Parameterizations of Snow Cover, Snow Albedo and Snow Density in Land Surface Models: A Comparative Review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Snow plays a vital role in the interaction between land and atmosphere in the state-of-the-art land surface models (LSMs) and the real world. While snow plays a crucial role as a boundary condition in meteorological applications and serves as a vital water resource in certain regions, the acquisition of its observational data poses significant challenges. An effective alternative lies in utilizing simulation data generated by Land Surface Models (LSMs), which accurately calculate the snow-related physical processes. The LSMs show significant differences in the complexities of the snow parameterizations in terms of variables and processes considered. In this regard, the synthetic intercomparisons of the snow physics in the LSMs can give insight for further improvement of each LSM. This study revealed and discussed the differences in the parameterizations among LSMs related to snow cover fraction, albedo, and snow density. We selected the most popular and well-documented LSMs embedded in the earth system models or operational forecasting systems. We examined single-layer schemes, including the Unified Noah Land Surface Model (Noah LSM), the Hydrology Tiled ECMWF Scheme of Surface Exchanges over Land (HTESSEL), the Biosphere-Atmosphere Transfer Scheme (BATS), the Canadian Land Surface Scheme (CLASS), the University of Torino land surface Process Interaction model in Atmosphere (UTOPIA), and multilayer schemes of intermediate complexity including the Community Noah Land Surface Model with Multi-Parameterization Options (Noah-MP), the Community Land Model version 5 (CLM5), the Joint UK Land Environment Simulator (JULES), and the Interaction Soil-Biosphere-Atmosphere (ISBA). Through the comparison analysis, we emphasized that inclusion of geomorphic and vegetation-related variables such as elevation, slope, time-varying roughness length, and vegetation indexes as well as optimized parameters for specific regions, in the snow-related physical processes, are crucial for further improvement of the LSMs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».