Evaluating and improving the Community Land Model's sensitivity to land cover
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Modeling studies have shown the importance of biogeophysical effects of deforestation on local climate conditions but have also highlighted the lack of agreement across different models. Recently, remote-sensing observations have been used to assess the contrast in albedo, evapotranspiration (ET), and land surface temperature (LST) between forest and nearby open land on a global scale. These observations provide an unprecedented opportunity to evaluate the ability of land surface models to simulate the biogeophysical effects of forests. Here, we evaluate the representation of the difference of forest minus open land (i.e., grassland and cropland) in albedo, ET, and LST in the Community Land Model version 4.5 (CLM4.5) using various remote-sensing and in situ data sources. To extract the local sensitivity to land cover, we analyze plant functional type level output from global CLM4.5 simulations, using a model configuration that attributes a separate soil column to each plant functional type. Using the separated soil column configuration, CLM4.5 is able to realistically reproduce the biogeophysical contrast between forest and open land in terms of albedo, daily mean LST, and daily maximum LST, while the effect on daily minimum LST is not well captured by the model. Furthermore, we identify that the ET contrast between forests and open land is underestimated in CLM4.5 compared to observation-based products and even reversed in sign for some regions, even when considering uncertainties in these products. We then show that these biases can be partly alleviated by modifying several model parameters, such as the root distribution, the formulation of plant water uptake, the light limitation of photosynthesis, and the maximum rate of carboxylation. Furthermore, the ET contrast between forest and open land needs to be better constrained by observations to foster convergence amongst different land surface models on the biogeophysical effects of forests. Overall, this study demonstrates the potential of comparing subgrid model output to local observations to improve current land surface models' ability to simulate land cover change effects, which is a promising approach to reduce uncertainties in future assessments of land use impacts on climate.
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 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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».