Diagnostic and model dependent uncertainty of simulated Tibetan permafrost area
Notice bibliographique
Résumé
We perform a land-surface model intercomparison to investigate how the simulation of permafrost area on the Tibetan Plateau (TP) varies among six modern stand-alone land-surface models (CLM4.5, CoLM, ISBA, JULES, LPJ-GUESS, UVic). We also examine the variability in simulated permafrost area and distribution introduced by five different methods of diagnosing permafrost (from modeled monthly ground temperature, mean annual ground and air temperatures, air and surface frost indexes). There is good agreement (99 to 135 × 10 4 km 2 ) between the two diagnostic methods based on air temperature which are also consistent with the observation-based estimate of actual permafrost area (101 × 10 4 km 2 ). However the uncertainty (1 to 128 × 10 4 km 2 ) using the three methods that require simulation of ground temperature is much greater. Moreover simulated permafrost distribution on the TP is generally only fair to poor for these three methods (diagnosis of permafrost from monthly, and mean annual ground temperature, and surface frost index), while permafrost distribution using air-temperature-based methods is generally good. Model evaluation at field sites highlights specific problems in process simulations likely related to soil texture specification, vegetation types and snow cover. Models are particularly poor at simulating permafrost distribution using the definition that soil temperature remains at or below 0 °C for 24 consecutive months, which requires reliable simulation of both mean annual ground temperatures and seasonal cycle, and hence is relatively demanding. Although models can produce better permafrost maps using mean annual ground temperature and surface frost index, analysis of simulated soil temperature profiles reveals substantial biases. The current generation of land-surface models need to reduce biases in simulated soil temperature profiles before reliable contemporary permafrost maps and predictions of changes in future permafrost distribution can be made for the Tibetan Plateau.
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.
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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».