Simulation of Longwave Enhancement in Boreal and Montane Forests
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Boreal forests cover about a fifth of seasonally snow‐covered land over the Northern Hemisphere. Enhancement of longwave radiation beneath coniferous forests has been found to impact the surface energy balance and rates of snowmelt. Although the skill of model‐simulated snowmelt has been shown to be lower for forests than for open areas, model intercomparisons and evaluations of model parameterizations have not yet focused on longwave enhancement. This study uses stand‐scale forcing for the simulation of subcanopy longwave radiation by Community Land Model version 4.5 (CLM4.5) and to drive SNOWPACK, a snow model featuring more complex canopy structure, as a benchmark model for CLM4.5. Simulated subcanopy longwave radiation and longwave enhancement are assessed using measurements from forest stands located within perennially snow‐covered regions. These forest stands, of varying canopy density, cover the range of boreal plant functional types in CLM4.5. CLM4.5 is found to overestimate the diurnal range of subcanopy longwave radiation and longwave enhancement, and simulation errors increase with decreasing cloudiness and increasing vegetation density. Implementation of a parameterization of heat storage by biomass reduces simulation errors but only marginally affects the amplitude of diurnal ranges. These results reaffirm previous findings that simulation of subcanopy longwave radiation can be improved by partitioning the vegetation canopy into two layers. Moreover, this study reveals the variations of simulation errors across meteorological conditions and vegetation density, the latter of which is the most important parameter for longwave enhancement independent of vegetation type.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».