数据标准化机器学习通量扩展
Flux ML Upscaling — Data Harmonization
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）。 标准化数据格式与单位支持多站互比与共享。
04
关键参数
特征集、模型、验证折叠、足迹加权。；格式不一致导致下游处理出错。
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。 统一单位/时间基准/命名；按网络规范输出。
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