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Enregistrement W3203233955 · doi:10.1029/2021ea001763

Based on Atmospheric Physics and Ecological Principle to Assess the Accuracies of Field CO<sub>2</sub>/H<sub>2</sub>O Measurements From Infrared Gas Analyzers in Closed‐Path Eddy‐Covariance Systems

2021· article· en· W3203233955 sur OpenAlexaff
Xinhua Zhou, Tian Gao, Yun-Chao Pang, Hayden Mahan, Xiufen Li, Ning Zheng, Andrew E. Suyker, Tala Awada, Jiaojun Zhu

Notice bibliographique

RevueEarth and Space Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensCampbell Scientific (Canada)
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of China
Mots-clésEddy covarianceCovarianceRange (aeronautics)Field (mathematics)Sensitivity (control systems)Span (engineering)PhysicsMeteorologyEnvironmental scienceMathematicsStatisticsAerospace engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Field CO2/H2O measurements from infrared gas analyzers in closed‐path eddy‐covariance systems have wide applications in earth sciences. Knowledge about exactness of these measurements is required to assess measurement applicability. Although the analyzers are specified with uncertainty components (zero drift, gain drift, cross‐sensitivities, and precision), exactness for individual measurements is unavailable due to an absence of methodology to comprehend the components as an overall uncertainty. Adopting an advanced definition of accuracy as a range of all measurement uncertainty sources, the specified components are composited into a model formulated for studying analyzers’ CO2/H2O accuracy equations. Based on atmospheric physics and environmental parameters, the analyzers are evaluated using the equations for CO2 accuracy (±0.78 µmolCO2 mol−1, relatively ±0.18%) and H2O accuracy (±0.15 mmolH2O mol−1). Evaluation shows that precision and cross‐sensitivity are minor uncertainties while zero and gain drifts are major uncertainties. Both drifts need adjusting through zero/span procedures during field maintenance. The equations provide rationales to guide and assess the procedures. H2O span needs more attentions under humid conditions. Under freezing conditions while H2O span is impractical, this span is fortunately unnecessary. Under the same conditions, H2O zero drift dominates H2O measurement uncertainty. Therefore, automatic zero becomes a more applicable and necessary tactic. In general cases of atmospheric CO2 background, automatic CO2 zero/span procedures can narrow CO2 accuracy by 36% (±0.74 to ± 0.47 µmolCO2 mol−1). Automatic/manual H2O zero/span procedures can narrow H2O accuracy by 27% (±0.15 to ±0.11 mmolH2O mol−1). While ensuring system specifications, the procedures guided by equations improve measurement accuracies.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeObservationnel
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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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