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Enregistrement W4408434422 · doi:10.5194/egusphere-egu25-10329

Improving the numerical solution of the energy equation in land models

2025· preprint· en· W4408434422 sur OpenAlexaff
Ashley E. Van Beusekom, Raymond J. Spiteri, Martyn Clark

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIntegrated Energy Systems Optimization
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnergy (signal processing)Applied mathematicsMathematicsEnvironmental scienceComputer scienceStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The purpose of this study is to improve simulations of the energy equation in land models. Our objectives are to (a) highlight the shortcomings of current approaches for solving the energy equation in land models; (b) present improved solutions; and (c) evaluate tradeoffs between numerical errors and strict energy conservation in the energy equation. We use the Structure for Unifying Multiple Modeling Alternatives land model to evaluate five approaches to solve the energy equation, including approaches that do not use time integration methods with rigorous error control (as is common in land models) as well as approaches that do. Simulations over North America show that numerical solutions of the energy equation in the form most commonly used in land models produce both large violations in energy conservation (especially in cold regions) as well as large numerical errors in soil temperature and soil water content. Alternative approaches for solving the energy equation demonstrate the tradeoff between strictly conserving energy and reducing overall numerical errors. The mixed form of the energy equation can be solved to conserve energy to within machine precision. The direct solution of the energy equation (i.e., using enthalpy as a primary variable) yields the smallest numerical errors, and except for the mixed form of the energy equation, the direct solution has the smallest errors in energy conservation. With the energy equation at the core of land models, improving its numerical solution is essential to accelerating future model development initiatives for other terrestrial system processes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,182 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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