Comparison of algorithms and parameterisations for infiltration into organic-covered permafrost soils
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Infiltration into frozen and unfrozen soils is critical in hydrology, controlling active layer soil water dynamics and influencing runoff. Few Land Surface Models (LSMs) and Hydrological Models (HMs) have been developed, adapted or tested for frozen conditions and permafrost soils. Considering the vast geographical area influenced by freeze/thaw processes and permafrost, and the rapid environmental change observed worldwide in these regions, a need exists to improve models to better represent their hydrology. In this study, various infiltration algorithms and parameterisation methods, which are commonly employed in current LSMs and HMs were tested against detailed measurements at three sites in Canada's discontinuous permafrost region with organic soil depths ranging from 0.02 to 3 m. Field data from two consecutive years were used to calibrate and evaluate the infiltration algorithms and parameterisations. Important conclusions include: (1) the single most important factor that controls the infiltration at permafrost sites is ground thaw depth, (2) differences among the simulated infiltration by different algorithms and parameterisations were only found when the ground was frozen or during the initial fast thawing stages, but not after ground thaw reaches a critical depth of 15 to 30 cm, (3) despite similarities in simulated total infiltration after ground thaw reaches the critical depth, the choice of algorithm influenced the distribution of water among the soil layers, and (4) the ice impedance factor for hydraulic conductivity, which is commonly used in LSMs and HMs, may not be necessary once the water potential driven frozen soil parameterisation is employed. Results from this work provide guidelines that can be directly implemented in LSMs and HMs to improve their application in organic covered permafrost soils.
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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 | 0,001 |
| 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 ».