WetCH4: A machine learning-based upscaling of methane fluxes of northern 
wetlands during 2016–2022

Ying, Qing; Poulter, Benjamin; Watts, Jennifer D.; Arndt, Kyle A.; Virkkala, Anna-Maria; Bruhwiler, Lori; Oh, Youmi; Rogers, Brendan M.; Natali, Susan M.; Sullivan, Hilary; Schiferl, Luke D.; Elder, Clayton; Peltola, Olli; Bartsch, Annett; Armstrong, Amanda; Desai, Ankur R.; Euskirchen, Eugénie; Göckede, Mathias; Lehner, Bernhard; Nilsson, Mats B.; Peichl, Matthias; Sonnentag, Oliver; Tuittila, Eeva-Stiina; Sachs, Torsten; Kalhori, Aram; Ueyama, Masahito; Zhang, and Zhen

doi:10.5194/essd-2024-84

Datensatz

DATENSATZ AKTIONENEXPORT

Zur Ablage hinzufügen

Lokale TagsFreigabegeschichteDetailsÜbersicht

Freigegeben

Preprint

WetCH₄: A machine learning-based upscaling of methane fluxes of northern wetlands during 2016–2022

MPG-Autoren

/persons/resource/persons129255

Göckede, Mathias
Integrating surface-atmosphere Exchange Processes Across Scales - Modeling and Monitoring, Dr. Mathias Göckede, Department Biogeochemical Signals, Prof. Dr. Sönke Zaehle, Max Planck Institute for Biogeochemistry, Max Planck Society;

Externe Ressourcen

https://doi.org/10.5194/essd-2024-84
(Preprint)

Volltexte (beschränkter Zugriff)

Für Ihren IP-Bereich sind aktuell keine Volltexte freigegeben.

Volltexte (frei zugänglich)

BGC4534D.pdf
(Preprint), 6MB

Ergänzendes Material (frei zugänglich)

BGC4534s1.pdf
(Ergänzendes Material), 5MB

Zitation

Ying, Q., Poulter, B., Watts, J. D., Arndt, K. A., Virkkala, A.-M., Bruhwiler, L., et al. (2024). WetCH₄: A machine learning-based upscaling of methane fluxes of northern wetlands during 2016–2022. Earth System Science Data Discussions. doi:10.5194/essd-2024-84.

Zitierlink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000F-1DE1-3

Zusammenfassung

Es ist keine Zusammenfassung verfügbar