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陆地生态系统多要素观测技术研讨会
涡度相关数据的质量控制、缺失值
插补与通量拆分
贾昕
北京林业大学,水土保持学院
xinjia@
/profile/Xin_Jia5
2019.12.4
数据质量控制和缺失值插补不是万能药!!!
• 数据质量控制不能代替仪器设备维护/校准
• 再好的插补算法也不能完全补救数据缺失的损失
• 并不是所有变量都能够被合理插补(如反射辐射、土壤水分,重
复/备份的重要性!)
• 减小数据质量控制和插补造成的不确定性(站点维护的重要性!)
So sad!!!
涡度相关数据的质量控制
高频原始数据(10 Hz)的质量控制:
标准1: 去异常值despiking: mean ±n*std ,(Vickers and Mahrt 1997) (可以选择使用线性内插替换异常值)
1. For each variable a spike is detected as up to 3 consecutive
outliers with respect to a plausibility range defined within a certain
time window
2. The width of the moving window is defined as 1/6 of the current
10 Hz数据中常见的异常值 flux averaging period
3. The window moves forward half its length at a time
涡度相关数据的质量控制
高频原始数据(10 Hz)的质量控制:
标准2: 变量取值范围(absolute limits)
涡度相关数据的质量控制
高频原始数据(10 Hz)的质量控制:
标准3: 缺失值比例阈值(missing sample allowance): 10%
标准4: 数据质量标签(quality check/flagging based on the “steady-state” and the “integral
turbulence” tests)
Foken,2004:
涡度相关数据的质量控制
半小时通量数据的质量控制:
Step 1: 变量取值范围 (absolute limits) :不同站点、不同变量取值范围不同
涡度相关数据的质量控制
半小时通量数据的质量控制:
Step 2: 储存项计算 (correction for storage term) :
The profile approach (Papale et al. 2006) A simple approach (Zha et al. 2004)
where Pa is the atmospheric pressure, Ta is the air where ∆c(z) is the change in CO2 at height z,
temperature, R is the molar gas constant, c is the ∆t the time period and ∆z the height of the
CO2 concentration me
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