Implementing a dynamic representation of fire and harvest including subgrid-scale heterogeneity in the tile-based land surface model CLASSIC v1.45
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Canada's forests play a critical role in the global carbon (C) cycle and are responding to unprecedented climate change as well as ongoing natural and anthropogenic disturbances. However, the representation of disturbance in boreal regions is limited in pre-existing land surface models (LSMs). Moreover, many LSMs do not explicitly represent subgrid-scale heterogeneity resulting from disturbance. To address these limitations, we implement harvest and wildfire forcings in the Canadian Land Surface Scheme Including Biogeochemical Cycles (CLASSIC) land surface model alongside dynamic tiling that represents subgrid-scale heterogeneity due to disturbance. The disturbances are captured using 30 m spatial resolution satellite data (Landsat) on an annual basis for 33 years. Using the pan-Canadian domain (i.e., all of Canada south of 76° N) as our study area for demonstration, we determine the model setup that optimally balances a detailed process representation and computational efficiency. We then demonstrate the impacts of subgrid-scale heterogeneity relative to standard average individual-based representations of disturbance and explore the resultant differences between the simulations. Our results indicate that the modeling approach implemented can balance model complexity and computational cost to represent the impacts of subgrid-scale heterogeneity resulting from disturbance. Subgrid-scale heterogeneity is shown to have impacts 1.5 to 4 times the impact of disturbance alone on gross primary productivity, autotrophic respiration, and surface energy balance processes in our simulations. These impacts are a result of subgrid-scale heterogeneity slowing vegetation re-growth and affecting surface energy balance in recently disturbed, sparsely vegetated, and often snow-covered fractions of the land surface. Representing subgrid-scale heterogeneity is key to more accurately representing timber harvest, which preferentially impacts larger trees on higher quality and more accessible sites. Our results show how different discretization schemes can impact model biases resulting from the representation of disturbance. These insights, along with our implementation of dynamic tiling, may apply to other tile-based LSMs. Ultimately, our results enhance our understanding of, and ability to represent, disturbance within Canada, facilitating a comprehensive process-based assessment of Canada's terrestrial C cycle.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».