Modeling leaf area index in North America using a process‐based terrestrial ecosystem model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Leaf area index ( LAI ) is often used to quantify plant production and evapotranspiration with terrestrial ecosystem models (TEMs). This study evaluated the LAI simulation in North America using a data assimilation technique and a process‐based TEM as well as in situ and satellite data. We first optimized the parameters related to LAI in the TEM using a Markov Chain Monte Carlo method, and AmeriFlux site‐level and regional LAI data from advanced very high‐resolution radiometer. The parameterized model was then verified with the observed monthly LAI of major ecosystem types at site level. Simulated LAI was compared well with the observed data at sites of Harvard Forest ( R 2 = 0.96), University of Michigan Biological Station ( R 2 = 0.87), Howland Forest ( R 2 = 0.96), Morgan Monroe State Forest ( R 2 = 0.85), Shidler Tallgrass Prairie ( R 2 = 0.82), and Donaldson ( R 2 = 0.75). The root‐mean‐square error ( RMSE ) between modeled and satellite‐based monthly LAI in North America is 1.4 m 2 /m 2 for the period of 1985–2010. The simulated average monthly LAI in recent three decades increased by (3 ± 0.5)% in the region, with 1.24, 1.46, and 2.21 m 2 /m 2 on average, in Alaska, Canada, and the conterminous United States, respectively, which is consistent with satellite data. The model performed well for wet tundra, boreal forest, temperate coniferous forests, temperate deciduous forests, grasslands, and xeric shrublands ( RMSE < 1.5 m 2 /m 2 ), but not for alpine tundra and xeric woodlands ( RMSE > 1.5 m 2 /m 2 ). Both the spring and fall LAI in the 2000s are higher than that in the 1980s in the region, suggesting that the leaf phenology has an earlier onset and later senescence in the 2000s. The average LAI increased in April and September by 0.03 and 0.24 m 2 /m 2 , respectively. This study provides a way to quantify LAI with ecosystem models, which will improve future carbon and water cycling studies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».