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Enregistrement W3048136671 · doi:10.5194/gmd-13-6523-2020

ISBA-MEB (SURFEX v8.1): model snow evaluation for local-scale forest sites

2020· article· en· W3048136671 sur OpenAlex
Adrien Napoly, Aaron Boone, Théo Welfringer

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueGeoscientific model development · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCenter for Neuroscience and Regenerative MedicineCentre National de la Recherche Scientifique
Mots-clésSnowpackEnvironmental scienceSnowAlbedo (alchemy)InterceptionAtmospheric sciencesVegetation (pathology)Energy balanceLeaf area indexSnowmeltWater contentAtmosphere (unit)Hydrology (agriculture)MeteorologyGeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Accurate modeling of the effect of snow cover on the surface energy and mass fluxes is required from land surface models. The Interactions between Soil–Biosphere–Atmosphere (ISBA) model uses a composite soil–vegetation approach that has limitations when representing snow and soil phase change processes in areas of high vegetation cover since it does not explicitly represent the snowpack lying on the ground below the canopy. In particular, previous studies using ISBA have pointed out that the snowpack ablation tends to occur to early in the season in forest regions in the Northern Hemisphere. The multi-energy balance (MEB) version of ISBA has been developed recently, to a large degree, to address this issue. A vegetation layer, which is distinct from the soil, has been added to ISBA and new processes are now explicitly represented, such as snow interception and an understory litter layer. To evaluate the behavior of this new scheme in a cold forested region, long-term offline simulations have been performed for the three BERMS forest sites located in Saskatchewan, Canada. It is shown that the new scheme leads to an improved energy budget representation, especially in terms of the ground and sensible heat fluxes, with decreases in root-mean-square error (RMSE) of 77 % and 18 %, respectively. A positive impact for soil temperatures, consistent with the improvement of the ground heat flux, is obtained, particularly in terms of bias, which is reduced from −6.2 to −0.1 K at a 10 cm soil depth on average for the three sites and 12 studied years. The impact of using MEB on the snowpack simulation is a better agreement with observations during the snow season, especially concerning the last day of snow in the season: errors are on the order of 1 d averaged over the three sites and all of the years using MEB, which represents a reduction in error of 20 d compared to the composite scheme. The analysis shows that this improvement is mostly caused by the ability of MEB to represent a snowpack that nearly completely covers the soil below the canopy and that decouples the soil from the atmosphere, while keeping a close coupling between the vegetation and the atmosphere.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,640
Score d'incertitude au seuil0,789

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,162 · 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