Impact of topography and meteorological forcing on snow simulation in the Canadian Land Surface Scheme Including Biogeochemical Cycles (CLASSIC)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Our study evaluates the impacts of an alternate snow cover fraction (SCF) parameterization on snow simulation in the Canadian Land Surface Scheme Including Biogeochemical Cycles (CLASSIC). Three reanalysis-based meteorological datasets are used to drive the model to account for uncertainties in the forcing data. While the default parameterization assumes a simple linear relationship between SCF and snow depth with no dependence on topography, the alternate parameterization accounts for the topographic effects of sub-grid terrain on SCF. We show that the alternate parameterization improves SCF simulated in CLASSIC during winter and spring in mountainous areas for all three choices of meteorological datasets. Annual mean bias, unbiased root mean squared area, and correlation improve by 75 %, 32 %, and 7 % when evaluated with MODIS SCF observations over the Northern Hemisphere. We also demonstrate that the improvements to simulated SCF lead to further improvements in variables related to surface radiation, energy fluxes, and the water cycle. Finally, we link relative biases in the meteorological forcing data to differences in simulated snow water equivalent and SCF. Assessment of simulations with different combinations of SCF parameterizations and meteorological datasets reveals the large impact of meteorological forcing on snow simulation in CLASSIC. Two out of the three meteorological datasets were bias-adjusted using observation-based datasets. However, simulations forced by the dataset without bias correction outperform relative to simulations forced by datasets with bias correction, suggesting that there are large uncertainties in the observation-based datasets and/or methods used for bias correction. This study underscores the importance of accounting for topographic effects of sub-grid terrain and accurate meteorological forcing on snow simulation in land surface models.
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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 | 0,001 | 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 ».