Use of change-point detection for friction–velocity threshold evaluation in eddy-covariance studies
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The eddy-covariance method often underestimates fluxes under stable, low-wind conditions at night when turbulence is not well developed. The most common approach to resolve the problem of nighttime flux underestimation is to identify and remove the deficit periods using friction–velocity ( u * ) threshold filters ( u * Th ). This study modifies an accepted method for u * Th evaluation by incorporating change-point-detection techniques. The original and modified methods are evaluated at 38 sites as part of the North American Carbon Program (NACP) site-level synthesis. At most sites, the modified method produced u * Th estimates that were higher and less variable than the original method. It also provided an objective method to identify sites that lacked a u * Th response. The modified u * Th estimates were robust and comparable among years. Inter-annual u * Th differences were small, so that a single u * Th value was warranted at most sites. No variation in the u * Th was observed by time of day (dusk versus mid or late night), however, a few sites showed significant u * Th variation with time of year. Among-site variation in the u * Th was strongly related to canopy height and the mean annual nighttime u * . The modified u * Th estimates excluded a high fraction of nighttime data – 61% on average. However, the negative impact of the high exclusion rate on annual net ecosystem production (NEP) was small compared to the larger impact of underestimating the u * Th . Compared to the original method, the higher u * Th estimates from the modified method caused a mean 8% reduction in annual NEP across all site-years, and a mean 7% increase in total ecosystem respiration ( R e ). The modified method also reduced the u * Th -related uncertainties in annual NEP and R e by more than 50%. These results support the use of u * Th filters as a pragmatic solution to a complex problem.
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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 découle