一、研究背景—研究現狀
隨著世界范圍內越來越多的渦度協方差塔的建立，凈生態系統CO₂交換（NEE）的測量在多尺度氣候變化科學中變得越來越重要。
但由于NEE是與光合作用和呼吸相關過程中抵消通量之間的凈信號，從而使利用這些數據建立的模型具有一定的爭論性。

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研究方法

目前使用最廣泛使用的NEE劃分方法是Reichstein方法，其使用夜間NEE的溫度敏感度來預測白天的R_eco，然后通過從NEE中減去R_eco來計算GPP。然而由于夜間葉呼吸通常高于日間葉呼吸（也稱為Kok效應），從而導致高估了日間R_eco和GPP。
工神經網絡方法（ANN）已成為劃分通量建模的另一重要方法，它使用多個可變變量來預測夜間測量的白天R_eco。 ANN采用非線性回歸模型來估計獨立變量和從屬變量之間的互連，建立類似神經通路的關系網絡，但由于其計算費用昂貴，因此在多個年份內難以跨多個站點運行。

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研究目的
? ? ??由于上述調查的通量分配方法存在多種局限性，因此需要同時進行評估和比較。 并需要大力評估和比較與其相關的不確定性。
本研究在理想的氣象條件下，采用多重分割方法（即Reichstein、ANN、連續的測量、同位素分析），從而最大限度地減少與夜間湍流、復雜蓋度和異質景觀有關的誤差。 由于數據和模型的不確定性，我們評估了每種方法的不確定性。 最后，我們通過采用生物物理模型CANVEG來預測冠層尺度的參數，改進了以前的同位素分配方法。
二、研究方法—R_eco與GPP區分理論

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冠層尺度：

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觀測對象

? ? ??渦度協方差和氣象測量：凈輻射、光合有效輻射、冠層上方的空氣溫度、土壤熱通量、相對濕度、葉面積指數、CO₂、H₂O、¹³CO₂；
? ? ??土壤呼吸測量：3套連續觀測系統同步觀測；

不確定性分析

? ? ??使用三種同位素分割方法中每一種方法對NEE進行分割，以獲得每個時間點（n = 1000）的GPP和R_eco范圍。通過 GPP和R_eco值的差異計算90％置信區間。

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三、研究結果

? ? ??總體而言，CANVEG在模擬和觀察NEE中表現出良好的一致性。其中，累積CANVEG NEE高估觀測到的5%、累積H高估30%、累積LE高估9%之間。

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? ? ? 基于分區的分割方法，每個分割法90％置信區間的數據和模型不確定性與R_soil測量允許識別的時段是不一致的；

? ? ? 晚上CANVEG-G_s-C_i、CANVEG-G_s、PM-G_c、ANN、Reichstein的R_eco重疊，平均高于R_soil測量值；

? ? ? 白天CANVEG-G_s-C_i，CANVEG-G_s?、 PM-G_c分割的GPP的量級較低；

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? ? ? 使用普通最小二乘回歸法評估分割對LUE和APAR之間關系的影響。 結果表明，所有同位素分割方法在LUE和APAR之間顯示出顯著的負相關，而標準分割方法 LUE和APAR之間沒有關系。
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白天CANVEG-G_s-C_i，CANVEG-G_s?、 PM-G_c分割的GPP的量級較低；

長期數據分析表明，在收獲期間，R_eco和R_soil的估計存在差異；

ANN和Reichstein方法都預測在收獲后的R_eco相對較高；

R_soil測量結果顯示，在收獲期間，R_soil減少；

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結論

? ? ??在理想條件下，我們采用了一種分割方法的集合來更好地約束NEE通量中GPP和R_eco分配的不確定性。

? ? ??CCIA-48二氧化碳同位素分析儀為生態系統通量的測量提供了強大優勢，并估計了¹³C的上游冠層入口。

? ? ? 同位素分配的GPP和R_eco小于ANN、Reichstein分配的GPP和R_eco，這與之前的研究結果相一致，

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? ? ? 將夜間R_eco關系推廣到當天的標準分割方法（ANN和Reichstein）中可能高估了白天R_eco，因為建模過程中忽略了植物呼吸的日間減少（Kok效應）。

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【理加聯合】

? ? ??北京理加聯合科技有限公司（簡稱：理加聯合）成立于2005年，是一家專業的生態環境儀器供應商和技術服務商，主要產品涵蓋穩定性同位素測定、痕量氣體測量、地物光譜測量、水化學分析、野外便攜和長期監測分析儀器。

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