Integrating peatlands into the coupled Canadian Land Surface Scheme(CLASS) v3.6 and the Canadian Terrestrial Ecosystem Model (CTEM) v2.0
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Peatlands, which contain large carbon stocks that must be accounted for in the global carbon budget, are poorly represented in many earth system models. We integrated peatlands into the coupled Canadian Land Surface Scheme (CLASS) and the Canadian Terrestrial Ecosystem Model (CTEM), which together simulate the fluxes of water, energy, and CO2 at the land surface–atmosphere boundary in the family of Canadian Earth system models (CanESMs). New components and algorithms were added to represent the unique features of peatlands, such as their characteristic ground floor vegetation (mosses), the slow decomposition of carbon in the water-logged soils and the interaction between the water, energy, and carbon cycles. This paper presents the modifications introduced into the CLASS–CTEM modelling framework together with site-level evaluations of the model performance for simulated water, energy and carbon fluxes at eight different peatland sites. The simulated daily gross primary production (GPP) and ecosystem respiration are well correlated with observations, with values of the Pearson correlation coefficient higher than 0.8 and 0.75 respectively. The simulated mean annual net ecosystem production at the eight test sites is 87 g C m−2 yr−1, which is 22 g C m−2 yr−1 higher than the observed annual mean. The general peatland model compares well with other site-level and regional-level models for peatlands, and is able to represent bogs and fens under a range of climatic and geographical conditions.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».