一、研究背景—研究现状
随着世界范围内越来越多的涡度协方差塔的建立，净生态系统CO2交换（NEE）的测量在多尺度气候变化科学中变得越来越重要。
但由于NEE是与光合作用和呼吸相关过程中抵消通量之间的净信号，从而使利用这些数据建立的模型具有一定的争论性。
研究方法
目前使用最广泛使用的NEE划分方法是Reichstein方法，其使用夜间NEE的温度敏感度来预测白天的Reco，然后通过从NEE中减去Reco来计算GPP。然而由于夜间叶呼吸通常高于日间叶呼吸（也称为Kok效应），从而导致高估了日间Reco和GPP。
工神经网络方法（ANN）已成为划分通量建模的另一重要方法，它使用多个可变变量来预测夜间测量的白天Reco。 ANN采用非线性回归模型来估计独立变量和从属变量之间的互连，建立类似神经通路的关系网络，但由于其计算费用昂贵，因此在多个年份内难以跨多个站点运行。
研究目的
由于上述调查的通量分配方法存在多种局限性，因此需要同时进行评估和比较。 并需要大力评估和比较与其相关的不确定性。
本研究在理想的气象条件下，采用多重分割方法（即Reichstein、ANN、连续的测量、同位素分析），从而最大限度地减少与夜间湍流、复杂盖度和异质景观有关的误差。 由于数据和模型的不确定性，我们评估了每种方法的不确定性。 最后，我们通过采用生物物理模型CANVEG来预测冠层尺度的参数，改进了以前的同位素分配方法。
二、研究方法—Reco与GPP区分理论
冠层尺度：
观测对象
涡度协方差和气象测量：净辐射、光合有效辐射、冠层上方的空气温度、土壤热通量、相对湿度、叶面积指数、CO2、H2O、13CO2；
土壤呼吸测量：3套连续观测系统同步观测；
不确定性分析
使用三种同位素分割方法中每一种方法对NEE进行分割，以获得每个时间点（n = 1000）的GPP和Reco范围。通过 GPP和Reco值的差异计算90％置信区间。
三、研究结果
总体而言，CANVEG在模拟和观察NEE中表现出良好的一致性。其中，累积CANVEG NEE高估观测到的5%、累积H高估30%、累积LE高估9%之间。
基于分区的分割方法，每个分割法90％置信区间的数据和模型不确定性与Rsoil测量允许识别的时段是不一致的；
晚上CANVEG-Gs-Ci、CANVEG-Gs、PM-Gc、ANN、Reichstein的Reco重叠，平均高于Rsoil测量值；
白天CANVEG-Gs-Ci，CANVEG-Gs 、 PM-Gc分割的GPP的量级较低；
使用普通最小二乘回归法评估分割对LUE和APAR之间关系的影响。 结果表明，所有同位素分割方法在LUE和APAR之间显示出显着的负相关，而标准分割方法 LUE和APAR之间没有关系。
白天CANVEG-Gs-Ci，CANVEG-Gs 、 PM-Gc分割的GPP的量级较低；
长期数据分析表明，在收获期间，Reco和Rsoil的估计存在差异；
ANN和Reichstein方法都预测在收获后的Reco相对较高；
Rsoil测量结果显示，在收获期间，Rsoil减少；
结论
在理想条件下，我们采用了一种分割方法的集合来更好地约束NEE通量中GPP和Reco分配的不确定性。
CCIA-48二氧化碳同位素分析仪为生态系统通量的测量提供了强大优势，并估计了13C的上游冠层入口。
同位素分配的GPP和Reco小于ANN、Reichstein分配的GPP和Reco，这与之前的研究结果相一致，
将夜间Reco关系推广到当天的标准分割方法（ANN和Reichstein）中可能高估了白天Reco，因为建模过程中忽略了植物呼吸的日间减少（Kok效应）。
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