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已有 3773 次阅读 2011-6-2 11:26 |系统分类:科研笔记

Climatic controls and ecosystem responses drive the inter-annual variability of the net ecosystem exchange of an alpine meadow
文章中两种数据处理方法虽然称不上新颖,但是值得参考,也许这就算是数据的深入挖掘了吧。要不结合模型、遥感,要不在数据处理上多动点脑筋,要不怎么发文章啊…
timelag分析:不少人认为个别环境因子对通量的影响有滞后效应,而不是即时的影响。简单的timalag分析可以对这一假设进行验证。设定好timalag,需要考虑研究的尺度,如果研究年际变异,timalag可以设定为一个月,然后逐步移动,但肯定是气象因子往前移,比如考虑用2002年10月份到2003年10月份的气象因子与2003年的通量对应。依次类推。
 
区分影响因子:核心思想跟模型中常用的固定某个因子考虑其他因子的影响一样。这里先是根据已有资料对每年的资料分段(根据生长特性,而后白天夜间也单独考虑)建立LUT。然后如果要考虑气象条件的影响,则对多年的LUT进行平均,这相当于平滑了年际间生物因子的变化;如果仅要考虑生物因子的影响,则可对多年的气象因子进行平均。结合LUT及数据输入,得到新的通量交换。比较其通量值及年际间的标准差等等。
 
还未仔细考虑这两种方法可能存在的问题,但可以考虑在今后的数据分析中完善引用。


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