A Practical Approach for Uncertainty Quantification of High Frequency Soil Respiration Using Forced Diffusion Chambers
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the sources of uncertainty for the Forced Diffusion (FD) chamber soil respiration (Rs) measurement technique and demonstrates a protocol for uncertainty quantification that could be appropriate with any soil flux technique. Here we sought to quantify and compare the three primary sources of uncertainty in Rs: (1) instrumentation error; (2) scaling error, which stems from the spatial variability of Rs; and (3) random error, which arises from stochastic or unpredictable variation in environmental drivers and was quantified from repeated observations under a narrow temperature, moisture, and time range. In laboratory studies, we found that FD instrumentation error remained constant as Rs increased. In field studies from five North American ecosystems, we found that as Rs increased from winter to peak growing season, random error increased linearly with average flux by about 40% of average Rs. Random error not only scales with soil flux but scales in a consistent way (same slope) across ecosystems. Scaling error, measured at one site, similarly increased linearly with average Rs, by about 50% of average Rs. Our findings are consistent with previous findings for both soil fluxes and eddy covariance fluxes across other northern temperate ecosystems that showed random error scales linearly with flux magnitude with a slope of ~0.2. Although the mechanistic basis for this scaling of random error is unknown, it is suggestive of a broadly applicable rule for predicting flux random error. Also consistent with previous studies, we found the random error of FD follows a Laplace (double-exponential) rather than a normal (Gaussian) distribution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».