A 1 km Global Carbon Flux Dataset Using In Situ Measurements and Deep Learning

初级生产 碳循环 碳通量 环境科学 遥感 卷积神经网络 植被(病理学) 焊剂(冶金) 随机森林 生态系统呼吸 深度学习 计算机科学 气象学 生态系统 人工智能 地理 病理 冶金 材料科学 生物 医学 生态学
作者
Wei Shangguan,Zili Xiong,Vahid Nourani,Qingliang Li,Xingjie Lu,Lu Li,Feini Huang,Ye Zhang,Wenye Sun,Yongjiu Dai
出处
期刊:Forests [Multidisciplinary Digital Publishing Institute]
卷期号:14 (5): 913-913 被引量:11
标识
DOI:10.3390/f14050913
摘要

Global carbon fluxes describe the carbon exchange between land and atmosphere. However, already available global carbon fluxes datasets have not been adjusted by the available site data and deep learning tools. In this work, a global carbon fluxes dataset (named as GCFD) of gross primary productivity (GPP), terrestrial ecosystem respiration (RECO), and net ecosystem exchange (NEE) has been developed via a deep learning based convolutional neural network (CNN) model. The dataset has a spatial resolution of 1 km at three time steps per month from January 1999 to June 2020. Flux measurements were used as a training target while remote sensing of vegetation conditions and meteorological data were used as predictors. The results showed that CNN could outperform other commonly used machine learning methods such as random forest (RF) and artificial neural network (ANN) by leading to satisfactory performance with R2 values of the validation stage as 0.82, 0.72 and 0.62 for GPP, RECO, and NEE modelling, respectively. Thus, CNN trained using reanalysis meteorological data and remote sensing data was chosen to produce the global dataset. GCFD showed higher accuracy and more spatial details than some other global carbon flux datasets with reasonable spatial pattern and temporal variation. GCFD is also in accordance with vegetation conditions detected by remote sensing. Owing to the obtained results, GCFD can be a useful reference for various meteorological and ecological analyses and modelling, especially when high resolution carbon flux maps are required.
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