Offline Implementation and Evaluation of the Canadian Small Lake Model with the Canadian Land Surface Scheme over Western Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Canadian Small Lake Model (CSLM), version 2, was run with the Canadian Land Surface Scheme (CLASS), version 3.6.1, in an offline regional test over western Canada. Forcing data were derived from ERA-Interim and downscaled using the fifth-generation Canadian Regional Climate Model (CRCM5). The forcing precipitation field was adjusted using monthly data from the Canadian Gridded Temperature and Precipitation Anomalies (CANGRD) observation-based dataset. The modeled surface air temperature was evaluated against CANGRD data, the modeled albedo against MODIS data, and the modeled snow water equivalent against Canadian Meteorological Centre (CMC) and Global Snow Monitoring for Climate Research (GlobSnow) data. The lake simulation itself was evaluated using the Along Track Scanning Radiometer (ATSR) Reprocessing for Climate: Lake Surface Water Temperature and Ice Cover (ARC-Lake) dataset. Summer surface lake temperatures and the lake ice formation and breakup periods were well simulated, except for slight warm/cold summer/fall surface temperature biases, early ice breakup, and early ice formation, consistent with warm/cold biases in the climate simulation. Tests were carried out to investigate the sensitivity of the CSLM simulation to the default values assigned to the shortwave extinction coefficient and the average lake depth, and changing the former from 0.5 to 2.0 m−1 and the latter from 10.0 to 50.0 or 5.0 m had minimal effects on the simulation. Comparisons of the average annual variations of the simulated net shortwave radiation, turbulent fluxes, snowpack, and maximum and minimum daily surface temperatures between the land and the lake fractions for tundra, boreal, and southern regions showed patterns consistent with those expected. Finally, a test of the CSLM over the large resolved lakes in the model domain demonstrated a performance comparable to that for subgrid lakes.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».