Improving Land-Surface Model Simulations in Irrigated Areas by Incorporating Soil Moisture–Based Irrigation Estimates in Community Land Model
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Currently, land surface models (LSMs) are limited in representing realistic water and energy fluxes owing to the absence of reliable parameterization of irrigation. In this study, a novel method was employed to incorporate irrigation in the Community Land Model (CLM) Version 4.0. Two CLM experiments were set up, designated CLM-default run and CLM-irrigated run. The SM2RAIN algorithm was employed to reproduce the observed precipitation and irrigation using soil moisture (SM) information measured at the Fluxnet sites. The results showed that SM2RAIN reliably reproduced the observed precipitation on a daily timescale (R∼0.70 for all three sites) but significantly underestimated high-intensity precipitation (bias∼0.5 mm day−1 for all sites). The bias-corrected SM2RAIN output showed improved representation of observed daily precipitation (R=0.89 and 0.86) and monthly irrigation (R=0.89 and 0.96) at US-Ne1 and US-Ne2, respectively. The SM2RAIN estimated irrigation was input to CLM as independent forcing data along with other atmospheric forcings. The simulated surface energy fluxes from CLM were compared with eddy covariance–based flux tower observations. The results showed that CLM simulated energy fluxes from the CLM-irrigated run improved the representation of turbulent heat fluxes (latent and sensible). Overall, mean bias decreased by 32% and 64% for sensible and latent heat fluxes, respectively. This indicates that SM2RAIN-estimated irrigation is reliable input data for LSMs that potentially improved model representations of surface energy fluxes, which are important for comprehending the complex interactions between land surface and atmosphere in irrigated areas.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle