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FLUXNET: A New Tool to Study the Temporal and Spatial Variability of Ecosystem–Scale Carbon Dioxide, Water Vapor, and Energy Flux Densities

2001· article· en· W2338049369 sur OpenAlexfundno aff
Dennis Baldocchi, Eva Falge, Lianhong Gu, David Y. Hollinger, S. W. Running, Peter Anthoni, Christian Bernhofer, K. J. Davis, Robert S. Evans, José D. Fuentes, Allen H. Goldstein, Gabriel G. Katul, B. E. Law, Xuhui Lee, Yadvinder Malhi, Tilden P. Meyers, J. William Munger, Walter C. Oechel, Kyaw Tha Paw, Kim Pilegaard, Hans Peter Schmid, Riccardo Valentini, Shashi B. Verma, Timo Vesala, Kell Wilson, S. C. Wofsy

Notice bibliographique

RevueBulletin of the American Meteorological Society · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaU.S. Forest ServiceEuropean CommissionMinistry of Agriculture, Forestry and FisheriesU.S. Department of AgricultureNational Aeronautics and Space AdministrationSmithsonian InstitutionNational Science Foundation
Mots-clésFluxNetEnvironmental scienceBiosphereCarbon cycleAtmospheric sciencesEddy covarianceEcosystemEcologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

FLUXNET is a global network of micrometeorological flux measurement sites that measure the exchanges of carbon dioxide, water vapor, and energy between the biosphere and atmosphere. At present over 140 sites are operating on a long-term and continuous basis. Vegetation under study includes temperate conifer and broadleaved (deciduous and evergreen) forests, tropical and boreal forests, crops, grasslands, chaparral, wetlands, and tundra. Sites exist on five continents and their latitudinal distribution ranges from 70°N to 30°S. FLUXNET has several primary functions. First, it provides infrastructure for compiling, archiving, and distributing carbon, water, and energy flux measurement, and meteorological, plant, and soil data to the science community. (Data and site information are available online at the FLUXNET Web site, http://www-eosdis.ornl.gov/FLUXNET/.) Second, the project supports calibration and flux intercomparison activities. This activity ensures that data from the regional networks are intercomparable. And third, FLUXNET supports the synthesis, discussion, and communication of ideas and data by supporting project scientists, workshops, and visiting scientists. The overarching goal is to provide information for validating computations of net primary productivity, evaporation, and energy absorption that are being generated by sensors mounted on the NASA Terra satellite. Data being compiled by FLUXNET are being used to quantify and compare magnitudes and dynamics of annual ecosystem carbon and water balances, to quantify the response of stand-scale carbon dioxide and water vapor flux densities to controlling biotic and abiotic factors, and to validate a hierarchy of soil–plant–atmosphere trace gas exchange models. Findings so far include 1) net CO2 exchange of temperate broadleaved forests increases by about 5.7 g C m−2 day−1 for each additional day that the growing season is extended; 2) the sensitivity of net ecosystem CO2 exchange to sunlight doubles if the sky is cloudy rather than clear; 3) the spectrum of CO2 flux density exhibits peaks at timescales of days, weeks, and years, and a spectral gap exists at the month timescale; 4) the optimal temperature of net CO2 exchange varies with mean summer temperature; and 5) stand age affects carbon dioxide and water vapor flux densities.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,004

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 GPT0,188
Écart entre enseignants0,182 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations3 960
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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