Tiladata-assimilaatio maaperän hiilivaraston ennusteiden välineenä
Artikkelin otsikko: Improving Yasso15 soil carbon model estimates with ensemble adjustment Kalman filter state data assimilation
Tekijät: Viskari, Toni ym.
Julkaisu: Geoscientific Model Development
Vuosi: 2020
Malleihin pohjautuvat ennusteet maaperän orgaanisesta hiilestä (SOC) ovat tärkeitä maaperän hiilivarastojen koon ja muutosten arvioimiseksi. Yksityiskohtaisten havaintojen puute kuitenkin rajoittaa näiden ennusteiden luotettavuutta ja sovellettavuutta. Tässä artikkelissa tarkasteltiin, kuinka käytössä olevan mittausaineiston perusteella luotua SOC-mallia ja ennustetta voidaan päivittää käyttäen tiladata-assimilaatiota (SDA). Tässä muun muassa sääennusteiden laatimisessa käytetyssä menetelmässä yhdistetään tietoa useammasta lähteestä tarkemman ennusteen saamiseksi. Tutkimuksen mukaan SDA on hyödyllinen väline ennustettaessa maan orgaanisen hiilen varastojen muutoksia.
