通量元数据机器学习通量扩展
Flux ML Upscaling — Flux Metadata
用机器学习（RF/GPR）由遥感+气象特征把站点通量扩展到网格，生成区域 GPP/NEE。
01
定义
用机器学习（RF/GPR）由遥感+气象特征把站点通量扩展到网格，生成区域 GPP/NEE。
02
公式与计算
F_grid = GBM(站点 F, SIF/NDVI, 气象)；像元级输出 + 交叉验证。
03
适用时机
区域/全球碳汇产品（FLUXNET upscaling 范式）。 完整元数据（仪器/足迹/质控）支撑数据复用。
04
关键参数
特征集、模型、验证折叠、足迹加权。；元数据缺失降低数据价值。
05
注意事项
失效与边界站点代表性（足迹）与像元匹配决定精度。 按网络元数据规范记录。
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