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Enregistrement W7024732536

Simulation of energy and water exchanges between vegetated surfaces and the atmosphere

2020· other· fr· W7024732536 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2020
Typeother
Languefr
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueHigh-Energy Particle Collisions Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWater consumptionEnergy fluxHeat fluxHydrology (agriculture)Surface water
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les échanges de chaleur et de vapeur d’eau ont lieu à l’interface terre-atmosphère. Une représentation précise de ces flux est nécessaire dans les modèles atmosphériques et hydrologiques, compte tenu de leur importance dans la régulation des cycles climatiques et hydrologiques. À cette fin, des modèles de surface terrestre (MST) ont été construits pour fournir des informations pertinentes sur les conditions de surface terrestre, et plus spécifiquement, sur les échanges d’énergie, d’eau et parfois de carbone. Dans cette thèse, l’objectif principal est de mieux comprendre les différents processus conduisant au transfert d’énergie et d’eau à travers l’interface sol-végétation-atmosphère, ainsi que d’évaluer la simulation des échanges d’énergie et d’eau par des MST pilotés par des forçages météorologiques de différentes sources. Premièrement, deux différentes philosophies de modélisation de la surface terrestre ont été contrastées sur des sites sans neige à travers le monde. Les performances d’une approche basée sur la répartition statistique de l’énergie de surface, le modèle « Maximum Entropy Production » (MEP), ont été comparées à celles d’un MST à base physique, le « Canadian Land Surface Scheme » (CLASS). Le modèle MEP propose une approche simplifiée pour estimer les flux thermiques de surface tout en imposant la conservation d’énergie. Par conséquent, ce modèle semble approprié pour une intégration dans les études hydrologiques et de télédétection, où les quelques données d’entrée requises peuvent être facilement récupérées, et lorsque l’estimation des flux de chaleur de surface est l’objectif principal. En général, l’approche MEP était comparable aux mesures in situ et aux résultats CLASS. Bien que MEP utilise une formulation simple et moins de variables d’entrée, le modèle était comparable ou même meilleur que les simulations du modèle CLASS. Cependant, le modèle de surface était moins performant pour simuler les flux turbulents nocturnes et le flux de chaleur du sol dans son ensemble. Deuxièmement, CLASS a été appliqué à une échelle locale pour évaluer ses performances lorsqu’il est piloté par les données de réanalyse ERA5. L’énergie de surface simulée et les flux d’eau, ainsi que le manteau neigeux et les propriétés du sol, ont été étudiés dans quatre sites différents distribués sur le biome boréal canadien. Les résultats de CLASS pilotés par ERA5 ont été comparés aux observations in situ disponibles, ainsi qu’aux résultats de CLASS pilotés par des observations; des simulations et des analyses supplémentaires ont été menées pour évaluer les effets des biais dans les précipitations d’ERA5. Cette analyse a mis en évidence la iii capacité de CLASS à représenter les variables de la surface terrestre des sites boréaux lorsqu’il est forcé par la réanalyse ERA5, montrant une grande similitude avec les observations et avec les résultats de CLASS pilotés par les observations. Bien que la réanalyse ERA5 ait une résolution relativement grossière, les données peuvent toujours être utilisées pour piloter un MST et produire des résultats cohérents à une échelle locale. Enfin, nous avons évalué la fiabilité du modèle CLASS dans la simulation de l’évapotranspiration (ET) et du ruissellement (ROF) lorsqu’il est forcé par des données stochastiques, produites par un modèle générateur de temps à l’échelle horaire, sur deux sites boréaux canadiens avec une disponibilité d’eau contrastée (un site sec et un site humide). Les résultats ont été comparés aux flux d’eau simulés par CLASS forcés avec des données de référence (ERA5). Cette étude s’est concentrée sur la variation interannuelle et saisonnière des flux d’eau, ainsi que sur leurs périodes de retour de valeurs journalières extrêmes. Sur le site sec, l’ET et le ROF simulés par CLASS forcé avec les données stochastiques et de référence étaient similaires les uns aux autres; les deux simulations ont montré que l’ET et le ROF annuels sont limités par la disponibilité en eau. Sur le site humide, cependant, les résultats des deux simulations ont montré des écarts importants. CLASS piloté par les données stochastiques n’a pas pu capturer la signature d’ET, qui se situe globalement entre 550 mm an−1 et 600 mm an−1 , et elle n’est pas limitée par l’eau. Les précipitations, la température et l’humidité spécifique se sont révélées être les variables critiques dans la simulation des flux d’eau. De plus, les événements journaliers extrêmes de précipitations stochastiques et de ROF simulés par CLASS forcé avec les données stochastiques se sont révélés fiables sur les deux sites, révélant une excellente occasion d’utiliser cette méthode pour évaluer les ressources en eau dans un scénario de changement climatique. En conclusion, cette thèse s’est concentrée sur la modélisation de la surface terrestre sur plusieurs sites végétalisés, en mettant l’accent sur les échanges d’énergie et d’eau entre la surface terrestre et l’atmosphère. Les résultats ont permis d’apporter des perspectives de travaux futurs en ce qui concerne (i) l’utilisation d’une approche simplifiée pour estimer les flux thermiques de surface ; (ii) l’utilisation de la réanalyse ERA5 comme forçage robuste des données aux MST dans les études à l’échelle locale sur la forêt boréale canadienne ; et (iii) l’utilisation d’ensembles de données stochastiques horaires pour forcer les données à des MST à base physique pour étudier les conditions hydrométéorologiques dans le climat actuel et les projections futures.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,192 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
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