Investigating the spread in surface albedo for snow‐covered forests in CMIP5 models
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study investigates the role of leaf/plant area index (LAI / PAI) specification on the large spread of winter albedo simulated by climate models. To examine the sensitivity of winter albedo to LAI, we perform a sensitivity analysis using two methods commonly used to compute albedo in snow‐covered forests as well as diagnostic calculations within version 4.2 of the Canadian Atmospheric Model for which PAI is systematically varied. The results show that the simulated albedo is very sensitive to negative PAI biases, especially for smaller PAI values. The LAI and surface albedo of boreal forests in the presence of snow simulated by the Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5) models are evaluated using satellite observations. The evaluation of CMIP5 models suggest that inaccurate tree cover fraction due to improper plant functional type specification or erroneous LAI parameterization in some models explains, in part, an observed positive bias in winter albedo over boreal forest regions of the Northern Hemisphere. This contributes to a large intermodel spread in simulated surface albedo in the presence of snow over these regions and is largely responsible for uncertainties in simulated snow‐albedo feedback strength. Errors are largest (+20–40%) in models with large underestimation of LAI but are typically within ±15% when simulated LAI is within the observed range. This study underscores the importance of accurate representation of vegetation distribution and parameters in realistic simulation of surface albedo.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».