MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2951688257

Understanding controls on springtime evapotranspiration from jack pine (Pinus Banksiana) forest with seasonally frozen soils

2019· dissertation· en· W2951688257 sur OpenAlexfundaboutno aff
Mahtab Nazarbakhsh

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGlobal Institute for Water Security, University of Saskatchewan
Mots-clésEvapotranspirationSoil waterPine forestEnvironmental sciencePinus <genus>ForestryJack pineHydrology (agriculture)GeographyEcologySoil scienceGeologyBotanyBiologyGeotechnical engineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The exchanges of water energy and carbon between the land surface and the atmosphere are tightly coupled, so that errors in simulating evapotranspiration will lead to errors in simulating the water, carbon and energy cycles. This will impair water resource evaluations and numerical weather predictions. Currently, land surface schemes have shown deficiencies in the simulation of evapotranspiration at the southern edge of the boreal forest in Saskatchewan, Canada. The purpose of this research is to improve the understanding of controls on evapotranspiration from forest canopies in regions with seasonally frozen soils, by critically examining field observations and outputs from state–of–the–art models. Simulated evapotranspiration is sensitive to soil and vegetation properties, which are variable in time and space and therefore introduce large uncertainties. Seasonally frozen soils present a particular challenge due to their snowmelt–dominated hydrology and the impact of soil freezing on the soil hydraulic properties and plant root water uptake. This thesis critically assesses the performance of the Canadian Land Surface Scheme (CLASS) and the coupled Canadian Land Surface Scheme and Canadian Terrestrial Ecosystem Model (CLASS–CTEM) for simulating point–scale evapotranspiration at a mature jack pine site located at the southern edge of the boreal forest in Saskatchewan, Canada. Past models applied to this site have consistently over–predicted evapotranspiration, particularly in the period following snowmelt. This research applies sensitivity analysis to explore how evapotranspiration is controlled by soil hydraulic and plant properties (soil water retention and conductivity, root depth/distribution, leaf area index, and the canopy conductance model), with special focus on the spring melt period when transpiration commences. This investigation found that errors in the soil hydraulic properties, root distribution, or leaf area index could not individually explain the model errors although these properties do all have important impacts on the water balance. The parameterization of canopy conductance could potentially explain the model errors. Although canopy conductance and leaf area index are dependent, the bias in simulation of evapotranspiration cannot be explained by the errors in leaf area index – given the fact that at this site we have site specific estimates of leaf area index. Errors in the simulation of evapotranspiration were greatest during and just after the soil–thaw period in spring. It is recommended, therefore, to further investigate the simulation of evapotranspiration from frozen soils.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,643
Score d'incertitude au seuil0,718

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,171 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetClimate change and permafrost→Travaux en français237 207→