ЗНАЧЕНИЕ ПРОСТРАНСТВЕННОГО И ВРЕМЕННОГО МАСШТАБА ПРИ АНАЛИЗЕ ФАКТОРОВ ЭМИССИИ СО2 ИЗ ПОЧВЫ В ЛЕСАХ ВАЛДАЙСКОЙ ВОЗВЫШЕННОСТИстатья

Статья опубликована в журнале из списка RSCI Web of Science
Статья опубликована в журнале из перечня ВАК
Статья опубликована в журнале из списка Web of Science и/или Scopus
Дата последнего поиска статьи во внешних источниках: 3 июля 2019 г.

Работа с статьей

Прикрепленные файлы


Имя Описание Имя файла Размер Добавлен
1. Karelin_i_dr_2019.pdf Karelin_i_dr_2019.pdf 106,4 КБ 22 марта 2019 [dkarelin]

[1] ЗНАЧЕНИЕ ПРОСТРАНСТВЕННОГО И ВРЕМЕННОГО МАСШТАБА ПРИ АНАЛИЗЕ ФАКТОРОВ ЭМИССИИ СО2 ИЗ ПОЧВЫ В ЛЕСАХ ВАЛДАЙСКОЙ ВОЗВЫШЕННОСТИ / Д. В. Карелин, А. И. Азовский, А. С. Куманяев, Д. Г. Замолодчиков // Лесоведение. — 2019. — № 1. — С. 29–37. Статистический анализ данных многолетних наблюдений за эмиссией СО2 из почвы в южнотаеж- ном ельнике (Валдайский район Новгородской области, 2009–2017 гг.) показывает, насколько про- странственно-временнóй масштаб исходных полевых данных способен повлиять на оценку вклада факторов этой важнейшей компоненты углеродного баланса и на точность ее предсказания. В част- ности, вклады в дисперсию эмиссии СО2 пространственной (47%) и временнóй (53%) компонент с ежемесячными измерениями за ряд лет на 500-метровой линии наблюдений оказываются сходны, тогда как во внутригодовом масштабе наблюдений вклад пространственной изменчивости суще- ственно меньше временно́й (14–33 и 39–49%, соответственно). Доля объясненной дисперсии дыха- ния почвы по регрессионным моделям, построенным только на основе факторов температуры и влажности верхнего горизонта почвы (0–10 см), также существенно зависит от пространственных и временны́х масштабов наблюдений. Анализ единого массива данных, полученных в исследуемой экосистеме, показывает, что в зависимости от применяемого масштаба эта величина может менять- ся от 27 до 72%. Полученные результаты заставляют более критически отнестись к распространен- ной практике переноса регрессионных зависимостей, полученных на основе полевых данных, в гео- информационные модели меньшего масштаба. [ DOI ]

Публикация в формате сохранить в файл сохранить в файл сохранить в файл сохранить в файл сохранить в файл сохранить в файл скрыть