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http://hdl.handle.net/2067/3009
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | Papale, Dario | - |
dc.contributor.author | Cavalli, Daniela | - |
dc.date.accessioned | 2017-04-13T11:16:58Z | - |
dc.date.available | 2017-04-13T11:16:58Z | - |
dc.date.issued | 2016-06-16 | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/2067/3009 | - |
dc.description | Dottorato di ricerca in Ecologia forestale | it |
dc.description.abstract | Sempre maggiore interesse è rivolto all’aumento di anidride carbonica nell’atmosfera. Le attività antropiche ne sono la causa principale contribuendo, ormai da molti decenni, a tale aumento tramite l’utilizzo a scopo energetico dei combustibili fossili. Le misure eddy covariance rappresentano un fondamentale strumento di monitoraggio di flussi di CO2. Tali misure sono misurate in continuo su circa 700 siti in differenti ecosistemi a livello mondiale. In questo studio sono stati applicati differenti metodi empirici per rilasciare l’importanza delle variabili climatiche nel guidare la GPP utilizzando le serie storiche di misure eddy covariance che ricoprivano almeno sei anni di dati. Tramite l’utilizzo della SSA i segnali della GPP e delle variabili driver sono stati scomposti in componenti di breve e lungo periodo, per indagare quale variabile condizionasse la fotosintesi a diverse frequenze temporali. I metodi utilizzati si basano su Reti Neurali e Random Forest. Tali modelli mostrano buone performance confermando l’efficacia di questi modelli nel riuscire a spiegare, nella maggior parte dei casi, fenomeni ecologici complessi. Le metodologie che si sono dimostrate più robuste nell’attribuire l’importanza ai driver ecologici sono tre: Forward stepwise method, destruction order method e random forest method (FM, DM e RM). In generale in questo studio è emerso, sia nel breve che nel lungo periodo, una maggiore dipendenza della fotosintesi alla disponibilità d’acqua, piuttosto che al tipo di vegetazione e alle temperature. Mentre, in assenza di fattori limitanti, la radiazione è il driver ecologico che influisce maggiormente sulla GPP nel breve periodo e per i siti forestali temperati di conifere anche sul lungo periodo. | it |
dc.description.abstract | Increasing interest for increase of carbon dioxide in the atmosphere do human activities is directed in the last years. The eddy covariance measurements are a fundamental of CO2 fluxes monitoring tool. At the present, 700 sites Such measures are mesured continuously on approximately 700 sites worldwide in different ecosystems. In this study different empirical methods have been applied to release the importance of climatic variables in driving GPP using the time series of eddy covariance measurements that covered at least six years of data. Through the use of the SSA, signals of long and short term of GPP and driver variable have been identified, to investigate which variable influence photosynthesis in different time frequencies. The methods used are based on Neural Networks and Random Forest. These models show good performance, confirming the effectiveness of these models to explain, in most cases, complex ecological phenomena. The methodologies that have proven more robust in attributing importance to ecological drivers are three: Forward stepwise method, destruction order method and random forest method (FM, DM and RM). Generally in this study found, both in the short and long term, a greater dependence of photosynthesis to the availability of water, rather than the type of vegetation and the temperatures. While, in the absence of limiting factors, the radiation is the ecological driver that has the most influence on the GPP in the short term and for temperate coniferous forest sites even over the long term. | en |
dc.language.iso | it | en |
dc.publisher | Università degli studi della Tuscia - Viterbo | it |
dc.relation.ispartofseries | Tesi di dottorato di ricerca. 28. ciclo | - |
dc.subject | GPP | - |
dc.subject | Eddy covariance | en |
dc.subject | Drivers climatici | it |
dc.subject | Climatic drivers | en |
dc.subject | Random forest | en |
dc.subject | AGR/05 | - |
dc.title | Analisi del ruolo delle variabili climatiche nei flussi di CO2 tra ecosistemi e atmosfera tramite modelli empirici e serie storiche di misure eddy covariance | it |
dc.title.alternative | Role of climatic variables in CO2 fluxes between ecosystems and atmosphere using empirical models and eddy covariance timeseries | en |
dc.type | Doctoral Thesis | en |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en |
item.fulltext | With Fulltext | - |
item.openairetype | Doctoral Thesis | - |
item.cerifentitytype | Publications | - |
item.grantfulltext | open | - |
item.languageiso639-1 | it | - |
item.openairecristype | http://purl.org/coar/resource_type/c_18cf | - |
Appears in Collections: | Archivio delle tesi di dottorato di ricerca |
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dcavalli_tesid.pdf | Tesi di dottorato | 2.31 MB | Adobe PDF | View/Open |
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