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Enregistrement W2084352677 · doi:10.1029/2001rg000103

MODELING VEGETATION AS A DYNAMIC COMPONENT IN SOIL‐VEGETATION‐ATMOSPHERE TRANSFER SCHEMES AND HYDROLOGICAL MODELS

2002· article· en· W2084352677 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueReviews of Geophysics · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceLeaf area indexBiosphereEvapotranspirationVegetation (pathology)Atmospheric sciencesPhenologyTranspirationWater cycleStomatal conductanceCarbon cycleEnergy balanceHydrology (agriculture)PhotosynthesisEcologyEcosystemBotanyGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vegetation affects the climate by modifying the energy, momentum, and hydrologic balance of the land surface. Soil‐vegetation‐atmosphere transfer (SVAT) schemes explicitly consider the role of vegetation in affecting water and energy balance by taking into account its physiological properties, in particular, leaf area index (LAI) and stomatal conductance. These two physiological properties are also the basis of evapotranspiration parameterizations in physically based hydrological models. However, most current SVAT schemes and hydrological models do not parameterize vegetation as a dynamic component. The seasonal evolution of LAI is prescribed, and monthly LAI values are kept constant year after year. The effect of CO 2 on the structure and physiological properties of vegetation is also neglected, which is likely to be important in transient climate simulations with increasing CO 2 concentration and for hydrological models that are used to study climate change impact. The net carbon uptake by vegetation, which is the difference between photosynthesis and respiration, is allocated to leaves, stems, and roots. Carbon allocation to leaves determines their biomass and LAI. The timing of bud burst, leaf senescence, and leaf abscission (i.e., the phenology) determines the length of the growing season. Together, photosynthesis, respiration, allocation, and phenology, which are all strongly dependent on environmental conditions, make vegetation a dynamic component. This paper (1) familiarizes the reader with the basic physical processes associated with the functioning of the terrestrial biosphere using simple nonbiogeochemical terminology, (2) summarizes the range of parameterizations used to model these processes in the current generation of process‐based vegetation and plant growth models and discusses their suitability for inclusion in SVAT schemes and hydrological models, and (3) illustrates the manner in which the coupling of vegetation models and SVAT schemes/hydrological models may be accomplished.

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.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,438

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,200 · 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