渦共分散測定の不確実性と生理学的モデルへの適用

フラックスデータは騒々しく、この不確実性は主にランダム測定エラーによるものです。不確実性の知識は、モデルと測定されたフラックスの統計的評価に不可欠であり、モデルを測定されたフラックスにフィッティングすることによって導出されたパラメーターと正式なデータ同化の取り組みに比較するために不可欠です。1 km未満の2つの塔からの同時測定値の違いを使用して、二酸化炭素（CO2）と賢明で潜熱（HとLE）のフラックスの測定誤差の分布特性を定量化しました。フラックス測定誤差は、正規分布よりも二重指数に近いものになります。CO2フラックスの不確実性は平均風速と負の相関がありますが、HおよびLEの不確実性は正味放射フラックスと正の相関があります。同様の環境条件下で24時間離れたところに作られた単一の塔からの測定も、フラックスの不確実性を特徴付けるために使用できます。この方法で計算された不確実性は、2塔アプローチから派生したものよりもやや高いです。昼間の正味炭素交換の単純な生理学的モデルの最尤パラメーター推定値にフラックスの不確実性の使用を実証します。したがって、推定されたモデルパラメーターが高度に相関しているため、モデルパラメーターの共同分布が考慮される場合にのみ仮説検査が可能であることを示します。

Flux data are noisy, and this uncertainty is largely due to random measurement error. Knowledge of uncertainty is essential for the statistical evaluation of modeled and measured fluxes, for comparison of parameters derived by fitting models to measured fluxes and in formal data-assimilation efforts. We used the difference between simultaneous measurements from two towers located less than 1 km apart to quantify the distributional characteristics of the measurement error in fluxes of carbon dioxide (CO2) and sensible and latent heat (H and LE, respectively). Flux measurement error more closely follows a double exponential than a normal distribution. The CO2 flux uncertainty is negatively correlated with mean wind speed, whereas uncertainty in H and LE is positively correlated with net radiation flux. Measurements from a single tower made 24 h apart under similar environmental conditions can also be used to characterize flux uncertainty. Uncertainty calculated by this method is somewhat higher than that derived from the two-tower approach. We demonstrate the use of flux uncertainty in maximum likelihood parameter estimates for simple physiological models of daytime net carbon exchange. We show that inferred model parameters are highly correlated, and that hypothesis testing is therefore possible only when the joint distribution of the model parameters is taken into account.