Evaluating the performance of the land surface model ORCHIDEE-CAN on water and energy flux estimation with a single- and a multi- layer energy budget scheme
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Canopy structure is one of the most important vegetation characteristics for land-atmosphere interactions, as it determines the energy and scalar exchanges between the land surface and the overlying air mass. In this study we evaluated the performance of a newly developed multi-layer energy budget in the land surface model ORCHIDEE-CAN (Organising Carbon and Hydrology In Dynamic Ecosystems – CANopy), which simulates canopy structure and can be coupled to an atmospheric model using an implicit coupling procedure. We aim to provide a set of acceptable parameter values for a range of forest types. Top-canopy and sub-canopy flux observations from eight sites were collected in order to conduct this evaluation. The sites crossed climate zones from temperate to boreal and the vegetation types included deciduous, evergreen broad leaved and evergreen needle leaved forest with a maximum LAI (all-sided) ranging from 3.5 to 7.0. The parametrization approach proposed in this study was based on three selected physical processes – namely the diffusion, advection and turbulent mixing within the canopy. Short-term sub-canopy observations and long-term surface fluxes were used to calibrate the parameters in the sub-canopy radiation, turbulence and resistances modules with an automatic tuning process. The multi-layer model was found to capture the dynamics of sub-canopy turbulence, temperature and energy fluxes. The performance of the new multi-layer model was further compared against the existing single-layer model. Although, the multi-layer model simulation results showed little or no improvements to both the nighttime energy balance and energy partitioning during winter compared with a single-layer model simulation, the increased model complexity does provide a more detailed description of the canopy micrometeorology of various forest types. The multi-layer model links to potential future environmental and ecological studies such as the assessment of in-canopy species vulnerability to climate change, the climate effects of disturbance intensities and frequencies, and the consequences of biogenic volatile organic compounds (BVOC) emissions from the terrestrial ecosystem.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».