数据质量控制机器学习通量扩展
Flux ML Upscaling — Flux QC
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）。 严格质控（稳态/湍流检验）保障通量可信。
04
关键参数
特征集、模型、验证折叠、足迹加权。；质控剔除降低数据量、阈值主观。
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。 稳态测试、完整湍流测试、u* 筛选、足迹检验。
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