Optimizing maximum carboxylation rate for North America’s boreal forests in the Canadian Land Surface Scheme Including Biogeochemical Cycles (CLASSIC) v.1.3
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The maximum carboxylation rate (Vcmax) is an important parameter for the coupled simulation of gross primary production (GPP) and evapotranspiration (ET) in terrestrial biosphere models (TBMs) such as the Canadian Land Surface Scheme Including biogeochemical Cycles (CLASSIC). Observations of Vcmax show it to vary both spatially and temporally, but it is often prescribed as constant in time and space for plant functional types (PFTs) in TBMs, which introduces large errors over North America’s boreal biome. To reduce this uncertainty, we used a Bayesian algorithm to optimize Vcmax25 (Vcmax at 25 °C) in CLASSIC against eddy covariance observations at eight mature boreal forest stands in North America for six representative PFTs (two trees, two shrubs, and two herbs). As expected, the simulated GPP and ET using the optimized parameters generally obtained reduced root mean square deviation values compared with eddy covariance observations and corresponding stand-level estimates obtained from gridded global data products. The optimized Vcmax25 values for each PFT compared reasonably well with reported estimates derived from leaf-level gas exchange measurements. However, a large spatial variability of Vcmax25 was identified, especially for the shrub and herb PFTs. We found that the site characteristics, particularly latitude for the shrub PFTs and air temperature for evergreen needleleaf tree, explained much of the spatial variability, providing a basis to improve Vcmax25 parameterizations in TBMs at regional scales.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».