In einer neuen Arbeit von Antje Lucas-Moffat und Co-Autoren geht es um ein universell anwendbares Verfahren beim Gap-Filling von Eddy-Kovarianz-Daten. Bei diesen mikrometeorologischen Messungen entstehen in der Datenreihe vielfach Lücken, da nicht zu jeder Zeit die Grundannahmen der Methode erfüllt sind, z.B. in windschwachen Nächten. Um aber Budgets für längere Zeiträume zu bestimmen, müssen diese Lücken gefüllt werden. Dafür gibt es - insbesondere für CO2 - zahlreiche Methoden. Jede Methode ist jedoch mit Unsicherheiten behaftet und es gibt bislang nur wenig Konsens darüber, welche am besten geeignet ist.
Der Ansatz hier beschreibt nun, dass man mit einem Ensemble aller gängigen Verfahren wesentlich besser liegt, als sich auf eine einzelne Gap-Filling-Methode festzulegen. Getestet wurde dies durch die Erzeugung künstlicher Lücken, in dem geschaut wurde, welche Methode wie gut im Vergleich zum validen Messdatensatz abschneidet.
Es steht ein Online-Tool im Carbon Portal von ICOS zur Verfügung, um der Community jederzeit die Möglichkeit zu geben, das Gap-Filling-Ensemble zu berechnen. Der Original-Code ist bereits verfügbar, eine nutzerfreundliche Oberfläche ist in Vorbereitung.
Zwei weitere extrem nützliche Aspekte des Tools:
- Keine Begrenzung auf CO2, man kann das Tool auf beliebige andere Treibhausgase oder Luftschadstoffe anwenden. Im Paper sind Beispiele für CH4, NH3 und Gesamt-Nr gegeben.
- Ausgabe der Unsicherheiten (zufälliger Fehler der Messungen plus systematischer Fehler durch das Gap-Filling)
Link zum Artikel: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S016819232200301X
Link zum Online-Tool: https://meta.icos-cp.eu/objects/sgrzQkYlaKjOA2SgGsKDJj9h
