to improve model‐measurement agreement for daily scale CO 2 exchange and evapotranspiration (as judged by root‐mean‐squared error). Model time step and complexity played only small roles in monthly to annual predictions.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».