Latent heat exchange in the boreal and arctic biomes
Notice bibliographique
Résumé
In this study latent heat flux (λE) measurements made at 65 boreal and arctic eddy-covariance (EC) sites were analyses by using the Penman-Monteith equation. Sites were stratified into nine different ecosystem types: harvested and burnt forest areas, pine forests, spruce or fir forests, Douglas-fir forests, broadleaf deciduous forests, larch forests, wetlands, tundra and natural grasslands. The Penman-Monteith equation was calibrated with variable surface resistances against half-hourly eddy-covariance data and clear differences between ecosystem types were observed. Based on the modeled behavior of surface and aerodynamic resistances, surface resistance tightly control λE in most mature forests, while it had less importance in ecosystems having shorter vegetation like young or recently harvested forests, grasslands, wetlands and tundra. The parameters of the Penman-Monteith equation were clearly different for winter and summer conditions, indicating that phenological effects on surface resistance are important. We also compared the simulated λE of different ecosystem types under meteorological conditions at one site. Values of λE varied between 15% and 38% of the net radiation in the simulations with mean ecosystem parameters. In general, the simulations suggest that λE is higher from forested ecosystems than from grasslands, wetlands or tundra-type ecosystems. Forests showed usually a tighter stomatal control of λE as indicated by a pronounced sensitivity of surface resistance to atmospheric vapor pressure deficit. Nevertheless, the surface resistance of forests was lower than for open vegetation types including wetlands. Tundra and wetlands had higher surface resistances, which were less sensitive to vapor pressure deficits. The results indicate that the variation in surface resistance within and between different vegetation types might play a significant role in energy exchange between terrestrial ecosystems and atmosphere. These results suggest the need to take into account vegetation type and phenology in energy exchange modeling.
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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) | 0,000 | 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 ».