Quality assured estimates of forest gross primary production :Integration of flux tower data and a process-based simulator

Quality assured estimates of forest gross primary production :Integration of flux tower data and a process-based simulator

PhD thesis Univesity of Twente, Summary in English

Lưu vào:

Hiển thị chi tiết
Tác giả chính:	Stein, A. , Raj, R.
Định dạng:	LA
Ngôn ngữ:	eng
Thông tin xuất bản:	University of Twente Faculty of Geo-Information and Earth Observation (ITC) 2020
Chủ đề:	Bayesian statistical method Forest Ecosystem
Truy cập trực tuyến:	http://tailieuso.tlu.edu.vn/handle/DHTL/4912
Từ khóa:	Thêm từ khóa bạn đọc Không có từ khóa, Hãy là người đầu tiên gắn từ khóa cho biểu ghi này!

Tài liệu tương tự

Bayesian integration of flux tower data into a process-based simulator for quantifying uncertainty in simulated output
Thông tin tác giả:: Tol, C.V.D., và những người khác
Thông tin xuất bản: (2020)

Bayesian integration of flux tower data into process-based simulator for quantifying uncertainty in simulated output
Thông tin tác giả:: Rahul, Raj
Thông tin xuất bản: (2020)

Hemispherical Photography in Forest Science: Theory, Methods, Applications
Thông tin tác giả:: Fournier, Richard A., ed., và những người khác
Thông tin xuất bản: (2020)

Latest Trends in Modelling Forest Ecosystems: New Approaches or Just New Methods?
Thông tin tác giả:: Blanco, Juan A., và những người khác
Thông tin xuất bản: (2023)

Adapting Scotland’s forests to climate change using an action expiration chart
Thông tin tác giả:: Petr, M.
Thông tin xuất bản: (2020)

Managing Forest Ecosystems: The Challenge of Climate Change. Second Edition
Thông tin tác giả:: Bravo, Felipe, ed., và những người khác
Thông tin xuất bản: (2020)

Climate change, uncertainty, and consequent risks :Opportunities for forest management adaptation in Britain
Thông tin tác giả:: van der Veen, A., và những người khác
Thông tin xuất bản: (2020)

Uncertainty analysis of gross primary production partitioned from net ecosystem exchange measurements
Thông tin tác giả:: Raj, Rahul
Thông tin xuất bản: (2020)

Forest sustainability and development in hills of Uttarakhand, India: Can they move together? /Shalini Gupta
Thông tin tác giả:: Gupta,Shalini

Sustainable Use of Forest Biomass for Energy
Thông tin xuất bản: (2017)

Energy and Matter Fluxes of a Spruce Forest Ecosystem. 1st ed. 2017
Thông tin tác giả:: Foken, Thomas
Thông tin xuất bản: (2020)

Prediction Error Variances in Bayesian Model Updating Employing Data Sensitivity
Thông tin tác giả:: Prajapat,Kanta

Simulating energy, water and CO2 fluxes at representative desert ecosystems over Central Asia
Thông tin tác giả:: Su, Z., và những người khác
Thông tin xuất bản: (2020)

Structural and biodiversity characteristics of natural forests in muong phang historical monument, dien bien province
Thông tin tác giả:: Nguyen Thi Bich, Phuong, và những người khác
Thông tin xuất bản: (2018)

A stochastic model of integrating occupant behaviour into energy simulation with respect to actual energy consumption in high-rise apartment buildings
Thông tin tác giả:: Jang,Hyunju

Applied Bayesian Modelling / Peter Congdon
Thông tin tác giả:: Congdon,Peter

Love of forest for forest conservation
Thông tin tác giả:: Trung Dinh

Fashioning Australia's forests /John Dargavel.
Thông tin tác giả:: Dargavel, John.

Bayes estimation of dynamic cumulative residual entropy for Pareto distribution under type-II right censored data
Thông tin tác giả:: Renjini,K.R.

Spatial Patterns and Mechanisms for Terrestrial Ecosystem Carbon Fluxes in the Northern Hemisphere
Thông tin tác giả:: Chen, Zhi
Thông tin xuất bản: (2020)

Forest Analytics with R
Thông tin tác giả:: Robinson, Andrew P., và những người khác
Thông tin xuất bản: (2012)

Quantile Regression - Estimation and Simulation., Volume 2
Thông tin tác giả:: Furno
Thông tin xuất bản: (2020)

Bayesian Methods for the Physical Sciences: Learning from Examples in Astronomy and Physics
Thông tin tác giả:: Andreon, Stefano, và những người khác
Thông tin xuất bản: (2016)

Investigation and estimation of carbon absorption by natural forest in Ba Vi national park /
Thông tin tác giả:: Pham Nhat, Tan (Student)
Thông tin xuất bản: (2019)

Ứng dụng phương pháp Bayes để đánh giá độ tin cậy trong hệ mờ
Thông tin tác giả:: Lê, Thanh Hà

Suy luận Bayes và biến phân Bayes
Thông tin tác giả:: Bùi, Hải Vương

Thống kê Bayes và ứng dụng trong dự báo lợi tức cổ phiếu
Thông tin tác giả:: Thái, Phúc Hưng

Phương pháp Bayes trong thử nghiệm lâm sàng ngẫu nhiên có đối chứng
Thông tin tác giả:: Trần, Nguyến Khái Hưng

Phương pháp xích Markov - Monte Carlo trong thống kê Bayes và ứng dụng
Thông tin tác giả:: Lâm, Bửu Tân

Thống kê Bayes và ứng dụng trong mô hình thống kê phân cấp
Thông tin tác giả:: Nguyễn, Thị Tuyết Mai

Think Bayes :Bayesian statistics made simple
Thông tin tác giả:: Downey, Allen B.
Thông tin xuất bản: (2020)

Forest Genetics
Thông tin tác giả:: White, Timothy L., và những người khác
Thông tin xuất bản: (2014)

Assessment of linear emulators in lightweight Bayesian calibration of dynamic building energy models for parameter estimation and performance prediction
Thông tin tác giả:: Li,Qi

Stepwise deterministic and stochastic calibration of an energy simulation model for an existing building
Thông tin tác giả:: Kim,Young-Jin (Ph.D.)

Forest Management and the Water Cycle
Thông tin tác giả:: Bredemeier, Michael, và những người khác
Thông tin xuất bản: (2012)

Forests to Climate Change Mitigation
Thông tin tác giả:: Miah, Md. Danesh, và những người khác
Thông tin xuất bản: (2012)

Effects of Forest Degradation on Forest’s Soil Water Retention in Northern Vietnam
Thông tin tác giả:: Tran, Quang Bao
Thông tin xuất bản: (2017)

STUDY ON CUSTOMARY USE RIGHTS OF ETHNIC COMMUNITIES TO FOREST AND FOREST LAND IN VIETNAM
Thông tin tác giả:: Ngo Van, Hong
Thông tin xuất bản: (2019)

A Bayesian approach for predicting risk of autonomous underwater vehicle loss during their missions
Thông tin tác giả:: Brito,Mario, và những người khác

Igapó (Black-water flooded forests) of the Amazon Basin
Thông tin tác giả:: Myster, Randall W.
Thông tin xuất bản: (2020)