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Enregistrement W2913844183 · doi:10.1029/2018jd029282

Comparing the Performance of the Maximum Entropy Production Model With a Land Surface Scheme in Simulating Surface Energy Fluxes

2019· article· en· W2913844183 sur OpenAlexaffabout
Marco Alves, Biljana Music, Daniel F. Nadeau, François Anctil

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensUniversité LavalOuranos
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEvapotranspirationEnvironmental scienceEnergy budgetLatent heatSensible heatAvailable energyClimate modelEntropy productionLatitudeBowen ratioWater cycleSnowEntropy (arrow of time)Climate changeAtmospheric sciencesMeteorologyEnergy (signal processing)GeologyMathematicsStatistical physicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Hydrological projections under future climate change have been shown to be sensitive to the formulation of evapotranspiration. Many hydrological models still rely on empirical formulations of this flux, and hence do not take into account the surface energy budget. On the other hand, land surface schemes, which are used within the climate models to describe land hydrology and associated surface heat fluxes (SHF), rely on the energy conservation. Due to land surface schemes complexity, they are not suitable for integration in traditional hydrological models. A newly developed and relatively simple Maximum Entropy Production model, which operates under the constraint of energy conservation and allows for an appropriate partitioning of available energy into SHF, appears to be a good alternative for integration in hydrological models. However, the MEP's performances still need to be evaluated under various environmental conditions. This study aims to evaluate the SHF simulated by MEP using observations over a multiyear period from several carefully chosen snow‐free sites located in low‐latitude regions. Moreover, simulated fluxes were compared to those derived from the Canadian Land Surface Scheme (CLASS), which was run at the same sites. The analysis of simulated and observed fluxes associated with different water stress conditions suggests that the abilities of MEP and CLASS in estimating sensible and latent heat fluxes are comparable. It was also found that the MEP and CLASS fluxes are in a good agreement with observations. However, the simulated nocturnal fluxes show that both models are in less agreement with the observations.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil0,227

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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