Модели поверхности суши, такие как модель Community Land Model версии 5 (CLM5), играют центральную роль в оценке климатических и углеродных процессов, но демонстрируют устойчивые отклонения по сравнению с наблюдениями на уровне отдельных участков. Остаётся неясным, в какой степени несоответствия между модельными оценками и данными возникают из-за неопределённости метеорологического воздействия, свойств почвы или характеристик растительности, и в какой степени они, наоборот, отражают структурные недостатки. Авторы оценили влажность почвы на поверхности и в корневой зоне (SM, SMr), эвапотранспирацию (ET), поток явного тепла (H), чистый экосистемный обмен (NEE) и валовую первичную продукцию (GPP) на 14 европейских пунктах наблюдения методом вихревой ковариации, используя ансамбли CLM5 из 128 элементов, в которых были изменены (а) атмосферные входные данные, (б) параметры почвы и (в) параметры растительности. Параметры почвы доминируют в разбросе ансамбля в SM/SMr, тогда как параметры растительности - в разбросе в ET, H, NEE и GPP. Несмотря на это, сохранялись существенные средние отклонения (0,18 см³ см⁻³ для SM, −0,22 мм сут⁻¹ для ET, −19,7 Вт м⁻² для H, −1,83 гC м⁻² сут−1 для GPP и 1,16 гC м⁻² сут⁻¹ для NEE), и 99%-ные ансамблевые интервалы не охватывали многие наблюдения. Процент охвата (CP; доля наблюдений в 99%-ном ансамблевом интервале) составил 74,3% (SM), 74,6% (SMr), 68,8% (ET), 47,7% (H), 65,1% (NEE) и 70,1% (GPP). В ходе сопутствующего эксперимента CLM5-SP (Satellite Phenology) с заданным индексом листовой поверхности (LAI) ICOS было подтверждено, что прогностические ошибки LAI в CLM5-BGC (Biogeochemistry) являются основной структурной причиной дефицита покрытия SM/SMr и GPP, в то время как связь углерода и азота в BGC лучше отражает изменчивость ET и H. Диагностика CP позволяет разграничить параметрические и структурные режимы ошибок для различных переменных и функциональных типов растений.

 

Ссылка: https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1029/2026JG009768