En savoir plus

Notre utilisation de cookies

« Cookies » désigne un ensemble d’informations déposées dans le terminal de l’utilisateur lorsque celui-ci navigue sur un site web. Il s’agit d’un fichier contenant notamment un identifiant sous forme de numéro, le nom du serveur qui l’a déposé et éventuellement une date d’expiration. Grâce aux cookies, des informations sur votre visite, notamment votre langue de prédilection et d'autres paramètres, sont enregistrées sur le site web. Cela peut faciliter votre visite suivante sur ce site et renforcer l'utilité de ce dernier pour vous.

Afin d’améliorer votre expérience, nous utilisons des cookies pour conserver certaines informations de connexion et fournir une navigation sûre, collecter des statistiques en vue d’optimiser les fonctionnalités du site. Afin de voir précisément tous les cookies que nous utilisons, nous vous invitons à télécharger « Ghostery », une extension gratuite pour navigateurs permettant de les détecter et, dans certains cas, de les bloquer.

Ghostery est disponible gratuitement à cette adresse : https://www.ghostery.com/fr/products/

Vous pouvez également consulter le site de la CNIL afin d’apprendre à paramétrer votre navigateur pour contrôler les dépôts de cookies sur votre terminal.

S’agissant des cookies publicitaires déposés par des tiers, vous pouvez également vous connecter au site http://www.youronlinechoices.com/fr/controler-ses-cookies/, proposé par les professionnels de la publicité digitale regroupés au sein de l’association européenne EDAA (European Digital Advertising Alliance). Vous pourrez ainsi refuser ou accepter les cookies utilisés par les adhérents de l'EDAA.

Il est par ailleurs possible de s’opposer à certains cookies tiers directement auprès des éditeurs :

Catégorie de cookie

Moyens de désactivation

Cookies analytiques et de performance

Realytics
Google Analytics
Spoteffects
Optimizely

Cookies de ciblage ou publicitaires

DoubleClick
Mediarithmics

Les différents types de cookies pouvant être utilisés sur nos sites internet sont les suivants :

Cookies obligatoires

Cookies fonctionnels

Cookies sociaux et publicitaires

Ces cookies sont nécessaires au bon fonctionnement du site, ils ne peuvent pas être désactivés. Ils nous sont utiles pour vous fournir une connexion sécuritaire et assurer la disponibilité a minima de notre site internet.

Ces cookies nous permettent d’analyser l’utilisation du site afin de pouvoir en mesurer et en améliorer la performance. Ils nous permettent par exemple de conserver vos informations de connexion et d’afficher de façon plus cohérente les différents modules de notre site.

Ces cookies sont utilisés par des agences de publicité (par exemple Google) et par des réseaux sociaux (par exemple LinkedIn et Facebook) et autorisent notamment le partage des pages sur les réseaux sociaux, la publication de commentaires, la diffusion (sur notre site ou non) de publicités adaptées à vos centres d’intérêt.

Sur nos CMS EZPublish, il s’agit des cookies sessions CAS et PHP et du cookie New Relic pour le monitoring (IP, délais de réponse).

Ces cookies sont supprimés à la fin de la session (déconnexion ou fermeture du navigateur)

Sur nos CMS EZPublish, il s’agit du cookie XiTi pour la mesure d’audience. La société AT Internet est notre sous-traitant et conserve les informations (IP, date et heure de connexion, durée de connexion, pages consultées) 6 mois.

Sur nos CMS EZPublish, il n’y a pas de cookie de ce type.

Pour obtenir plus d’informations concernant les cookies que nous utilisons, vous pouvez vous adresser au Déléguée Informatique et Libertés de l’INRA par email à cil-dpo@inra.fr ou par courrier à :

INRA
24, chemin de Borde Rouge –Auzeville – CS52627
31326 Castanet Tolosan cedex - France

Dernière mise à jour : Mai 2018

Menu Logo Principal Université de Lorraine

UMR EEF - Ecologie et Ecophysiologie Forestières

          www.nancy.inra.fr/eef

The impact of standard and hard-coded parameters on the hydrologic fluxes in the Noah-MP land surface model

27 mars 2017

Cuntz, M. ; Mai, J. ; Samaniego ; Clark, M. ; Wulfmeyer, V. ; Branch ; Attinger, S. ; Thober
Journal of Geophysical Research - Atmospheres, 2016, 121 (18) : 10,676-10,700.
Article
Pièces jointes : Cuntz_et_al-2016-Journal_of_Geophysical_Research__Atmospheres.pdf
Land surface models incorporate a large number of process descriptions, containing a multitude of parameters. These parameters are typically read from tabulated input files. Some of these parameters might be fixed numbers in the computer code though, which hinder model agility during calibration. Here we identified 139 hard-coded parameters in the model code of the Noah land surface model with multiple process options (Noah-MP). We performed a Sobol' global sensitivity analysis of Noah-MP for a specific set of process options, which includes 42 out of the 71 standard parameters and 75 out of the 139 hard-coded parameters. The sensitivities of the hydrologic output fluxes latent heat and total runoff as well as their component fluxes were evaluated at 12 catchments within the United States with very different hydrometeorological regimes. Noah-MP's hydrologic output fluxes are sensitive to two thirds of its applicable standard parameters (i.e., Sobol' indexes above 1%). The most sensitive parameter is, however, a hard-coded value in the formulation of soil surface resistance for direct evaporation, which proved to be oversensitive in other land surface models as well. Surface runoff is sensitive to almost all hard-coded parameters of the snow processes and the meteorological inputs. These parameter sensitivities diminish in total runoff. Assessing these parameters in model calibration would require detailed snow observations or the calculation of hydrologic signatures of the runoff data. Latent heat and total runoff exhibit very similar sensitivities because of their tight coupling via the water balance. A calibration of Noah-MP against either of these fluxes should therefore give comparable results. Moreover, these fluxes are sensitive to both plant and soil parameters. Calibrating, for example, only soil parameters hence limit the ability to derive realistic model parameters. It is thus recommended to include the most sensitive hard-coded model parameters that were exposed in this study when calibrating Noah-MP.