Beyond surface fluxes: Observational and computational needs of multilayer canopy models – A walnut orchard test case
Notice bibliographique
Résumé
Land surface models simulate fluxes exchanged between the land and atmosphere in weather and climate models. The prevailing modeling paradigm uses a big-leaf canopy parameterization that is not vertically-resolved. Multilayer canopy models have received interest over the past several years as a means to improve surface fluxes and enable new science. We present results from a comparison of the Community Land Model (CLM) multilayer canopy model (CLM-ml v2) and observations of air temperature, specific humidity, wind speed, and fluxes (net radiation, sensible heat, latent heat, momentum) at multiple heights in and above a walnut orchard during the Canopy Horizontal Array Turbulence Study (CHATS). The dataset provides a benchmark with which to test multilayer models. Above-canopy sensible heat, latent heat, and momentum fluxes are well simulated under a range of atmospheric regimes spanning strongly unstable, weakly unstable, near-neutral, weakly stable, and strongly stable, as are vertical profiles of fluxes within the canopy. Vertical profiles of wind speed closely match the observations under all stability regimes. Vertical profiles of air temperature and specific humidity are well simulated except for strongly stable conditions, when the first-order turbulence closure cannot represent within-canopy non-local vertical mixing that would otherwise transport the cool air produced by radiative cooling of the upper canopy downward to the lower canopy. Our model–data comparison highlights the potential of multilayer models to simulate the surface air space. The multilayer canopy model is simpler and more consistent with theory than is the CLM big-leaf canopy model, and it modernizes the canopy physics for theoretical and computational advances compared with CLM’s outdated ad-hoc parameterizations. Nonetheless, our analysis points to further modeling needs and identifies observations central to model testing. Measurements of within-canopy micrometeorology and leaf gas exchange are needed in addition to above-canopy fluxes. • Multilayer canopy models are a useful alternative to big-leaf canopy models. • Multilayer models enable new science in land–atmosphere coupling. • Multilayer models simulate the neglected air space between the atmosphere and land. • New observational datasets are needed to advance and test multilayer models. • Precise model evaluation requires expert knowledge of the observational data.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».