Use of change-point detection for friction–velocity threshold evaluation in eddy-covariance studies
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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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 | 0,025 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».