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力高泰、LI-COR 通量觀測(cè)研究?冬季系列研討會(huì)(三)

更新時(shí)間:2022-01-10      點(diǎn)擊次數(shù):854

通量研究 LI-COR“3要素+" 完整解決方案:Classic  LI-7500經(jīng)典可靠的分析儀;Trendy  EddyPro流行通用的數(shù)據(jù)處理軟件;In-depth  Tovi數(shù)據(jù)深入分析軟件;Cloud  FluxSuite多臺(tái)站數(shù)據(jù)管理平臺(tái)。

2021年12月-2022年3月,我們力邀LI-COR 三位通量研究領(lǐng)域的科學(xué)家:徐六康、李加宏、Dave Johnson,舉辦7場(chǎng)講座。通過這次研討,您將掌握觀測(cè)研究的核心要素,并可收獲一張由LI-COR頒發(fā)的結(jié)業(yè)證書。

從森林到海洋,從農(nóng)田到城市,從干旱荒漠到熱帶雨林,在地球不同生態(tài)系統(tǒng)的能量、CO2、水汽和CH4通量研究中,渦度相關(guān)方法得到了廣泛應(yīng)用。

本期的主題是渦度相關(guān)通量觀測(cè)方法的應(yīng)用與實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì),我們邀請(qǐng)到了LI-COR生物科學(xué)公司高級(jí)應(yīng)用科學(xué)家李加宏博士,他將和大家分享:


● 如何使用渦度相關(guān)方法,解決具體科學(xué)問題?

● 如何對(duì)樣地進(jìn)行評(píng)估?

● Footprint(通量貢獻(xiàn)區(qū)/風(fēng)浪區(qū))在儀器選址安裝中的作用?

● 如何根據(jù)實(shí)驗(yàn)假設(shè)和樣地實(shí)際情況,選擇合適的測(cè)量?jī)x器?


嘉賓簡(jiǎn)介

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李加宏

李加宏,博士,美國LI-COR生物科學(xué)公司高級(jí)應(yīng)用科學(xué)家。曾任USGS(美國地質(zhì)調(diào)查局)資助項(xiàng)目渦度相關(guān)數(shù)據(jù)處理方法首xi調(diào)查員。擁有豐富的生態(tài)系統(tǒng)和渦度相關(guān)技術(shù)研究經(jīng)驗(yàn)。正式發(fā)表三十多篇研究論文。目前在LI-COR從事渦度相關(guān)方面的研究和技術(shù)支持。


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精彩專題預(yù)告


精彩專題預(yù)告

第yi講(已完成)

2021年12月22日 星期三

上午10:00-11:00

生態(tài)系統(tǒng)碳水循環(huán)對(duì)氣候變化的影響及相關(guān)測(cè)量技術(shù)

The Importance of Measuring and Researching Carbon and Water Cycles and Their Impact on Climate Change


第二講(已完成)

2022年1月4日 星期二

上午10:00-11:00

渦度相關(guān)通量觀測(cè)方法介紹

The Theory of Ecosystem Gas Exchange: The Eddy Covariance Method


第三講

2022年1月11日 星期二

上午10:00-11:00

渦度相關(guān)通量觀測(cè)方法的應(yīng)用與實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

Eddy Covariance Applications and Experimental Design


第四講

2022年2月22日 星期二

上午10:00-11:00

渦度相關(guān)通量觀測(cè)的硬件組成

Instrumentation for Eddy Covariance


第五講

2022年3月1日 星期二

上午10:00-11:00

渦度相關(guān)通量觀測(cè)的數(shù)據(jù)采集(含生物氣象數(shù)據(jù))與協(xié)同管理

Integration of an Eddy Covariance System


第六講

2022年3月8日 星期二

上午10:00-11:00

使用EddyPro分析/處理渦度相關(guān)通量觀測(cè)數(shù)據(jù)

Data Processing with EddyPro


第七講

2022年3月15日 星期二

上午10:00-11:00

渦度相關(guān)通量觀測(cè)的輔助測(cè)量:土壤碳水通量、葉片光合、葉面積指數(shù)LAI

Supplementary measurements to Eddy Covariance



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