Evaluation of Different Methods for Estimating the Fraction of Sunlit Leaves and Its Contribution for Photochemical Reflectance Index Utilization in a Coniferous Forest
Notice bibliographique
Résumé
Proper determinations of light use efficiency (LUE) and absorbed photosynthetically active radiation (APAR) are essential for LUE models to simulate gross primary productivity (GPP). This study intended to apply the photochemical reflectance index (PRI) to track LUE or APAR variations in a subtropical coniferous forest using tower-based PRI and GPP measurements. To improve the ability of using PRI to track LUE or APAR, a two-leaf approach differentiating sunlit and shaded leaves was used to process the remote sensing and flux data. However, penumbra region, the ‘grey region’ between sunlit and shaded leaves, increases the difficulty for quantifying the fractions of sunlit and shaded leaves. Firstly, three methods with different ways on treating the penumbra region were investigated for estimating the fraction of sunlit leaves (PT). After evaluating the correlations between observed PRI (PRIobs) and inversely retrieved PRI (PRIinv) from estimated PT using the three methods, we found that treating a substantial portion of penumbra region as sunlit leaves was reasonable and using the ratio of canopy reflectance to leaf reflectance as PT was accurate and efficient. Based on this, we used the two-leaf approach to estimate the canopy-level PRI, aiming to evaluate the ability of using PRI as a proxy for LUE or APAR. Results showed that PRI was able to capture half-hourly and daily changes in LUE and APAR, and the two-leaf approach could enhance the correlations between PRI and both LUE and APAR at both half-hourly and daily time steps. Strong diurnal correlations (averaged R = 0.82 from 173 days) between two-leaf PRI and APAR were found on more than 80% days and the relationship between them over the whole study period was also very significant (R2 > 0.5, p <0.0001) regardless of different climate conditions, suggesting that the two-leaf PRI was probably a better proxy for APAR than for LUE at short-term scale as PRI mainly represented the absorbed energy allocated to photoprotection at short time scale and was a direct outcome driven by APAR. However, the scattered relationships of PRI with LUE and APAR indicated there were still many limitations in usage of PRI to accurately estimate physiological parameters affected by changing weather conditions, pigment pool size, etc., which needed further exploration.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».