Inter–annual Variability of Hydrological Parameters Improves Simulation of Annual Gross Primary Production
Notice bibliographique
Résumé
Parametric uncertainties are among the largest epistemic uncertainties in land surface models (LSM) simulating carbon fluxes, such as gross primary production (GPP). A persistent challenge is that inter–annual variability (IAV) is currently not well-represented in models, which can be attributed to temporally fixed parameters. We parameterized an optimality-based and a light use efficiency (LUE) model (1) per site–year, (2) per site, (3) per site with an additional component in the cost function representing IAV, (4) per plant functional type (PFT), and (5) globally by pooling data from all sites, using hourly eddy-covariance data from 198 sites. Furthermore, parameters representing a given environmental factor in models were grouped to investigate site-year variability of groups of parameters that contributed to improved simulation of IAV of GPP. Temporally varying parameters associated with soil-water availability and drought stress produced a better annual model performance for the optimality-based (median normalized Nash–Sutcliffe efficiency, viz. NNSE: 0.13) and LUE-based (median NNSE: 0.4) models, respectively. We found both high between-PFT and within-PFT variation of parameters, especially for parameters related to hydrology, for example, median available water capacities, which was generally high in broadleaf forests compared to savannas for both models. Though we found that temporally variable parameters can improve annual model performance, the temporal variability of parameters was not as high as their spatial variability. Our study suggests that discovering relations between the spatiotemporal variability of model parameters and their controlling factors can improve the representation of IAV in LSMs.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».