10.11833/j.issn.2095-0756.20230526
潜热通量缺失数据插补方法比较研究
[目的]分析比较不同插补方法对生态系统潜热通量(FLE)缺失值的插补精度.[方法]利用涡度相关法于2019年对北京市松山国家级自然保护区典型天然落叶阔叶林生态系统FLE与环境要素进行原位连续监测,通过3种插补方法(边缘分布抽样法、线性回归法、人工神经网络法)对FLE缺失数据(0.5 h数据中随机剔除)进行插补,分析实测FLE、插补FLE与环境因子间的关系.[结果]3种插补结果均低估了实测FLE,其中人工神经网络插补值最接近实测值(决定系数R2=0.40).实测FLE与空气温度(Ta)、饱和水汽压差(DVP)间均呈指数关系.边缘分布抽样法插补FLE与Ta、DVP间的关系最接近实测FLE,然而3种插补方法都不同程度改变了FLE对Ta和DVP的敏感性.[结论]人工神经网络法的插补结果与实测值最接近,边缘分布抽样法的结果与环境因子间的关系最接近实测值与环境因子间的关系,因此未来研究应依据研究目的选取合适的插补方法.图5表1参41
涡度相关、潜热通量、数据插补、落叶阔叶林
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Q945.11(植物学)
国家自然科学基金32101588
2024-09-10(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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