Estimating surface fluxes using eddy covariance and numerical ogive optimization
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Estimating representative surface fluxes using eddy covariance leads invariably to questions concerning inclusion or exclusion of low-frequency flux contributions. For studies where fluxes are linked to local physical parameters and up-scaled through numerical modelling efforts, low-frequency contributions interfere with our ability to isolate local biogeochemical processes of interest, as represented by turbulent fluxes. No method currently exists to disentangle low-frequency contributions on flux estimates. Here, we present a novel comprehensive numerical scheme to identify and separate out low-frequency contributions to vertical turbulent surface fluxes. For high flux rates (|Sensible heat flux| > 40 Wm−2, |latent heat flux|> 20 Wm−2 and |CO2 flux|> 100 mmol m−2 d−1 we found that the average relative difference between fluxes estimated by ogive optimization and the conventional method was low (5–20%) suggesting negligible low-frequency influence and that both methods capture the turbulent fluxes equally well. For flux rates below these thresholds, however, the average relative difference between flux estimates was found to be very high (23–98%) suggesting non-negligible low-frequency influence and that the conventional method fails in separating low-frequency influences from the turbulent fluxes. Hence, the ogive optimization method is an appropriate method of flux analysis, particularly in low-flux environments.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».