Модель суши сообщества, версия 5: описание новых возможностей, бенчмаркинг и влияние неопределенности данных форсинга

Модель суши сообщества (Community Land Model, CLM) является наземным компонентом Модели земной системы сообщества (Community Earth System Model, CESM) и используется в нескольких глобальных и региональных системах моделирования. В данной работе представлены разработки модели, включенные в версию 5 CLM (CLM5), которая является стандартным наземным компонентом CESM2. Ансамбль расчетов, включавший заданное и прогностическое состояние растительности, несколько наборов данных форсинга, а также CLM4, CLM4.5 и CLM5, оценивался по широкому набору метрик, в том числе из пакета International Land Model Benchmarking (ILAMBv2). CLM5 включает новые и обновленные процессы и параметризации: (1) динамические единицы суши; (2) обновленные параметризации и структуру гидрологии и снежного покрова (пространственно явную глубину почвы, сухой поверхностный слой, пересмотренную схему грунтовых вод, пересмотренные процессы перехвата осадков пологом и образования снега на пологе, обновленную плотность свежего снега, простую модель фирна и модель переноса речного стока с адаптацией к масштабу); (3) гидравлику растений и гидравлическое перераспределение воды; (4) пересмотренный цикл азота (гибкую стехиометрию листьев, оптимизацию содержания азота в листьях для фотосинтеза и углеродные затраты на поглощение азота растениями); (5) глобальную модель сельскохозяйственных культур с шестью типами культур, а также изменяющимися во времени площадями орошения и нормами внесения удобрений; (6) обновленную модель энергопотребления городских зданий; (7) изотопы углерода; и (8) обновленную физиологию устьиц. К новым опциональным возможностям относятся динамическая модель растительности с демографической структурой — Functionally Assembled Terrestrial Ecosystem Simulator, повреждение растений озоном и сопряжение выбросов трассерных газов при пожарах с атмосферой. Однозначное установление улучшения или ухудшения отдельных переменных или метрик затрудняется неопределенностью форсинга, параметрической неопределенностью и структурной сложностью модели, однако представленные многомерные метрики указывают на общее существенное улучшение при переходе от CLM4 к CLM5.