通过带控制输入的动态模态分解对生态系统呼吸进行物理信息建模
动力系统
2024-03-19 v2
摘要
生态系统呼吸 (Reco) 是全球碳循环的主要组成部分，准确表征其动力学对于全面理解生态系统 - 气候相互作用以及气候极端事件对生态系统的影响至关重要。本文提出了一种新颖的数据驱动且具备物理感知的方法，利用带控制输入的动态模态分解 (DMDc) 技术来估计 Reco 动力学，这是一种用于分析非线性动力系统的新兴工具。所提出的模型将 Reco 表示为具有自主分量和外生控制输入的状态空间模型。控制输入可以是任何生态系统驱动因子，如气温、土壤温度或土壤含水量。这种独特的建模方法允许受控干预，以研究不同输入对系统的影响。使用 Fluxnet2015 数据的实验结果表明，利用 DMDc 实现的 Reco 动力学预测精度与最先进的方法相当，使其成为分析不同植被生态系统在不同气候驱动因子作用下多时间尺度动态行为的有前景的工具。
引用
@article{arxiv.2402.17625,
title = {Physics Informed Modeling of Ecosystem Respiration via Dynamic Mode Decomposition with Control Input},
author = {Maha Shadaydeh and Joachim Denzler and Mirco Migliavacca},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.17625},
year = {2024}
}