Modified snow algorithms in the Canadian land surface scheme: Model runs and sensitivity analysis at three boreal forest stands
Notice bibliographique
Résumé
Version 3.1 of the Canadian Land Surface Scheme (CLASS) contains a number of new algorithms of significance for snow simulations in the boreal forest. In particular, mixed precipitation is now modelled, the density of fresh snow varies with temperature and the maximum snowpack density varies with snow depth. A model for canopy interception and unloading of snow developed in the Canadian boreal forest has also been implemented. In this paper, nine‐month column runs of CLASS 3.1 are compared with CLASS 2.7, the current operational version. The model runs span the winter of 2002–03 at three boreal forest sites: a mature aspen stand, a mature jack pine stand and a mature black spruce stand, all located in central Saskatchewan. The focus is on the winter performance and the representation of snow. More accurate (lower) values of modelled snow density improve the modelled snowpack depth. The accuracy of the canopy interception algorithm could not be tested directly with respect to measured interception, but results suggest that the ability to unload intercepted snow is important for accurate estimates of sublimation loss, and that simulated snow water equivalent is sensitive to perceived canopy gap fraction, interception capacity, and unloading rate. Underestimation of the canopy gap fraction increases canopy interception and sublimation losses, and decreases snow water equivalent in the snowpack, and vice versa. Employing modified gap fraction values improved the modelled snow water equivalent at two of the sites. Modifications to the model are suggested to allow the total albedo to respond to changes in the modelled sub‐canopy albedo.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».