Modeling the impacts of diffuse light fraction on photosynthesis in ORCHIDEE (v5453) land surface model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Aerosol and cloud-induced changes in diffuse light have important impacts on the global land carbon cycle by changing light distribution and photosynthesis in vegetation canopies. However, this effect remains poorly represented in current land surface models. Here we add a light partitioning module and a new canopy light transmission module to the ORCHIDEE land surface model (trunk version, v5453) and use the revised model, ORCHIDEE_DF, to estimate the fraction of diffuse light and its effect on gross primary production (GPP) in a multi-layer canopy. We evaluate the new parameterizations using flux observations from 159 eddy covariance sites over the globe. Our results show that compared to the original model, ORCHIDEE_DF improves the GPP simulation under sunny conditions and captures the observed higher photosynthesis under cloudier conditions in most plant functional types (PFTs). Our results also indicate that the larger GPP under cloudy conditions compared to sunny conditions is mainly driven by increased diffuse light in the morning and in the afternoon, and by decreased VPD and air temperature at midday. The observations show strongest positive effects of diffuse light on photosynthesis are found in the range 5–20 °C and VPD
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».