Comment on gmd-2021-275
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The representation of snow processes in forest growth models is necessary to accurately predict the hydrological cycle in boreal ecosystems and the isotopic signature of soil water extracted by trees, photosynthates and tree-ring cellulose. Yet, most process-based models do not include a snow module; consequently, their simulations may be biased in cold environments. Here, we modified the MAIDENiso model to incorporate a new snow module that simulates snow accumulation, melting and sublimation, as well as thermal exchanges driving freezing and thawing of the snow and the soil. We tested these implementations in two sites in eastern and western Canada for black spruce (Picea mariana (Mill.) B.S.P.) and white spruce (Picea glauca (Moench) Voss) forests, respectively. The new snow module improves the skills of the model to predict components of the hydrological cycle. The MAIDENiso model is now able to reproduce the spring discharge peak and to simulate stable oxygen isotopes in tree-ring cellulose more realistically than in the original snow-free version of the model. The new implementation also results in simulations with a higher contribution from the source water on the oxygen isotopic composition of the simulated cellulose, leading to more accurate estimates of cellulose isotopic composition. Future work may include the development of inverse modelling with this new version of MAIDENiso to produce robust reconstructions of the hydrological cycle and isotope processes in cold environments.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,318 | 0,245 |
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 ».