Albedo estimates for land surface models and support for a new paradigm based on foliage nitrogen concentration
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Vegetation albedo is a critical component of the Earth's climate system, yet efforts to evaluate and improve albedo parameterizations in climate models have lagged relative to other aspects of model development. Here, we calculated growing season albedos for deciduous and evergreen forests, crops, and grasslands based on over 40 site‐years of data from the AmeriFlux network and compared them with estimates presently used in the land surface formulations of a variety of climate models. Generally, the albedo estimates used in land surface models agreed well with this data compilation. However, a variety of models using fixed seasonal estimates of albedo overestimated the growing season albedo of northerly evergreen trees. In contrast, climate models that rely on a common two‐stream albedo submodel provided accurate predictions of boreal needle‐leaf evergreen albedo but overestimated grassland albedos. Inverse analysis showed that parameters of the two‐stream model were highly correlated. Consistent with recent observations based on remotely sensed albedo, the AmeriFlux dataset demonstrated a tight linear relationship between canopy albedo and foliage nitrogen concentration (for forest vegetation: albedo=0.01+0.071%N, r 2 =0.91; forests, grassland, and maize: albedo=0.02+0.067%N, r 2 =0.80). However, this relationship saturated at the higher nitrogen concentrations displayed by soybean foliage. We developed similar relationships between a foliar parameter used in the two‐stream albedo model and foliage nitrogen concentration. These nitrogen‐based relationships can serve as the basis for a new approach to land surface albedo modeling that simplifies albedo estimation while providing a link to other important ecosystem processes.
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 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 ».