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Enregistrement W2332261864 · doi:10.5194/acpd-14-21387-2014

Estimating local atmosphere-surface fluxes using eddy covariance and numerical Ogive optimization

2014· article· en· W2332261864 sur OpenAlexafffund
J. Sievers, Tim Papakyriakou, Søren Ejling Larsen, Mathilde Jammet, Søren Rysgaard, Mikael K. Sejr, Lise Lotte Sørensen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaArcticNetAarhus Universitet
Mots-clésEddy covarianceAtmosphere (unit)Environmental scienceAtmospheric sciencesLarge eddy simulationMeteorologyCovarianceClimatologyMathematicsGeologyPhysicsTurbulenceStatisticsEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Regardless of study type, site topography, homogeneity and large-scale meteorological flows, estimating ecosystem-scale surface-fluxes using the micrometeorological eddy covariance method inevitably leads to questions concerning inclusion or exclusion of advective flux contributions, in providing representative results. For process-oriented studies in which fluxes are linked to local physical parameters and up-scaled through numerical modeling efforts, advection represents a site-specific component which interferes with our ability to isolate local biochemical processes of interest, as represented by turbulent fluxes. Yet, outside of discarding data reflecting excessive advective interference, no method currently exists to disentangle these contributions on flux estimates. Here, we present a novel comprehensive numerical scheme to identify and separate out advective contributions to exchanges in the surface layer. Comparison between the presented method and conventional methodology on observations of sensible heat, latent heat and CO2-fluxes from a number of sites suggests the presence of absolute flux thresholds at |QSENS|=30 Wm−2, |QLAT|=16 Wm−2 and |FCO2|=2.0 μmol m−2 s−1 marking clear shifts in the influence of advection. Above the thresholds, the relative difference of flux estimates δ remained fixed at δ =5–25% suggesting arguably negligible advection influence. Below the thresholds, however, relative difference rises to δSENS=⟨ 51%|88%|225%⟩, δLAT=⟨14%|28%|99%⟩ and δCO2=⟨ 41%|83%|521%⟩, where bracketed values are the 13.6th percentile, 50th percentile (the median) and the 86.4th percentile respectively, suggesting non-negligible relative influence of advection on low flux estimates. The thresholds thus serve as lower limits to local-scale flux resolvability by conventional methodology. The presented method is shown to allow for flux estimation during severe signal disruption and to yield fewer estimates for an enclosed gas analyzer during low-flux conditions suggesting the presence of a lower detection limit with this particular instrument setup, as well as a superiority of open path gas analyzers, in low-flux environments. Overall the notion of a dynamic and generally non-negligible overlap of advective and turbulent frequency-wise flux contributions is confirmed, suggesting the inevitable indiscriminate inclusion/exclusion of both when setting a fixed averaging time according to conventional methodology, leading ultimately to misrepresentation of actual local fluxes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,196 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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