Characterizing the diurnal patterns of errors in the prediction of evapotranspiration by several land‐surface models: An NACP analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Land‐surface models use different formulations of stomatal conductance and plant hydraulics, and it is unclear which type of model best matches the observed surface‐atmosphere water flux. We use the North American Carbon Program data set of latent heat flux (LE) measurements from 25 sites and predictions from 9 models to evaluate models' ability to resolve subdaily dynamics of transpiration. Despite overall good forecast at the seasonal scale, the models have difficulty resolving the dynamics of intradaily hysteresis. The majority of models tend to underestimate LE in the prenoon hours and overestimate in the evening. We hypothesize that this is a result of unresolved afternoon stomatal closure due to hydrodynamic stresses. Although no model or stomata parameterization was consistently best or worst in terms of ability to predict LE, errors in model‐simulated LE were consistently largest and most variable when soil moisture was moderate and vapor pressure deficit was moderate to limiting. Nearly all models demonstrate a tendency to underestimate the degree of maximum hysteresis which, across all sites studied, is most pronounced during moisture‐limited conditions. These diurnal error patterns are consistent with models' diminished ability to accurately simulate the natural hysteresis of transpiration. We propose that the lack of representation of plant hydrodynamics is, in part, responsible for these error patterns.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 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 ».