CLASSIC v1.0: the open-source community successor to the Canadian Land Surface Scheme (CLASS) and the Canadian Terrestrial Ecosystem Model (CTEM) – Part 2: Global benchmarking
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The Canadian Land Surface Scheme Including Biogeochemical Cycles (CLASSIC) is an open-source community model designed to address research questions that explore the role of the land surface in the global climate system. Here, we evaluate how well CLASSIC reproduces the energy, water, and carbon cycle when forced with quasi-observed meteorological data. Model skill scores summarize how well model output agrees with observation-based reference data across multiple statistical metrics. A lack of agreement may be due to deficiencies in the model, its forcing data, and/or reference data. To address uncertainties in the forcing, we evaluate an ensemble of CLASSIC runs that is based on three meteorological data sets. To account for observational uncertainty, we compute benchmark skill scores that quantify the level of agreement among independent reference data sets. The benchmark scores demonstrate what score values a model may realistically achieve given the uncertainties in the observations. Our results show that uncertainties associated with the forcing and observations are considerably large. For instance, for 10 out of 19 variables assessed in this study, the sign of the bias changes depending on what forcing and reference data are used. Benchmark scores are much lower than expected, implying large observational uncertainties. Model and benchmark score values are mostly similar, indicating that CLASSIC performs well when considering observational uncertainty. Future model development should address (i) a positive albedo bias and resulting shortwave radiation bias in parts of the Northern Hemisphere (NH) extratropics and Tibetan Plateau, (ii) an out-of-phase seasonal gross primary productivity cycle in the humid tropics of South America and Africa, (iii) a lacking spatial correlation of annual mean net ecosystem exchange with site-level measurements, (iv) an underestimation of fractional area burned and corresponding emissions in the boreal forests, (v) a negative soil organic carbon bias in high latitudes, and (vi) a time lag in seasonal leaf area index maxima in parts of the NH extratropics. Our results will serve as a baseline for guiding and monitoring future CLASSIC development.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».