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Enregistrement W2508577496 · doi:10.5194/gmd-9-3111-2016

Improved representations of coupled soil–canopy processes in the CABLE landsurface model (Subversion revision 3432)

2016· article· en· W2508577496 sur OpenAlexfundno aff
Vanessa Haverd, Matthias Cuntz, Lars Nieradzik, Ian N. Harman

Notice bibliographique

RevueGeoscientific model development · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLawrence Berkeley National LaboratoryOak Ridge National LaboratoryBiological and Environmental ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNatural Resources CanadaUniversité LavalCanadian Foundation for Climate and Atmospheric SciencesMicrosoft ResearchUniversità degli Studi della TusciaU.S. Department of EnergyNational Science Foundation
Mots-clésFluxNetEnvironmental scienceTranspirationEvapotranspirationCanopyEddy covarianceWater contentAtmospheric sciencesSoil scienceHydrology (agriculture)PhotosynthesisEcosystemEcologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. CABLE is a global land surface model, which has been used extensively in offline and coupled simulations. While CABLE performs well in comparison with other land surface models, results are impacted by decoupling of transpiration and photosynthesis fluxes under drying soil conditions, often leading to implausibly high water use efficiencies. Here, we present a solution to this problem, ensuring that modelled transpiration is always consistent with modelled photosynthesis, while introducing a parsimonious single-parameter drought response function which is coupled to root water uptake. We further improve CABLE's simulation of coupled soil–canopy processes by introducing an alternative hydrology model with a physically accurate representation of coupled energy and water fluxes at the soil–air interface, including a more realistic formulation of transfer under atmospherically stable conditions within the canopy and in the presence of leaf litter. The effects of these model developments are assessed using data from 18 stations from the global eddy covariance FLUXNET database, selected to span a large climatic range. Marked improvements are demonstrated, with root mean squared errors for monthly latent heat fluxes and water use efficiencies being reduced by 40 %. Results highlight the important roles of deep soil moisture in mediating drought response and litter in dampening soil evaporation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,203 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations64
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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