로그인

JoVE 비디오를 활용하시려면 도서관을 통한 기관 구독이 필요합니다. 전체 비디오를 보시려면 로그인하거나 무료 트라이얼을 시작하세요.

기사 소개

  • 요약
  • 초록
  • 서문
  • 프로토콜
  • 결과
  • 토론
  • 공개
  • 감사의 말
  • 자료
  • 참고문헌
  • 재인쇄 및 허가

요약

제시된 프로토콜은 폴란드의 현재 재삼림 풍조 현장에서 제한된 면적의 모든 유형의 짧은 캐노피 생태계에 적용되는 비전형적인 위치에서 에디 공변 방법을 사용합니다. 측정 현장 설정 규칙, 플럭스 계산 및 품질 관리, 최종 결과 분석에 대한 세부 정보가 설명되어 있습니다.

초록

이 프로토콜은 에디 공변 (EC) 기술을 활용하여 현재 폴란드의 재삼림 풍조 지역에서 비전형적인 생태계에서 공간적 및 시간적 평균 순 CO2 플럭스 (순 생태계 생산, NEP)를 조사하는 예입니다. 토네이도 사건 이후에, 살아남은 숲 스탠드 내에 비교적 좁은 "복도"가 만들어졌기 때문에 이러한 종류의 실험이 복잡해집니다. 챔버 방법과 같은 다른 측정 기술의 적용은 특히 처음에, 타락한 나무와 사이트의 일반적으로 큰 이질성이 수행하기 어려운 플랫폼을 제공하기 때문에, 이러한 상황에서 더욱 어렵다 플럭스 측정을 수행한 다음 제대로 업스케일링된 결과를 얻을 수 있습니다. 손길이 닿지 않은 숲에서 수행되는 표준 EC 측정과 비교하여, 바람의 경우 그 대표성을 보장하기 위해 부지 위치 및 데이터 분석에 관해서는 특별한 주의가 필요합니다. 따라서 여기서는 (1) 사이트 위치 및 계측 설정, (2) 플럭스 계산, (3) 엄격한 데이터 필터링 및 (4) 갭 충진 및 CO2 호흡 및 흡수로 분할 하는 순 플럭스. 설명된 방법론의 주요 장점은 다른 공간적으로 제한된 생태계에 적용할 수 있는 실험 설정 및 측정 성능에 대한 상세한 설명을 처음부터 제공한다는 것입니다. 또한 비전문가에 대한 설명을 제공하는 비전통적인 사이트 운영을 처리하는 방법에 대한 권장 사항 목록으로 볼 수 있습니다. 얻어진 품질 검사, 갭 채워진, 순 CO2의 반 시간 값뿐만 아니라 흡수 및 호흡 플럭스는 마침내 일일, 월별, 계절 적 또는 연간 합계로 집계 될 수 있습니다.

서문

요즘, 대기지 생태계에서 가장 일반적으로 사용되는 기술은 이산화탄소(CO2) 교환 연구에서 에디 공분산(EC) 기법1이다. EC 방법은 수십 년 동안 사용되어 왔으며 모든 방법론, 기술 및 실용적인 측면에관한 문제에 대한 포괄적 인 설명은 이미 2,3,4에게시되었습니다. 유사한 목적을 위해 사용되는 다른 기술과 비교하여, EC 방법은 복잡한 모든 요소의 기여도를 고려하는 자동, 포인트 측정에서 공간적 및 시간적으로 평균 순 CO2 플럭스를 얻을 수 있습니다. 까다로운 수동 측정(예: 챔버 기술) 또는 많은 샘플을 채취하는 요구 사항대신에코시스템 1.

토지 생태계 중, 숲은 C 사이클링에서 가장 중요한 역할을하며 많은 과학 활동은 CO2 주기, 우디 바이오 매스의 탄소 저장 및 기후 조건 변화와의 상호 관계를 조사하는 데 중점을 두었습니다. 직접 측정 또는모델링 5. 가장 긴 플럭스 레코드6중 하나를 포함하여 많은 EC 사이트는 다양한 유형의 포리스트7위에 설정되었습니다. 일반적으로 측정이 시작되기 전에 가장 균일하고 가장 큰 영역을 목표로 사이트 위치를 신중하게 선택했습니다. 비록, 바람던지기와 같은 방해가 되는 산림 지대에서는 EC 측정소의 수가 여전히 8,9,10이부족합니다. 한 가지 이유는 현장 설정 측정에 대한 물류 적 어려움이며, 무엇보다도 갑자기 나타나는 위치의 수가 적기 때문입니다. 윈드드로 지역에서 가장 유익한 결과를 얻으려면 추가 적인 문제가 발생할 수 있는 부수적인 사건 이후에 가능한 한 빨리 시작하는 것이 중요합니다. 손길이 닿지 않은 산림 부지와 는 달리, 윈드드로트 현장의 EC 측정은 더 까다롭고 이미 확립된 절차3에서벗어날 수 있습니다. 일부 극단적인 바람 현상은 공간적으로 제한된 영역을 생성하기 때문에 가능한 한 신뢰할 수 있는 플럭스 값을 도출하기 위해 신중한 측정 스테이션 위치와 신중한 데이터 처리가 필요합니다. EC 방법 적용에서 유사한 어려움이 발생했습니다 (예를 들어, CO2 플럭스를 측정한 결과 길고 좁은 호수 위에서 수행된 마무리 연구)는 이를 보장하기 위해 엄격한 데이터 필터링11,12를 요구했습니다. 공간 적 대표성.

따라서 제시된 프로토콜은 바람던지기 영역뿐만 아니라 제한된 영역(예: 더 높은 식물 유형 사이에 위치한 농경지)을 가진 다른 모든 유형의 짧은 초목에서 설계된 비전형적인 위치에서 EC 방법을 사용하는 예입니다. 제안된 방법론의 가장 큰 장점은 사이트 위치 선택 및 계측 설정에서 최종 결과에 이르기까지 고급 지식이 필요한 복잡한 절차에 대한 일반적인 설명입니다: 고품질 CO2의 전체 데이터 집합 플럭스. 측정 프로토콜의 기술적 참신은 EC 시스템 배치를 위한 고유한 베이스 구조(예: 전기적으로 작동되는 마스트가 있는 "미니 타워"인 정의된 높이의 삼각대)를 사용하여 최종 높이를 변경할 수 있습니다. 개별 적인 필요에 따라 센서).

프로토콜

1. 사이트 위치 및 계측 설정

  1. EC 방법의 기본 요구 사항을 충족하기 위해 비교적 균일하고 평평한 지형에서 측정 현장 위치를 선택합니다. 복잡한 지형(우울증, 경사) 또는 공기역학적 장애물(예: 살아남은 나무 스탠드) 근처에 위치하여 공기 흐름을 왜곡할 수 있는 장소를 피하십시오.
    1. 종 조성 및 식물 커버를 확인합니다. 가장 유사한 특성을 가진 장소를 선택 : 나이와 주요 식물 유형의 높이.
    2. 가능하면 균일 한 영역을 선택하는 데 도움이 몇 가지 추가 토양 조사를 실시합니다. 몇 군데(토양 프로파일), 토양 탄소 및 질소 함량, 수분 조건(예: 토양 샘플링을 위한 일반 그리드 사용)의 토양 유형을 비교합니다. 토양 조사에서 평균 값과 비교하여 뛰어난 기능을 가진 장소를 피하십시오.
  2. 계측기를 배치할 위치를 결정하기 전에 일반적인 바람 방향(사이트 설치 전 1년 이상)을 조사하거나 가장 가까운 기상 관측소의 데이터를 분석합니다. 관심 영역의 범위에 대한 몇 가지 제한 사항이 있는 경우 일반적인 풍력 구역(바람) 내에 있는 위치를 선택합니다.
    참고 : 폴란드 풍동 사이트의 경우, 토네이도 경로의 모양으로 인해, 그것은 폭 치수 (약 400-500 m)의 중간에 타워를 배치하기로 결정하고 멀리 이웃에서, 동서 방향 (ca. 200m f)에서 가능한 몇 년 된 소나무 농장 우세한 바람의 방향은 북서쪽에서 남서쪽으로, 북동쪽에서 동쪽으로 향했기 때문에 탑을 가장자리로 향합니다(그림 1).
  3. 사용할 EC 시스템 결정: 열린 경로 또는 닫힌 경로(밀폐된 경로 = 짧은 흡기 튜브가 있는 폐쇄 경로) 적외선 가스 분석기(또는 가능하면 두 개). 각각의 장점과 단점이 있지만 일반적으로 둘 다 필드에서 사용할 수 있습니다. 3차원(3D) 직교 음이계를 사용합니다. EC 방법을 사용하려면 두 계측기의 경우 최소 10Hz의 고주파 측정이 필요합니다.
    1. 현장에서 사용할 수 있는 가장 실현 가능한 전원 공급 장치(근처에 전력선, 태양전지 패널 또는 기타 발전기가 있습니까?)를 고려하십시오. 제한이 없는 경우 닫힌 경로(또는 동봉된) 경로 가스 분석기를 사용합니다.
      참고: 개방형 경로 시스템은 전력 소비가 훨씬 적지만 열악한 환경(매우 추운 날씨, 착빙, 비오는 위치)에서는 고품질 데이터가 상당히 손실됩니다.
    2. 규칙을 따라 두 계측기를 서로 기준으로배치13. 공기 흐름을 왜곡할 수 있는 EC 시스템에 불필요한 요소를 장착하지 마십시오.
      참고 : 동봉 된경로 분석기 (재료 표)와 3D 음파 적혈구 (재료 표)가 이 실험에 사용되었습니다.
  4. 위치가 선택되면 수직 기둥(또는 다른 종류의 기본 구조)이 있는 삼각대를 배치하여 EC 시스템을 위에 장착합니다. 두 가지 기본 요구 사항을 고려하여 계측기의 높이를 설정합니다: 조사된 표면 거칠기(기존 식물의 높이를 단순화함)와 영향 영역(EC 시스템에서 "본 영역")4.
    참고: 재조림된 풍력 발전 사이트 Tlen I과 같은 동적으로 발전하는 생태계에서는 EC 방법 요구 사항을 충족하기 위해 시간이 지남에 따라 계측기 배치를 변경해야 합니다. EC 시스템의 기본 구조의 대안으로, 혁신적인 인프라 (즉, "미니 타워")는 여기에 제안되었다 : 앵커 알루미늄 구조 (1.5 m - 높은 직사각형 트러스 (W x L) 1m x 1.2 m) 마스트 (삼각형 트러스 30cm x 30cm x 30cm x 30cm) 이동 전기 모터로 구동되는 강철 레일을 따라 구조 내부에 있습니다.
    1. 첫째, EC 시스템의 두 계측기를 마스트 중앙에 부착된 금속 기둥에 장착합니다. 소닉 적혈계를 완벽하게 수직 위치에 두는 것을 기억하십시오. 빗물이 쉽게 달릴 수 있도록 가스 분석기를 약간 기울입니다.
    2. 토양 표면에서 캐노피 높이의 두 배 높이로 악기를 상승하고, 캐노피4의상단 위에 적어도 1.5-2.0 m. 베이스 구조가 각 방향 14에서 센서 배치 높이의 100배 이상 확장되도록 하는 방식으로 베이스 구조가 위치해야 합니다.
    3. 금속 구조에 대한 낙뢰 보호를 설치하는 것을 기억하십시오.
      참고: 폴란드 풍조 사이트(Tlen I)의 EC 측정에서 최대 출력을 얻으려면 몇 가지 절충안이 만들어졌습니다. 계측기는 실험 시작 시 3.3m의 높이에 배치하였다.
  5. 추가 계산 및 플럭스 분석을 위해 공기(Ta) 및 토양(Ts) 온도, 공기의 상대 습도(RH), 광합성 광자 플럭스 밀도(PPFD), 들어오는 태양 복사(Rg) 및 강수량 (P). 일반적으로 EC 사이트에서는 많은 수의 다른 변수도 얻을 수 있습니다.
    1. 방사선 센서(PPFD 및 Rg)를 남쪽에 배치합니다. 수평 기둥을 사용하여 삼각대에서 멀리 이동합니다. 센서의 시야각을 확인하고 폴의 길이와 장착 높이를 조정하여 조사된 표면만 볼 수 있도록 합니다.
    2. EC 시스템과 비슷한 높이에 장착된 방사선 차폐장치와 함께 공기 온도 및 습도 센서를 사용합니다.
    3. EC 타워 근처의 비교적 개방된 공간에 팁 버킷 레인 게이지(최소 2개)를 설치합니다. 여러 가지 깊이에 토양 온도 센서를 묻습니다 (토양 유형에 따라 3 개 이상). 각 깊이에 대해 몇 가지 반복을 해야 합니다. 일부 센서를 가능한 가장 얕은 수준에 배치합니다.

2. CO2 플럭스 계산

  1. 보정 응용 프로그램을 포함하는 EC 플럭스 계산에시판되는 무료 소프트웨어(예: EddyPro 15)를 사용합니다.
    참고 :이 소프트웨어는 복잡성, 인기 및 사용자 친화성으로 인해 선택되었으며 특히 전문가가 아닌 사람들에게 권장됩니다.
  2. 먼저 새 프로젝트를 만든 다음 프로젝트 정보 탭에서 원시 데이터 파일 형식을 지정하고 메타데이터 파일을 선택합니다. 원시 데이터를 ".ghg" 파일로 가져온 경우 개별 메타데이터 파일이 이미 포함되어 있으며 추가 작업이 필요하지 않습니다. 다른 경우에는 대체 파일 옵션을 사용하고 모든 정보를 수동으로 입력합니다.
    참고: 메타데이터 파일은 측정된 변수의 순서, 해당 단위 및 플럭스 계산에 필요한 몇 가지 추가 정보를 지정합니다. 설치 세부 정보 또는 사이트 특성이 변경되는 경우 메타데이터 섹션에서 변경해야 합니다.
  3. 플럭스 정보 탭으로 이동하여 데이터 집합 및 출력 디렉토리를 선택하고 원시 파일 이름 형식을 지정하고 플럭스 계산을 위한 항목 목록을 확인합니다.
  4. 처리 옵션 탭으로 이동하여 원시 데이터 처리 설정을 선택합니다.
    1. 풍속계 의 보정 방법(회전 방법)을 선택하여, 국소 풍력계에 대하여 음파 풍속계의 부적합을 고려할 수 있는 방법(15)을 유선형으로 한다. 첫 번째 평면 맞춤 접근 법(이상적이지 않은 이기종 위치에 대해 제안)을 선택합니다.
    2. 0-1-2 유형의 플래그 지정 정책17(품질 검사 절차의 결과를 표시하는 방법)을 선택합니다.
    3. 바람직한 풋프린트 방법(측정된 플럭스에 대한 영향 의 영역)을 선택합니다(예를 들어, Kljun18 접근법). 다른 모든 설정을 변경하지 않고 그대로 둡니다(기본 옵션).
      참고 : 여기에서 적용 할 수정, 플럭스 풋 프린트 계산 방법 또는 출력 파일의 구조와 관련된 옵션 목록에서 선택할 수 있습니다. 하지만 여기에 나열된 소프트웨어를 제외하고 선택한 EC 소프트웨어의 예비 실행 중에 표준 옵션을 변경하지 않는 것이 좋습니다.
  5. 문제/질문이 있는 경우 관심 옵션 옆에 있는 물음표(?) 버튼을 사용하여 자세한 내용을 알아보십시오. 한 탭에서 부정확하거나 누락된 정보는 다른 탭으로의 이동을 방지할 수 있습니다.
  6. 고급 모드 실행을 클릭하여 끝에서 플럭스 계산을 시작합니다. 기본 설정만 사용하는 경우 익스프레스 모드 실행을클릭합니다.

3. 플럭스의 필터링 및 품질 관리

  1. 정기적인 케어 플랜을 사용하여 데이터 손실을 방지합니다. 개별 기능에 따라 물이나 경도 세제를 사용하여 가능한 한 자주 센서를 청소하십시오.
  2. CO2 표준(0 ppm 및 적어도 하나의 다른 농도(예: 360 ppm)을 사용하여 6개월에 한 번 이상 가스 분석기의 교정을 수행합니다. 각 교정 전에 최소 24시간, 센서 헤드 내부의 두 개의 작은 병에 존재하는 CO2 및 H2 O 흡수제(각각 수산화 나트륨 코팅 실리카 및 마그네슘 과염소산나트륨)를 변경합니다.
    참고: 교정 절차는 가스 분석기 매뉴얼에 비교적 쉽고 잘 설명되어 있습니다. LI-7200 및 LI-7500 전용 소프트웨어에는 전체 프로세스의 모든 단계별 지침이 포함된 탭이 있습니다. 문제가 있는 경우, 분석기는 항상 생산자가 수행하는 공장 교정을 위해 전송될 수 있지만 센서를 탈거해야 하며 플럭스 데이터 세트의 간격이 길어집니다.
  3. 플럭스 계산 소프트웨어 및 보조 측정의 모든 결과를 포함하는 공통 파일(예: .csv, .xlsx)을 만듭니다. 해당 30분 평균(플럭스 및 기상 변수)이 정확히 동시에 측정되는지 확인합니다.
    참고: 필터링 절차를 단순화하고 가속화하려면 스프레드시트에서 작업하는 대신 사용자의 기술에 따라 추가 프로그램(예: Matlab 또는 Free R 소프트웨어)을 사용합니다.
  4. 이 파일의 데이터에 대해 아래에 설명된 모든 필터링 단계(섹션 3.5-3.7)를 수행합니다. 스프레드시트의 필터링 도구(또는 포함된 "if" 함수)를 사용하거나 다른 소프트웨어를 사용하여 사용자 지정 필터링 함수를 만듭니다.
  5. 불리한 기상 조건 및 기기 오작동을 확인합니다.
    1. 기기의 성능 지표를 사용하여 가스 분석기 오염으로 인한 오류가 노출된 데이터를 필터링합니다. 밀폐형 경로 분석기의 경우 플럭스 계산 소프트웨어의 출력 파일에 제공된 평균 신호 강도(ASS) 값을 확인합니다. 그런 다음 아래 측정된 모든플럭스(co2_flux)를 표시하고 폐기합니다(예: ASS = 70% (계측기 설명서에서 제안된 것보다 10% 더 높은 임계값).
    2. 선택적으로 플럭스에 대한 일정한 범위를 설정하여 이상값을 배제할 수 있습니다(예: Tlen I 사이트에서 -15 ~ 15 μmol∙m-2∙s-1). 정상 범위를 벗어난 플럭스를 제거하는 가능한 방법 중 하나는 각 계절에 대해 개별적으로 계산된 평균 플럭스 값에서 2-3 표준 편차의 제한을 사용하는 것입니다.
      참고 : 저자는 비 전문가에 의해 Tlen I 사이트의 경우와 같이 선험적 범위를 사용하는 것이 좋습니다. 통계적 접근 방식은 훨씬 더 안정적이고 객관적입니다.
    3. 모든 비 이벤트 (또는 강수량의 다른 유형) 동안 측정 플럭스를 폐기; P ≥ 0.1 mm 때 플럭스를 삭제합니다.
  6. eddy 공분산 메서드 응용 프로그램에 대한 부적절한 조건을 고려합니다.
    1. 소프트웨어에서 플럭스 계산 중에 수행된 정상 상태 테스트 및 잘 발달된 난류 테스트17,19의 결과를 사용하십시오(단계 2.4.2 참조). 일반적인 결과 파일에서 품질이 좋지 못한 플럭스 데이터를 폐기합니다(CO2 플래그 값: qc_co2_flux > 1).
    2. 출력 파일에 지정된야간 기간 표시기(주간 = 0)를 사용하여 야간에 측정된 CO2 플럭스 값을 필터링합니다. 해당 마찰 속도 값(u* 동시에 측정됨)에 대해 야간 CO2 플럭스를 플롯하고 이러한 플럭스가 증가하지 않는 u* 값을 찾습니다.
    3. 획득한 값을 불충분한 난류 조건의 척도로 사용할 마찰 속도 임계값(u*thr)로 표시합니다. 데이터 집합에서 해당 u* 값 & u* thr로 모든 CO2 플럭스를 폐기하십시오.
      참고 :* thr 결정은 가장 간단하지만 가장 주관적입니다. 여기서 사용할 수 있는 간단한 육안 검사보다 마찰 속도 임계값21,22를 정의하는 방법은 거의 없습니다. 또한 u*thr를 정의하는 매우 이기종 사이트에서는 쉽지 않을 수 있음을 언급해야합니다. 일부 다른 조치는 문헌3,4에잘 설명되어있는 그러한 경우에 고려되어야합니다.
  7. 플럭스 공간 대표성 제약 조건
    1. 첫째, 조사 지역의지도에, 측정 또는 가장 가까운 기상 역에서 얻은 바람 장미를 플롯. 최종 해석에서 제외해야 할 풍력 섹터를 지정합니다(조사된 것보다 잠재적 부담또는 다른 식생 유형이 있기 때문). 사용자 지정 방법을 사용하거나 다른 수학적 소프트웨어(예: R 소프트웨어의 windRose 함수)의 준비 된 함수를 사용합니다.
    2. 플럭스 계산(단계 2.4.3)에서 선택한 횡풍 통합 풋프린트의 추정에 따라 추가 분석에 사용할 풋프린트특성(x_10%, x_30%, x_50%, x_70% 또는 x)을 결정합니다. _90% 수준). 단순화하기 위해 각 30분 풋프린트 값은 측정된 신호(플럭스)가 지정된 확률 수준으로 시작된 영역 가장자리까지의 거리(앞면)에 대한 정보를 제공합니다.
      참고: 공간적으로 제한된 사이트에서 가능한 가장 높은 90% 수준이 조사 영역을 훨씬 넘어서기 때문에 여기서70%(x_70%)확률을 나타내는 발자국 값이 제한으로 선택되었습니다.
    3. 측정 현장을 가장 대표하는 풍향 섹터를 선택합니다. 가장 먼 거리(가장 높은 풋프린트 값)가 관심 영역을 초과할 수 없다는점을 염두에 두고 풋프린트 값과 동일한 작업을 수행합니다(그림 1). 두 요구 사항을 모두 충족하지 않는 플럭스 값을 필터링합니다.
      참고 : 바람 트렌 I 사이트는 토네이도 살아남은 숲 스탠드 사이에 위치했기 때문에 바람 방향의 두 섹터만 대표로 받아 들여졌습니다 : 30-90 ° 및 210-300 °. 따라서, 이들 섹터를 넘어 영역에서 유래된 모든 CO2 플럭스는 제외되었다. 또한, 각 방향에서 가장 가까운 부담(왜곡된 공기 흐름) 또는 다른 에코시스템 유형(다른 순 CO2 교환 역학)까지의 거리는 최대 풋프린트 한계여야 하지만, 이 값을 줄이는 것이 좋습니다. 트렌 I(Tlen I) 중심부에 위치한 이 곳은 살아남은 숲 의 가장자리까지의 거리는 200-250m였다. 따라서 선택한 풋프린트 임계값을 최대 200m로 설정하고 각 방향으로 동일하게 적용했습니다.

4. CO2 호흡 및 흡수로 갭 충전 및 순 플럭스 분할

  1. 일반적으로 사용되는 여러 접근법에서 고품질 검사 된 CO2 플럭스 갭 충진 및 흡수 (총 1 차 생산 [GPP] 플럭스) 및 호흡 (생태계 호흡 [R에코] 플럭스)으로 분할하는 방법을 선택하십시오. 이는 세 가지 기본 그룹을 포함 : 프로세스 기반 접근방식 23,24,통계 방법25,26,신경망 의 사용27,28.
    참고 : 방법의 처음 두 그룹 (프로세스 기반 및 통계 적 접근)이 널리 과학 커뮤니티 사이에서 사용되기 때문에, 잘 설명하고 문헌과 후자의 경우 논의, 플럭스의 글로벌 네트워크에서 사용하는 것이 좋습니다 측정 사이트(FLUXNET) 및 통합 탄소 관찰 시스템(ICOS) 프로젝트(미량 가스 모니터링, EC 데이터 수집 및 공통 처리 프로토콜 생성을 목표로 하는 국제 이니셔티브) 시작.
  2. 프로세스 기반 접근 법의 예로, 플럭스넷 캐나다 연구 네트워크(FCRN)의 절차를 따르십시오.23세,24세).
    1. 야간 기간 동안 측정된 순 CO2 플럭스(NEP)와 성장기 외부의 모든 플럭스 값을 선택합니다. 이들은 전적으로 R 에코 플럭스로 가정된다.
      참고: 야간 및 주간 기간을 구별하기 위해 PPFD 임계값도 사용할 수 있습니다(예를 들어, PPFD < 120 μmol∙m-2∙s-1 야간 표시기29). 또한, 식기 주기가 시작되고 끝나는 시기를 추정하기 위해, 간단한 열 방법이 여기에 사용되었습니다 : 평균 일일 공기 (높이 2m)와 토양 온도 (깊이 2cm)가 0 °C보다 클 때, 식물 시즌의 시작은 지적되고 b 때 종료되었습니다. 온도가 다시 0 °C 이하로 떨어졌다. 다른 식물 종의 경우 식물 생리학에 대해 다른 온도 임계 값을 사용해야합니다. 광합성 활동의 발병은 다른 식물 종은 공기 온도에 다르게 반응한다는 사실에서 오는 엽엽수및 낙엽 나무, 작물 및 잔디에 대해 다릅니다.
    2. 토양, 공기 또는 이둘의 온도(T)를 사용하여, 온도와 R에코사이의 관계를 결정한다. 데이터에 비선형 함수를 맞을 수 있는 모든 소프트웨어(예: Matlab 소프트웨어)를 사용합니다. 주서버에서 가장 적합한 회귀 모델(예: AIC 정보 기준(AIC 사용)을 선택하여 데이터에 가장 적합한 함수를 결정합니다. 실제로 가장 일반적으로 사용되는 함수 중 하나는 로이드 테일러30 모델입니다.
      figure-protocol-9843
      여기서 Reco는 생태계 호흡 플럭스 값, figure-protocol-9957 기준 온도에서 의 호흡 속도, T ref는 기준 온도, T는 측정된 공기 또는 토양 온도, T0 생물학적 활성이 시작되는 임계값(모델의 추정 파라미터)이며 E0은 활성화 에너지를 설명하는 파라미터입니다.
      참고 : FCRN 절차의 경우, 이러한 변수 중 일부는 사전에 설정됩니다 : Tref E0, 트렌 I 윈드 로드 사이트의 경우 각각 283.25 K 및 309 K와 동일합니다. 일부 연구에 따르면 R에코 T 관계25의가장 얕은 깊이에서 측정된 토양 온도의 사용은 배출의 큰 부분이 있기 때문에 짧은 식물이 최선의 선택인 것처럼 보였습니다. 토양과 뿌리에서 이종 호흡. 키가 큰 숲과 는 달리, 공기 온도에 의해 구동 단풍, 가지와 볼레의 자가 영양 호흡은 (존재하는 경우) 중요한 역할을하지 않습니다.
    3. 얻어진 R에코 T 회귀 함수를 사용하여 야간 및 비성장 계절의 틈새를 채우고 해당 온도 측정을 사용하여 누락 된 플럭스에 대한 함수 값을 계산합니다. 이러한 경우 R에코 = 신경제 및 GPP = 0을 유의하십시오. 낮 기온과 동일한 기능은 각 반 시간 값에 대한 주간 R에코 플럭스를 제공합니다.
    4. 방정식에 따라 GPP 값을 계산합니다: GPP = NEP + R에코 성장 기의 낮 동안 사용 가능한 각 NEP 플럭스에 대해 또는 야간 및 비성장 시즌에0으로 설정합니다. 그런 다음 PPFD와 GPP 플럭스 간의 관계를 찾습니다. 비선형 함수를 데이터에 맞도록 허용하는 모든 소프트웨어를 사용합니다. 다시 말하지만, 이러한 관계를 달성하기 위해 널리 사용되는 방정식이 있습니다 - 마이클리스 - 멘텐의 직사각형 hyperbola, 여기에 수정 된 형태로26:
      figure-protocol-11166
      여기서 GPP는 30분 평균 1차 생산 플럭스 값이며, α는 생태계 양자 수율이며, GPP 옵트옵트는 최적 PPFD에서 GPP 플럭스 레이트(2000 μmol∙m-2∙s -1)이다.
      참고: 얻은 함수를 사용하여 측정된 주간, 성장 계절 NEP 플럭스 값에 대한 GPP 값을 모델링합니다.
    5. 전체 절차의 끝에서, 다음과 같이 누락 된 NEP 플럭스 값을 계산하기 위해 모델링 GPP 및 R에코 플럭스를 사용합니다 : NEP = GPP - R에코.
      참고: 일부 작은 간격(누락된 플럭스 몇 개)은 모델을 입력하기 전에 간단한 선형 회귀 함수, 이동 평균 접근 법 또는 기타 통계 적 방법으로 채워질 수 있습니다. 보조 변수(온도, 태양 복사)의 간격은 모델을 입력하기 전에 채워야 합니다. 따라서 동일한 변수 또는 서로게이트 변수의 곱한 측정이 유용하므로 데이터 집합의 큰 간격을 방지할 수 있습니다.
  3. CO2뿐만 아니라 다른 EC 플럭스 값(현명하고 잠복열)뿐만 아니라 중요한 기상 요소에서도 격차를 메우려면 ReddyProc25 온라인 도구(R 소프트웨어 패키지로도 사용 가능)를 사용합니다.
    참고 : 이전 방법과 는 달리, 먼저 누락 된 NEP 플럭스가 채워진 다음 각 반 시간 순 플럭스가 GPP 및 R에코로분할됩니다. R에코 플럭스 분할에 사용되는 모델 유형은 이전 기술과 동일합니다.
    1. 온라인 도구를 사용하려면 형식 및 순서에 관한 규칙에 따라 데이터를 준비합니다. 필요한 데이터에는 30분 평균 순 CO2(NEP), 잠열(LE) 및 분별있는 열(H) 플럭스, 수증기 적자(VPD) 및 EC 측정을 사용하여 계산된 마찰 속도 값, 토양 또는 공기 온도(T공기) 또는 T토양),들어오는 태양 복사 (Rg)및 공기의 상대 습도 (RH).
    2. 처리 페이지로 이동하여 측정 사이트(이름, 좌표, 고도, 표준 시간대)와 관련된 필요한 모든 정보를 입력합니다.
    3. 이 소프트웨어(단계 3.6.2 및 3.6.3 단계 참조)를 사용하여 u* 임계값을 추가로 추정할지 여부를 결정합니다(사용 방법 및 기간: 전체 연도 또는 각 계절에 대해 별도로).
    4. 순 플럭스 분할(야간-25 또는 주간 기반31)에대한 하나 또는 두 가지 방법을 선택하고 계산 프로세스를 실행합니다.
  4. NEP플럭스 갭 충진 및 분할에서 얻은 두 방법의 성능을 비교하여 NEP에서 인위적인 간격을 만들어 모델링한 방법을 확인합니다.
  5. 생태계 기능의 변화를 추적할 수 있는 기준으로 NEP, GPP 및 Reco를 포함한 모든 갭 채워진CO2 플럭스의 일일, 월별 및 연간 합계를 계산합니다. 사용자 자신의 함수를 사용하여 이러한 플럭스를 선택한 시간 도메인으로 별도로 집계하고 모든 값을 요약합니다.
    참고 : Tlen I 윈드 드로 사이트에서 연간 합계뿐만 아니라 월별 플럭스는 순 CO2 교환 역학뿐만 아니라 관리 되는 포리스트의 사후 교란 복구 메커니즘을 분석 할 수 있었습니다.

결과

이상적이지 않은 EC 사이트에서 플럭스 필터링 및 품질 관리의 중요한 단계 중 하나는 측정된 플럭스의 공간 적 대표성에 대한 평가입니다. 이러한 분석을 수행하는 가장 간단한 방법은 널리 적용된 상용 소프트웨어를 사용하여 계산이 수행되었다는 사실을 감안할 때 바람 방향 및 발자국 추정에 기초하여 원하는 영역의 측정만 포함하는 것입니다(섹션 3.7 참조). 따라서, ?...

토론

이 프로토콜은 비이상적인 사이트(여기에 재조림된 바람던지기 사이트)에서 사용되는 에디 공변(EC) 방법을 제시합니다: 사이트 위치 및 측정 인프라 설정, 순 CO2 플럭스 계산 및 후처리, 그리고 관련몇 가지 문제 갭 충전 및 플럭스 분할 절차.

EC 기술은 전 세계의 많은 측정 사이트에서 일반적으로 사용되지만 대부분은 비방해 생태계이며, 설계 및 다음 데이터 처리는 ...

공개

저자는 언급하고 싶습니다, 제시된 프로토콜은 주로 EC 측정에 관하여 잘 알려지고 널리 기술된 문제점의 단순화입니다. 필요한 경우 모든 충분한 참조가 주어졌습니다. 우리의 주요 목표는 단계별 접근 방식을 가진 비 전문가 중 이 방법의 사용뿐만 아니라 EC 측정을위한 새롭고 독특한 조정 가능한 전기 작동 돛대를 홍보하는 것이었습니다. 우리는 엄격한 요구 사항을 충족해야하지만 EC 기술은 비 전형적인 공간적으로 제한된 생태계에도 만족스럽게 적용 될 수 있다는 것을 쉽게 깨닫고 상상할 수 있기를 바랍니다. EC 이론 및 방법론에 관한 이미 광범위한 문헌으로, 제시 된 프로토콜은 잠재적으로이 주제에 대한 추가 지식 습득에 대한 격려가 될 수 있습니다.

감사의 말

이 연구는 국가 숲의 일반 이사회의 자금에 의해 지원되었다, 바르샤바, 폴란드 (프로젝트 LAS, 아니 OR-2717/27/11). 폴란드 포즈난 생명과학부 기상학과의 전체 연구 그룹에 감사의 뜻을 표하고, 이 프로토콜 구현에 참여하고 시각적 버전을 만드는 동안 도움을 받고 자합니다.

자료

NameCompanyCatalog NumberComments
Adjustable mast with metal rails and electric engine (24 V)maszty.net-Alternative basic construction. To be designed and made by professionals
EddyProLI-COR, Inc.ver. 6.2.0.Free commercial software for fluxes calculation. Available on a website: https://www.licor.com/env/products/eddy_covariance/software.html, on request
Enclosed-path infrared gas analyzerLI-COR, Inc.LI-7200One of two instruments of the eddy covariance system (EC) used for CO2 fluxes measurements. Other types of fast analyzers (>10Hz sampling frequency) can be used
REddyProc--Free software for EC fluxes gap filling and partitioning. Available on Max Planck Institute for Biogeochmistry: https://www.bgc-jena.mpg.de/bgi/index.php/Services/REddyProcWeb. Both online tool and R package are provided.
Short aluminum tower base with concrete foundationmaszty.net-Alternative basic construction (pioneering solution). To be designed and made by professionals
Sonic anemometerGill InstrumentsGill WindmasterOne of two instruments of the eddy covariance system (EC) used for wind speed measurements. Other types of three-dimensional sonic anemometers can be used
Stainless-steel tripodCampbel Scientific, Inc.CM110 10 ftThe basic construction for eddy covariance (EC) system. Can be constructed by yourself- materials to be found in a hardware store
Sunshine sensorDelta-T Devices Ltd.BF5One of the exemplary instruments for photosynthetic photon flux density measurements (PPFD). To be bought from several commercial companies. Remember to place it above the canopy, far from reflective surfaces.
ThermistorsCampbel Scientific, Inc.T107One of the exemplary instruments for soil temperature measurements. To be bought from several commercial companies. It is advisable to have a profile of soil temperature
ThermohygrometerVaisala OyjHMP155One of the exemplary instruments for air temperature and humidity measurements. To be bought from several commercial companies. Remember to place it inside radiation shield at similar height as the EC system.

참고문헌

  1. Baldocchi, D. Measuring fluxes of trace gases and energy between ecosystems and the atmosphere - the state and future of the eddy covariance method. Global Change Biology. 20, 3600-3609 (2014).
  2. Aubinet, M., et al. Estimates of the annual net carbon and water exchange of European forests: the EUROFLUX methodology. Advances in Ecological Research. 30, 113-174 (2000).
  3. Aubinet, M., Vesala, T., Papale, D. . A practical guide to measurements and Data Analysis. , (2012).
  4. Burba, G. . Eddy Covariance Method for: Scientific, Industrial, Agricultural, and Regulatory Applications. A Field Book on Measuring Ecosystem Gas Exchange and Areal Emission Rates. , (2013).
  5. Pan, Y., et al. A Large and Persistent Carbon Sink in the World’s Forests. Science. 333, 988-993 (2011).
  6. Wofsy, S. C., et al. Net exchange of CO2 in a midlatitude forest. Science. 260 (5112), 1314-1317 (1993).
  7. Luyssaert, S., et al. CO2 balance of boreal, temperate, and tropical forests derived from a global database. Global Change Biology. 13, 2509-2537 (2007).
  8. Knohl, A., et al. Carbon dioxide exchange of a Russian boreal forest after disturbance by wind throw. Global Change Biology. 8, 231-246 (2002).
  9. Lindauer, M., et al. Net ecosystem exchange over a non-cleared wind-throw-disturbed upland spruce forest-Measurements and simulations. Agricultural and Forest Meteorology. 197, 219-234 (2014).
  10. Schulze, E. D., et al. Productivity of forests in the Eurosiberian boreal region and their potential to act as a carbon sink - a synthesis. Global Change Biology. 5, 703-722 (1999).
  11. Mammarella, I., et al. Carbon dioxide and energy fluxes over a small boreal lake in Southern Finland. Journal of Geophysical Research-Biogeosciences. 120, 1296-1314 (2015).
  12. Vesala, T., et al. Eddy covariance measurements of carbon exchange and latent and sensible heat fluxes over a boreal lake for a full open water period. Journal of Geophysical Research-Biogeosciences. 111, 1-12 (2006).
  13. Burba, G., Anderson, D. . A brief practical guide to Eddy Covariance Flux Measurements. Principles and workflow examples for scientific and industrial applications. , (2010).
  14. Businger, J. Evaluation of the accuracy with which dry deposition could be measured with current micrometeorological techniques. Journal of Applied Meteorology and Climatology. 25, 1100-1124 (1986).
  15. . Eddy Pro Software Instruction Manual Available from: https://www.licor.com/documents/1ium2zmwm6hl36yz9bu4 (2017)
  16. Wilczak, J. M., Oncley, S. P., Stage, S. A. Sonic anemometer tilt correction algorithms. Boundary-Layer Meteorology. 99, 127-150 (2001).
  17. Foken, T., Lee, X., et al. Post-field quality control. Handbook of Micrometeorology: A Guide for Surface Flux Measurements. , (2004).
  18. Kljun, N., Rotach, M. W., Schmid, H. P. A three-dimensional backward Lagrangian footprint model for a wide range of boundary-layer stratifications. Boundary Layer Meteorology. 103, 205-226 (2002).
  19. Foken, T., Wichura, B. Tools for quality assessment of surface-based flux measurements. Agricultural and Forest Meteorology. 78, 83-105 (1996).
  20. Mauder, M., Foken, T. Impact of post-field data processing on eddy covariance flux estimates and energy balance closure. Meteorologische Zeitschrift. 15, 597-609 (2006).
  21. Gu, L., et al. Objective threshold determination for nighttime eddy flux filtering. Agricultural and Forest Meteorology. 128 (3-4), 179-197 (2005).
  22. Papale, D., et al. Towards a standardized processing of Net Ecosystem Exchange measured with eddy covariance technique: algorithms and uncertainty estimation. Biogeosciences. 3 (4), 571-583 (2006).
  23. Barr, A. G., et al. Interannual variability in the leaf area index of a boreal aspen-hazelnut forest in relation to net ecosystem production. Agricultural and Forest Meteorology. 126, 237-255 (2004).
  24. Krishnan, P., Black, T. A., Jassal, R. S., Chen, B., Nesic, Z. Interannual variability of the carbon balance of three different-aged Douglas-fir stands in the Pacific Northwest. Journal of Geophysical Research. 114, 1-18 (2009).
  25. Reichstein, M., et al. On the separation of net ecosystem exchange into assimilation and ecosystem respiration: Review and improved algorithm. Global Change Biology. 11, 1424-1439 (2005).
  26. Falge, E., et al. Gap filling strategies for defensible annual sums of net ecosystem exchange. Agricultural and Forest Meteorology. 107, 43-69 (2001).
  27. Ooba, M., Hirano, T., Mogami, J. I., Hirata, R., Fujinuma, Y. Comparisons of gap-filling methods for carbon flux dataset: A combination of a genetic algorithm and an artificial neural network. Ecological Modelling. 198, 473-486 (2006).
  28. Papale, D., Valentini, R. A new assessment of European forests carbon exchanges by eddy fluxes and artificial neural network spatialization. Global Change Biology. 9, 525-535 (2003).
  29. Baldocchi, D. D., Vogel, C. A., Hall, B. Seasonal variation of carbon dioxide exchange rates above and below a boreal jack pine forest. Agricultural and Forest Meteorology. 83, 147-170 (1997).
  30. Lloyd, J., Taylor, J. On the Temperature Dependence of Soil Respiration. Functional Ecology. 8, 315-323 (1994).
  31. Lasslop, G., et al. Separation of net ecosystem exchange into assimilation and respiration using a light response curve approach: critical issues and global evaluation. Global Change Biology. 16, 187-208 (2010).
  32. Kljun, N., Calanca, P., Rotach, M. W., Schmid, H. P. A simple two-dimensional parameterisation for Flux Footprint Prediction (FFP). Geoscientific Model Development. 8, 3695-3713 (2015).

재인쇄 및 허가

JoVE'article의 텍스트 или 그림을 다시 사용하시려면 허가 살펴보기

허가 살펴보기

더 많은 기사 탐색

148CO2

This article has been published

Video Coming Soon

JoVE Logo

개인 정보 보호

이용 약관

정책

연구

교육

JoVE 소개

Copyright © 2025 MyJoVE Corporation. 판권 소유