Assessing the impacts of vegetation heterogeneity on energy fluxes and snowmelt in boreal forests
Notice bibliographique
Résumé
In the mid- and high-latitude regions, three quarters of the land surface is covered by boreal conifer forests, and snow lasts for 6–8 months of the year. Correctly modeling surface energy balance and snowmelt at mid- and high-latitudes has a significant influence on climate and hydrological processes. However, the heterogeneous and clumped forest structure exerts important control over the radiative energy at the forest floor, which results in large variations of underneath snow cover and snowmelt rate. The goal of this study is to investigate the impact of hierarchically clumped vegetation structure in boreal forest on snowmelt and exchanges of energy and water. We used a simple Clumped Canopy Scheme (CCS) for canopy radiation transfer to characterize the impact of the clumped forest structure on net radiation at the snow surface underneath forests. The CCS was integrated with the Variable Infiltration Capacity macroscale hydrological model (herein referred to as VIC-CCS) to characterize the impact of clumped vegetation structure on surface energy balance and snowmelt during the snow season. A twin simulation, VIC-CCS and the standard VIC model, was performed to isolate the impact of CCS on the energy and water fluxes and snowmelt rates. The simulation results were compared to in situ measurements at four different forest stands: old aspen forest in the Southern Study Area (SOA), black spruce forests in the Southern and Northern Study Areas (SOBS and NOBS) and fen wetland in the Northern Study Area (NFEN) within the Boreal Ecosystem–Atmosphere Study (BOREAS) region in central Canada during 1994 to1996. Simulations showed that the implementation of CCS has reduced incoming long-wave radiation at the underlying snow surface and, thereby, lowered the snowmelt rate. Comparison against ground observations of net radiation and surface flux rates showed a reasonable agreement while demonstrating implementation of CCS can markedly improve model surface energy budget and energy inputs computation for snowmelt. The modeled snowmelt matches reasonably well with observations with root mean square error (RMSE) ranging from 16.51 to 19.81 mm using VIC-CCS versus 29.86 to 32.61 mm for VIC only in the four forest sites. The improvement is the most significant for the deciduous forest (old aspen) site, reducing RMSE by16 mm. This study demonstrates that taking into account the effect of the clumped forest structure in land surface parameterization schemes is critical for snowmelt prediction in the boreal regions.
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 ».