Validation and heterogeneity investigation of the Canadian Land Surface Scheme (CLASS) for wetland landscapes
Notice bibliographique
Résumé
This thesis examines the development and validation of Canadian Land Surface Scheme (CLASS) for various wetland landscapes individually, along with an evaluation of modelled results over a heterogeneous surface with airborne observations. A further statistical analysis of the effects of land surface classification procedures over the study area and their influence on modelled results is performed. CLASS is tested over individual wetland types: bog, fen and marsh in a stand-alone (non-GCM coupled) mode. Atmospheric conditions are provided for the eight site locations from tower measured data, while each surface is parameterized within the model from site specific measurements. Resulting model turbulent and radiative flux output is then statistically evaluated against observed tower data. Findings show that while CLASS models vascular dominated wetland areas (fen and marsh) quite well, non-vascular wetlands (bogs) are poorly represented, even with improved soil descriptions. At times when the water table is close to the surface, evaporation is greatly overestimated, whereas lowered water tables generate a vastly underestimated latent heat flux. Because CLASS does not include a moisture transfer scheme applicable for non-vascular vegetation, the description of this vegetation type as either a vascular plant or bare soil appears inappropriate. CLASS was then tuned for a specific bog location found in the Hudson Bay Lowland (HBL) during the Northern Wetlands Study (NOWES). With bog surfaces better described within the model, testing of CLASS over a highly heterogeneous 169 km2 HBL region is then undertaken. The model is first modified for lake and pond surfaces and then separate runs for bog, fen, lake and tree/shrub categories is undertaken. Using a GIS, the test region under which airborne flux measurements are available is divided into 104 grid cells and proportions of each surface type are calculated within each cell. Findings indicate that although the modelled grid average radiation and flux values are reasonably well reproduced (4% error for net radiation, 10% for latent heat flux and 30% for sensible heat flux), spatial agreement between modelled and observed grid cells is disappointing. (Abstract shortened by UMI.)
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».