Using MODIS derived <i>f</i>PAR with ground based flux tower measurements to derive the light use efficiency for two Canadian peatlands
Notice bibliographique
Résumé
We used satellite remote sensing data; fraction of photosynthetically active radiation absorbed by vegetation (fPAR) from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) in combination with tower eddy covariance and meteorological measurements to characterise the Light Use Efficiency parameter (ε) variability and the maximum ε (εmax) for two contrasting Canadian peatlands. Eight-day MODIS fPAR data were acquired for the Mer Bleue (2000 to 2003) and Western Peatland (2004). Flux tower eddy covariance and meteorological measurements were integrated to the same eight-day time stamps as the MODIS fPAR data. A light use efficiency model: GPP = ε×APAR (where GPP is Gross Primary Productivity and APAR is absorbed photosynthetically active radiation) was used to calculate ε. The εmax value for each year (2000 to 2003) at the Mer Bleue bog ranged from 0.58 g C MJ−1 to 0.78 g C MJ−1 and was 0.91 g C MJ−1 in 2004, for the Western Peatland. The average growing season ε for the Mer Bleue bog for the four year period was 0.35 g C MJ−1 and for the Western Peatland in 2004 was 0.57 g C MJ−1. The average snow free period for the Mer Bleue bog over the four years was 0.27 g C MJ−1 and for the Western Peatland in 2004 was 0.39 g C MJ−1. Using the light use efficiency method we calculated the εmax and the annual variability in ε for two Canadian peatlands. We determined that temperature was a growth-limiting factor at both sites Vapour Pressure Deficit (VPD) however was not. MODIS fPAR is a useful tool for the characterization of ε at flux tower sites.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».