追求
填缝

营养物长期水文资料填隙的不确定性量化 预算:LTER网络的案例研究

Craig See, Jeremy Hayward, Ruth Yanai, Doug Moore, Mark Green
为TBD做准备

描述

所有长期数据集都包含缺失或不可用的数据(缺口). 虽然其中很多 在计算沉淀或产出的溶质投入时，差距是不可避免的 从流中，不可能简单地忽略缺失的值. 的不确定性 与缺口填补相关的估计通常不被报告或传播到 通量估计. 我们希望描述这些跨站点的差距的原因 长期降水和蒸汽流数据集的体积和溶质化学. 为了量化与不同间隙填充方法相关的不确定性，我们是 将它们应用于一系列“假差距”，并将估算值与测量值进行比较 值.

网站

HJ Andrews Experimental Forest and LTER (Blue River, OR); Coweeta Hydrologic Laboratory and LTER (Otto, NC); Hubbard Brook Experimental Forest and LTER (West Thornton, NH); 塞维利亚国家野生动物保护区(新墨西哥州索科罗)

资金

数据集是在NSF LTER项目的几个周期下收集的.