Coupled High‐Resolution Land‐Atmosphere Modeling for Hydroclimate and Terrestrial Hydrology in Alaska and the Yukon River Basin (1990–2021)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hydroclimate and terrestrial hydrology greatly influence the local community, ecosystem, and economy in Alaska and Yukon River Basin. A high‐resolution simulation of the historical climate in Alaska can provide an important benchmark for climate change studies. In this study, we utilized the Regional Arctic System Model (RASM) and conducted coupled land‐atmosphere modeling for Alaska and Yukon River Basin at 4‐km grid spacing. In RASM, the land model was replaced with the Community Terrestrial Systems Model (CTSM) given its comprehensive process representations for cold regions. The microphysics schemes in the Weather Research and Forecast (WRF) atmospheric model were manually tuned for optimal model performance. This study aims to maintain good model performance for both hydroclimate and terrestrial hydrology, especially streamflow, which was rarely a priority in coupled models. Therefore, we implemented a strategy of iterative testing and optimization of CTSM. A multi‐decadal climate data set (1990–2021) was generated using RASM with optimized land parameters and manually tuned WRF microphysics. When evaluated against multiple observational data sets, this data set well captures the climate statistics and spatial distributions for five key weather variables and hydrologic fluxes, including precipitation, air temperature, snow fraction, evaporation‐to‐precipitation ratios, and streamflow. The simulated precipitation shows wet bias during the spring season and simulated air temperatures exhibit dampened seasonality with warm biases in winter and cold biases in summer. We used transfer entropy to investigate the discrepancy in connectivity of hydrologic and energy fluxes between the offline CTSM and coupled models, which contributed to their discrepancy in streamflow simulations.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».