Land-surface controls on afternoon precipitation diagnosed from observational data: uncertainties and confounding factors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The feedback between soil moisture and precipitation has long been a topic of interest due to its potential for improving weather and seasonal forecasts. The generally proposed mechanism assumes a control of soil moisture on precipitation via the partitioning of the surface turbulent heat fluxes, as assessed via the evaporative fraction (EF), i.e., the ratio of latent heat to the sum of latent and sensible heat, in particular under convective conditions. Our study investigates the poorly understood link between EF and precipitation by relating the before-noon EF to the frequency of afternoon precipitation over the contiguous US, through statistical analyses of multiple EF and precipitation data sets. We analyze remote-sensing data products (Global Land Evaporation: the Amsterdam Methodology (GLEAM) for EF, and radar precipitation from the NEXt generation weather RADar system (NEXRAD)), FLUXNET station data, and the North American Regional Reanalysis (NARR). Data sets agree on a region of positive relationship between EF and precipitation occurrence in the southwestern US. However, a region of strong positive relationship over the eastern US in NARR cannot be confirmed with observation-derived estimates (GLEAM, NEXRAD and FLUXNET). The GLEAM–NEXRAD data set combination indicates a region of positive EF–precipitation relationship in the central US. These disagreements emphasize large uncertainties in the EF data. Further analyses highlight that much of these EF–precipitation relationships could be explained by precipitation persistence alone, and it is unclear whether EF has an additional role in triggering afternoon precipitation. This also highlights the difficulties in isolating a land impact on precipitation. Regional analyses point to contrasting mechanisms over different regions. Over the eastern US, our analyses suggest that the EF–precipitation relationship in NARR is either atmospherically controlled (from precipitation persistence and potential evaporation) or driven by vegetation interception rather than soil moisture. Although this aligns well with the high forest cover and the wet regime of that region, the role of interception evaporation is likely overestimated because of low nighttime evaporation in NARR. Over the central and southwestern US, the EF–precipitation relationship is additionally linked to soil moisture variations, owing to the soil-moisture-limited climate regime.
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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 | 0,018 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».