MODELING LAND SURFACE HETEROGENEITY IN LAND SURFACE AND REGIONAL CLIMATE MODELS
Notice bibliographique
Résumé
We all live on Earth’s land surface. The state of and changes to land surface conditions can strongly alter surface energy and water balance, eventually affecting the weather and climate. An essential component in regional climate models and Earth system models, the land surface provides lower boundary conditions, which are critical both for weather forecasting and projecting the future climate. This research advances knowledge in representing land surface heterogeneity, including the energy-water-carbon cycle and land surface feedback to the regional climate in Central North America, where land use and hydrological conditions are complex. An extensive area of fine-scale surface heterogeneity, this region includes the U.S. corn belt agricultural land and wetlands that dominate the landscape in the Prairie Pothole Region (PPR) across the Northern Great Plains and Canadian Prairies. This study highlights two distinct landscapes—wetlands and croplands—for their dominance in the region, important roles in land-atmosphere interaction, and unique characteristics impacted by human activities. In addition, advances in high-resolution convection-permitting models provide a unique opportunity to investigate these interactions, especially to explicitly resolve land surface heterogeneity. \n\nThis thesis first investigates the soil moisture conditions of the land and their feedback to extreme temperatures during heatwave events in a long-term high-resolution convection-permitting simulation. Second, a joint crop-irrigation simulation is conducted, which shows the capability of land surface models (LSMs) to estimate crop phenology and biomass and irrigation, the key impacts of human decisions. Third, the thesis explores the shallow groundwater dynamics and the hydrological cycle in the PPR under current and future climate change scenarios; fourth, the soil moisture conditions from the current and future climate are used to statistically estimate the future distribution of the prairie wetlands. Finally, a surface wetland scheme is developed to represent spatial wetland extents and dynamic wetland storage in the PPR. This scheme is incorporated into an LSM (Noah-MP) and regional climate model (Weather Research & Forecasting model) to study its impacts on energy-water balance and feedback to the regional climate. This research allows potential future research on the wetland-climate feedback at a local/regional scale and on the potential on-farm benefits of wetland retention and restoration. This research has critical implications for understanding the land and climate interactions in this unique and complex terrain and has potential to help human beings to develop a sustainable lifestyle.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».