短期CO2的波動(dòng)幅度及Fisher’s LSD檢驗(yàn)
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復(fù)雜地形條件下陣風(fēng)引起的CO2濃度波動(dòng)的幅度(Am)和周期(Pm)表現(xiàn)出明顯的晝夜、季節(jié)和空間差異。這些波動(dòng)的最大幅度范圍從1.6到136.7 ppm不等。
不同林分類型Fs對(duì)NEE觀測值的相對(duì)貢獻(xiàn)
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本研究中Fs對(duì)NEE觀測值的相對(duì)貢獻(xiàn)從17%~82%變化不等。準(zhǔn)確估算Fs可以有效降低NEE觀測的不確定性。Fs的隨機(jī)誤差隨著CO2平均時(shí)間窗口增加而降低，而Fs的低估偏差則相反。為了降低Fs估算的不確定性，通過動(dòng)態(tài)CO2平均時(shí)間窗口以及引入決策級(jí)融合模型，使得Fs的潛在低估減少29%至33%。
本研究通過利用動(dòng)態(tài)CO2平均時(shí)間窗口以及引入決策級(jí)融合模型，有效降低了NEE評(píng)估的不確定性，為改進(jìn)復(fù)雜地形條件下碳循環(huán)過程提供了科學(xué)支持，還為類似地形環(huán)境下的研究提供了可參考的方法學(xué)框架。
該研究滕德雄博士為第一作者
成果于2024年9月
發(fā)表在高水平期刊Atmospheric Measurement Techniques
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