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Enregistrement W4230908198 · doi:10.5194/gmd-2020-165

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

2020· preprint· en· W4230908198 sur OpenAlexaboutno aff
Adrien Napoly, Aaron Boone, Théo Welfringer

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceSnowpackAlbedo (alchemy)SnowInterceptionVegetation (pathology)Atmospheric sciencesEnergy balanceEnergy budgetBiosphereHydrology (agriculture)MeteorologyGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. An accurate modelling 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 adopts a default configuration using a composite soil-vegetation energy budget approach which is shown to have certain limitations for representing snow and soil phase change processes in areas of high vegetation cover since it does not explicitly represent the snow pack 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 under-story 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 RMSE of 77 and 18 %, respectively. A consistent positive impact for soil temperatures 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 in a better agreement with observations during the snow season, especially in terms of the time of ablation: errors are on the order of 1 day averaged over the 3 sites and all of the years using MEB, which represents a reduction in error of 20 days compared to the composite scheme. The analysis shows that this improvement is mostly cause by the ability of MEB to represent a snowpack that nearly completely covers the soil below the canopy 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.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,177 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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