Satellite-Based Modeling of the Carbon Fluxes in Mature Black Spruce Forests in Alaska: A Synthesis of the Eddy Covariance Data and Satellite Remote Sensing Data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Scaling up of observed point data to estimate regional carbon fluxes is an important issue in the context of the global terrestrial carbon cycle. In this study, the authors proposed a new model to scale up the eddy covariance data to estimate regional carbon fluxes using satellite-derived data. Gross primary productivity (GPP) and ecosystem respiration (RE) were empirically calculated using the normalized difference vegetation index (NDVI) and land surface temperature (LST) from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS). First, the model input is evaluated by comparing with the field data, then established and tested the model at the point scale, and then extended it into a regional scale. At the point scale, the empirical model could reproduce the seasonal and interannual variations in the carbon budget of the mature black spruce forests in Alaska and Canada sites, suggesting that seasonality of the NDVI and LST could explain the carbon fluxes and that the model is robust within mature black spruce forests in North America. Regional-scale analysis showed that the total GPP and RE between 2003 and 2006 were 1.76 ± 0.28 and 1.86 ± 0.26 kg CO2 m−2 yr−1, respectively, in mature black spruce forests in Alaska, indicating that these forests were almost carbon neutral. The authors’ model analysis shows that the proposed method is effective in scaling up point observations to estimate the regional-scale carbon budget and that the mature black spruce forests increased in sink strength during spring warming and decreased in sink strength during summer and autumn warming.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».