Improving energy partitioning and the nighttime energy balance by implementation of a multi-layer energy budget in ORCHIDEE-CAN
Notice bibliographique
Résumé
Canopy structure is one of the most important vegetation characteristics for land-atmosphere interactions as it determines the energy and scalar exchanges between land surface and overlay air mass. In this study we evaluated the performance of a newly developed multi-layer energy budget (Ryder et al., 2014) in a land surface model, ORCHIDEE-CAN (Naudts et al., 2014), which simulates canopy structure and can be coupled to an atmospheric model using an implicit procedure. Furthermore, a vertical discrete drag parametrization scheme was also incorporated into this model, in order to obtain a better description of the sub-canopy wind profile simulation. Site level datasets, including the top-of-the-canopy and sub-canopy observations made available from eight flux observation sites, were collected in order to conduct this evaluation. The geo-location of the collected observation sites crossed climate zones from temperate to boreal and the vegetation types included deciduous, evergreen broad leaved and evergreen needle leaved forest with maximum LAI ranging from 2.1 to 7.0. First, we used long-term top-of-the-canopy measurements to analyze the performance of the current one-layer energy budget in ORCHIDEE-CAN. Three major processes were identified for improvement through the implementation of a multi-layer energy budget: 1) night time radiation balance, 2) energy partitioning during winter and 3) prediction of the ground heat flux. Short-term sub-canopy observations were used to calibrate the parameters in sub-canopy radiation, turbulence and resistances modules with an automatic tuning process following the maximum gradient of the user-defined objective function. The multi-layer model is able to capture the dynamic of sub-canopy turbulence, temperature and energy fluxes with imposed LAI profile and optimized parameter set at a site level calibration. The simulation result shows the improvement both on the nighttime energy balance and energy partitioning during winter and presents a better Taylor skill score, compared to the result from single layer simulation. The importance of using the multi-layer energy budget in a land surface model for coupling to the atmospheric model will also be discussed in this presentation.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,002 | 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 ».