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Enregistrement W7021046432

MODELING LAND SURFACE HETEROGENEITY IN LAND SURFACE AND REGIONAL CLIMATE MODELS

2021· dissertation· en· W7021046432 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueUniversity Library (University of Saskatchewan) · 2021
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueScience and Climate Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWater cycleClimate modelClimate changeLand useWetlandAgricultural landDominance (genetics)Land coverSurface water
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,674
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,176 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle