Evaluating Global Land Surface Models in CMIP5: Analysis of Ecosystem Water- and Light-Use Efficiencies and Rainfall Partitioning
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Water and carbon fluxes simulated by 12 Earth system models (ESMs) that participated in phase 5 of the Coupled Model Intercomparison Project (CMIP5) over several recent decades were evaluated using three functional constraints that are derived from both model simulations, or four global datasets, and 736 site-year measurements. Three functional constraints are ecosystem water-use efficiency (WUE), light-use efficiency (LUE), and the partitioning of precipitation P into evapotranspiration (ET) and runoff based on the Budyko framework. Although values of these three constraints varied significantly with time scale and should be quite conservative if being averaged over multiple decades, the results showed that both WUE and LUE simulated by the ensemble mean of 12 ESMs were generally lower than the site measurements. Simulations by the ESMs were generally consistent with the broad pattern of energy-controlled ET under wet conditions and soil water-controlled ET under dry conditions, as described by the Budyko framework. However, the value of the parameter in the Budyko framework ω, obtained from fitting the Budyko curve to the ensemble model simulation (1.74), was larger than the best-fit value of ω to the observed data (1.28). Globally, the ensemble mean of multiple models, although performing better than any individual model simulations, still underestimated the observed WUE and LUE, and overestimated the ratio of ET to P, as a result of overestimation in ET and underestimation in gross primary production (GPP). The results suggest that future model development should focus on improving the algorithms of the partitioning of precipitation into ecosystem ET and runoff, and the coupling of water and carbon cycles for different land-use types.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».