Separating the Impact of Individual Land Surface Properties on the Terrestrial Surface Energy Budget in both the Coupled and Uncoupled Land–Atmosphere System
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Changes in the land surface can drive large responses in the atmosphere on local, regional, and global scales. Surface properties control the partitioning of energy within the surface energy budget to fluxes of shortwave and longwave radiation, sensible and latent heat, and ground heat storage. Changes in surface energy fluxes can impact the atmosphere across scales through changes in temperature, cloud cover, and large-scale atmospheric circulation. We test the sensitivity of the atmosphere to global changes in three land surface properties: albedo, evaporative resistance, and surface roughness. We show the impact of changing these surface properties differs drastically between simulations run with an offline land model, compared to coupled land–atmosphere simulations that allow for atmospheric feedbacks associated with land–atmosphere coupling. Atmospheric feedbacks play a critical role in defining the temperature response to changes in albedo and evaporative resistance, particularly in the extratropics. More than 50% of the surface temperature response to changing albedo comes from atmospheric feedbacks in over 80% of land areas. In some regions, cloud feedbacks in response to increased evaporative resistance result in nearly 1 K of additional surface warming. In contrast, the magnitude of surface temperature responses to changes in vegetation height are comparable between offline and coupled simulations. We improve our fundamental understanding of how and why changes in vegetation cover drive responses in the atmosphere, and develop understanding of the role of individual land surface properties in controlling climate across spatial scales—critical to understanding the effects of land-use change on Earth’s climate.
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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 | 0,003 | 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 | 0,000 | 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 ».