Lund-Potsdam-Jena Wetland Hydrology and Methane DGV Model (LPJ-WHyMe v1.3.1)
Notice bibliographique
Résumé
This model product provides the Fortran 77 source code for the Lund-Potsdam-Jena (LPJ) Wetland Hydrology and Methane Dynamic Global Vegetation Model (LPJ-WHyMe v1.3.1), auxiliary C++ routines, ASCII and NetCDF input data, and NetCDF example output data. LPJ-WHyMe v1.3.1 simulates peatland hydrology, permafrost dynamics, peatland vegetation, and methane emissions. The model processes can be simulated on an area-averaged 0.5 or 1.0 degree grid cell basis at global, regional, or site scales and on a daily, monthly, or annual time step as appropriate. Input driver data are monthly mean air temperature, total precipitation, percentage of full sunshine, annual atmospheric CO2 concentration, and soil texture class. The simulation for each grid cell begins from "bare ground", requiring a "spin up" (under non-transient climate) of ca. 1,000 years to develop equilibrium vegetation, carbon, and soil structure. Model simulations compare favorably, with some exceptions, to field observations collected from peatland sites (e.g., Degero, Sweden; Lakkasuo, Finland; BOREAS Northern Study Area, Canada; and others) and non-peatland sites (e.g., Point Barrow, Alaska, and Spasskaya, Siberia). LPJ-WHyMe is a further development of LPJ-WHy, which dealt with the introduction of permafrost and peatlands into LPJ. Implementing peatlands in LPJ required the addition of two new plant functional types (PFTs) (flood tolerant C3 graminoids and Sphagnum mosses) to the already existing ten PFTs, the introduction of inundation stress for non-peatland PFTs, a slow-down in decomposition under inundation, and the addition of a root exudates pool. LPJ-WHyMe v1.3.1 adds a methane model subroutine. This model product has one compressed data file (*.zip) and seven companion files.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».