Modeling and Scaling Coupled Energy, Water, and Carbon Fluxes Based on Remote Sensing: An Application to Canada’s Landmass
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Land surface models (LSMs) need to be coupled with atmospheric general circulation models (GCMs) to adequately simulate the exchanges of energy, water, and carbon between the atmosphere and terrestrial surfaces. The heterogeneity of the land surface and its interaction with temporally and spatially varying meteorological conditions result in nonlinear effects on fluxes of energy, water, and carbon, making it challenging to scale these fluxes accurately. The issue of up-scaling remains one of the critical unsolved problems in the parameterization of subgrid-scale fluxes in coupled LSM and GCM models. A new distributed LSM, the Ecosystem–Atmosphere Simulation Scheme (EASS) was developed and coupled with the atmospheric Global Environmental Multiscale model (GEM) to simulate energy, water, and carbon fluxes over Canada’s landmass through the use of remote sensing and ancillary data. Two approaches (lumped case and distributed case) for handling subgrid heterogeneity were used to evaluate the effect of land-cover heterogeneity on regional flux simulations based on remote sensing. Online runs for a week in August 2003 provided an opportunity to investigate model performance and spatial scaling issues. Comparisons of simulated results with available tower observations (five sites) across an east–west transect over Canada’s southern forest regions indicate that the model is reasonably successful in capturing both the spatial and temporal variations in carbon and energy fluxes, although there were still some biases in estimates of latent and sensible heat fluxes between the simulations and the tower observations. Moreover, the latent and sensible heat fluxes were found to be better modeled in the coupled EASS–GEM system than in the uncoupled GEM. There are marked spatial variations in simulated fluxes over Canada’s landmass. These patterns of spatial variation closely follow vegetation-cover types as well as leaf area index, both of which are highly correlated with the underlying soil types, soil moisture conditions, and soil carbon pools. The surface fluxes modeled by the two up-scaling approaches (lumped and distributed cases) differ by 5%–15% on average and by up to 15%–25% in highly heterogeneous regions. This suggests that different ways of treating subgrid land surface heterogeneities could lead to noticeable biases in model output.
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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 | 0,000 |
| 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 ».