Controls on evapotranspiration from jack pine forests in the Boreal Plains Ecozone
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The exchanges of water, energy and carbon between the land surface and the atmosphere are tightly coupled, so that errors in simulating evapotranspiration lead to errors in simulating both the water and carbon balances. Areas with seasonally frozen soils present a particular challenge due to the snowmelt‐dominated hydrology and the impact of soil freezing on the soil hydraulic properties and plant root water uptake. Land surface schemes that have been applied in high latitudes often have reported problems with simulating the snowpack and runoff. Models applied at the Boreal Ecosystem Research and Monitoring Sites in central Saskatchewan have consistently over‐predicted evapotranspiration as compared with flux tower estimates. We assessed the performance of two Canadian land surface schemes (CLASS and CLASS‐CTEM) for simulating point‐scale evapotranspiration at an instrumented jack pine sandy upland site in the southern edge of the boreal forest in Saskatchewan, Canada. Consistent with past reported results, these models over‐predicted evapotranspiration, as compared with flux tower observations, but only in the spring period. Looking systematically at soil properties and vegetation characteristics, we found that the dominant control on evapotranspiration within these models was the canopy conductance. However, the problem of excessive spring ET could not be solved satisfactorily by changing the soil or vegetation parameters. The model overestimation of spring ET coincided with the overestimation of spring soil liquid water content. Improved algorithms for the infiltration of snowmelt into frozen soils and plant‐water uptake during the snowmelt and soil thaw periods may be key to addressing the biases in spring ET.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».