Implementing a plant hydraulics parameterization in the Canadian Land Surface Scheme Including biogeochemical Cycles (CLASSIC) v.1.4
Notice bibliographique
Résumé
Drought conditions caused by soil moisture stress and/or high vapour pressure deficit pose a challenge to many terrestrial ecosystem models (TEMs). The Canadian LAnd Surface Scheme Including biogeochemical Cycles (CLASSIC) employs an empirical approach to link soil moisture stress with stomatal conductance. Such soil moisture-based empirical approaches typically perform poorly during drought. Here, we implemented an explicit plant hydraulics parameterization, i.e., Stomatal Optimization based on Xylem hydraulics (SOX), in CLASSIC, thereby connecting the soil-plant-atmosphere continuum through plant hydraulic traits. Performance of the resulting CLASSIC$_{SOX}$ was evaluated against carbon and water fluxes measured with eddy covariance at eight boreal forest flux tower sites in North America. Compared to CLASSIC, CLASSIC$_{SOX}$ better simulated gross primary productivity (GPP) across all sites, i.e., coefficient of determination (R$^{2}$) increased (0.51 to 0.59), root mean square error (RMSE) and bias decreased (1.85 to 1.54 g C m$^{-2}$ d$^{-1}$) and (-0.99 to -0.58 g C m$^{-2}$ d$^{-1}$), respectively. Under drought conditions, identified using the Palmer drought severity index, GPP simulated with CLASSIC$_{SOX}$ improved compared to CLASSIC, i.e., R$^{2}$ increased (0.51 to 0.60), and RMSE and bias decreased (1.79 to 1.46 g C m$^{-2}$ d$^{-1}$) and (-0.97 to -0.53 g C m$^{-2}$ d$^{-1}$), respectively. In contrast, CLASSIC$_{SOX}$ simulated evapotranspiration worsened, i.e., R$^{2}$ decreased (0.61 to 0.42), RMSE increased (0.54 to 0.62 mm d$^{-1}$), and bias changed direction (0.09 to -0.09 mm d$^{-1}$). As evaporation is a highly parameterized process in CLASSIC, it likely needs to be re-parameterized to account for the SOX transpiration behaviour.
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.
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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».