基于贝叶斯估计的土壤呼吸传感器最优高度点搜索研究

• 作者: 崔武峰 胡军国 黄彤凯 朱振凯 罗煦钦 胡玉林
• 来源期刊: 传感技术学报
• 关键词: 传感器信号处理 最优高度 贝叶斯估计 CFD仿真 涡度相关
• 年，卷（期）: 2020,（12）
• 所属期刊栏目: 传感器信号处理|Signal Processing for Sensors
• 页码范围: 1742-1751
• 页数: 10页
• 分类号: TP212|TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2020.12.010

摘要

为了准确监测土壤呼吸,针对土壤呼吸传感器最优布点的问题,提出了一种基于贝叶斯估计的土壤呼吸传感器最优高度点搜索算法.算法的具体思路为:首先通过CFD(计算流体力学)仿真与涡度相关法得到土壤呼吸稳态时气室内不同高度的碳通量数据,然后对数据赋予一定的权值得到不同高度的融合数据,最后采用贝叶斯估计理论求解相应高度的概率密度,从而确定传感器最优高度点.结果表明:直径为0.25 m,高度为0.3 m的气室传感器最优高度点为中轴线上0.0836 m处,且该点数据的均方根误差RMSE为1.426μmol·m-2·s-1,平均偏差Bias为1.224μmol·m-2·s-1,并与贝叶斯联合密度的计算结果验证分析,证明此算法有很高的可行性与准确性,为土壤呼吸传感器的最优高度点选取提供了方向与建议.