Standardization of eddycovariance instruments and methods: needs evaluation and optimization
Author(s)
Shaukat, Sundas
Date Issued
May 24, 2022
Type
Doctoral Thesis
Abstract
Eddy covariance approach is employed worldwide to measure fluxes. This valuable EC data is utilized by global and regional networks to investigate the interaction between atmosphere and ecosystems. The essential components of EC method are sonic anemometer and infra-red gas analyser. Today different sonic anemometers and gas analyzers are available based on different technologies and with different characteristics. These different options, together with different data processing strategies commonly used, are a source of uncertainty that may potentially affect comparability among sites. A possible strategy to deal with this source of uncertainties, especially among research infrastructures and networks of eddy covariance sites, is to standardize the technique in its different steps, from the sensor selection to the instrument’s setup and the data processing.
The effect of standardization is analysed in this thesis and divided in two sections; first is based on data from setups working in parallel (15 sites) with the aim to check the uncertainty in calculated fluxes (CO2, latent heat and sensible heat) due to different instrumental setups and processing methods on a large number of sites covering different climate and ecosystems where a standard setup (ICOS) is running in parallel to a nonstandard instrumentation. Second part is reprocessing of long-term data (9 sites) with the objective of understanding the effect of change in setups on a long timeseries, and to check whether a standardized processing may result in making the historical dataset collected with different instruments and processed in different ways more coherent. Results pointed out that the range of variability due to different instrumental setups, processing and methods of correction and filtering of EC data is site dependent and both setup and processing play role.
Variability due different setups in ICOS processing was 16 % in Fc, 11 % in LE flux and 7 % in H flux, in PIs processing it was 10 % in Fc, 19 % in LE and 5 % in H flux on average. Variability due to different processing methods for ICOS setup was 9 % in Fc, 14 % in LE and 10 % in H flux. For non ICOS setup average variability due different processing methods was 17 % for Fc, 16 % for LE and 12 % for H flux. As EC is very complex method, there is not a single factor explaining the variability and differences, both the instrumental setup and the processing play a role. In general, it has been found that, reprocessing of long-term data from non ICOS setup with standardized ICOS processing helps to make fluxes comparable with ICOS setup.
L'approccio Eddy Covariance èutilizzato in tutto il mondo per misurare i flussi. Questi preziosi dati della CE vengono utilizzati dalle reti globali e regionali per studiare l'interazione tra atmosfera ed ecosistemi. I componenti essenziali del metodo EC sono l'anemometro sonico e l'analizzatore di gas a infrarossi. Oggi sono disponibili diversi anemometri sonici e analizzatori di gas basati su diverse tecnologie e con diverse caratteristiche. Queste diverse opzioni, insieme alle diverse strategie di elaborazione dei dati comunemente utilizzate, sono fonte di incertezza che potrebbe potenzialmente influenzare la comparabilità tra i siti. Una possibile strategia per affrontare questa fonte di incertezze, soprattutto tra le infrastrutture di ricerca e le reti di siti di eddy covariance, è quella di standardizzare la tecnica nelle sue diverse fasi, dalla selezione del sensore alla configurazione dello strumento e all’elaborazione dei dati.
L'effetto della standardizzazione viene analizzato in questa tesi e diviso in due sezioni; il primo si basa su dati provenienti da impianti che lavorano in parallelo (15 siti) con l'obiettivo di verificare l'incertezza nei flussi calcolati (CO2, calore latente e calore sensibile) dovuta a diversi impianti strumentali e metodi di elaborazione su un gran numero di siti che coprono diversi climi ed ecosistemi in cui una configurazione standard (ICOS) funziona parallelamente a una strumentazione non standard. La seconda parte è la rielaborazione di dati a lungo termine (9 siti) con l'obiettivo di comprendere l'effetto del cambiamento delle impostazioni su una serie temporale lunga e di verificare se un'elaborazione standardizzata può portare a rendere il set di dati storici raccolto con strumenti diversi ed elaborato in modi diversi più coerenti. I risultati hanno evidenziato che la gamma di variabilità dovuta alle diverse configurazioni strumentali, elaborazione e metodi di correzione e filtraggio dei dati EC dipende dal sito e sia la configurazione che l'elaborazione svolgono un ruolo.
La variabilità dovuta a diverse impostazioni nell'elaborazione ICOS era del 16% in Fc, dell'11% nel flusso LE e del 7% nel flusso H, nell'elaborazione PI era in media del 10% in Fc, del 19% in LE e del 5% nel flusso H. La variabilità dovuta ai diversi metodi di lavorazione per l'impostazione ICOS è stata del 9% in Fc, del 14% in LE e del 10% nel flusso H. Per la configurazione non ICOS la variabilità media dovuta ai diversi metodi di lavorazione era del 17% per Fc, del 16% per LE e del 12% per il flusso H. Poiché l'EC è un metodo molto complesso, non esiste un singolo fattore che spieghi la variabilità e le differenze, sia la configurazione strumentale che l'elaborazione giocano un ruolo. In generale, si è scoperto che la rielaborazione dei dati a lungo termine provenienti da un'impostazione non ICOS con un'elaborazione ICOS standardizzata aiuta a rendere i flussi comparabili con l'impostazione ICOS.
Additional information
Dottorato di ricerca in Scienze, tecnologie e biotecnologie per la sostenibilità
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