Remote sensing‐based estimation of annual soil respiration at two contrasting forest sites
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Soil respiration (Rs), an important component of the global carbon cycle, can be estimated using remotely sensed data, but the accuracy of this technique has not been thoroughly investigated. In this study, we proposed a methodology for the remote estimation of annual Rs at two contrasting FLUXNET forest sites (a deciduous broadleaf forest and an evergreen needleleaf forest). A version of the Akaike's information criterion was used to select the best model from a range of models for annual Rs estimation based on the remotely sensed data products from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer and root‐zone soil moisture product derived from assimilation of the NASA Advanced Microwave Scanning Radiometer soil moisture products and a two‐layer Palmer water balance model. We found that the Arrhenius‐type function based on nighttime land surface temperature (LST‐night) was the best model by comprehensively considering the model explanatory power and model complexity at the Missouri Ozark and BC‐Campbell River 1949 Douglas‐fir sites. In addition, a multicollinearity problem among LST‐night, root‐zone soil moisture, and plant photosynthesis factor was effectively avoided by selecting the LST‐night‐driven model. Cross validation showed that temporal variation in Rs was captured by the LST‐night‐driven model with a mean absolute error below 1 µmol CO2 m−2 s−1 at both forest sites. An obvious overestimation that occurred in 2005 and 2007 at the Missouri Ozark site reduced the evaluation accuracy of cross validation because of summer drought. However, no significant difference was found between the Arrhenius‐type function driven by LST‐night and the function considering LST‐night and root‐zone soil moisture. This finding indicated that the contribution of soil moisture to Rs was relatively small at our multiyear data set. To predict intersite Rs, maximum leaf area index (LAImax) was used as an upscaling factor to calibrate the site‐specific reference respiration rates. Independent validation demonstrated that the model incorporating LST‐night and LAImax efficiently predicted the spatial and temporal variabilities of Rs. Based on the Arrhenius‐type function using LST‐night as an input parameter, the rates of annual C release from Rs were 894–1027 g C m−2 yr−1 at the BC‐Campbell River 1949 Douglas‐fir site and 818–943 g C m−2 yr−1 at the Missouri Ozark site. The ratio between annual Rs estimates based on remotely sensed data and the total annual ecosystem respiration from eddy covariance measurements fell within the range reported in previous studies. Our results demonstrated that estimating annual Rs based on remote sensing data products was possible at deciduous and evergreen forest sites.
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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 | 0,001 | 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 ».