The Sensitivity of Simulated Competition Between Different Plant Functional Types to Subgrid Scale Representation of Vegetation in a Land Surface Model
Notice bibliographique
Résumé
The Canadian Land Surface Scheme coupled to the Canadian Terrestrial Ecosystem Model is used to simulate competition between the model's seven non-crop plant functional types (PFTs) for available space. Our objective is to assess if the model is successfully able to reproduce the observed mix of PFTs and their fractional coverages and to what extent the simulated competition is affected by the manner in which the subgrid-scale variability of vegetation is represented. The model can be run either in a composite (single tile) configuration, where structural vegetation attributes of PFTs are aggregated for use in grid-averaged energy and water balance calculations, or a mosaic (multiple tiles) configuration, where separate energy and water balance calculations are performed for each PFT. The model realistically simulates the fractional coverages of trees, grasses, and bare ground, as well as that of individual tree and grass PFTs and their succession patterns. Our results show that the model is not overly sensitive to the manner in which subgrid-scale variability of vegetation is represented. Of the seven sites chosen across the globe to illustrate the difference between the two configurations, the simulated fractional coverage of PFTs are generally very similar (root-mean-square difference, RMSD, 5%).
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».