TSIT-PatchTST模型：一种净生态系统交换量（NEE）缺失值插补方法

摘要

【目的】净生态系统交换量（NEE）是评估陆地生态系统在全球碳循环中作用的重要指标，NEE原始观测数据缺失值的插补精度会直接影响生态系统关键参数的可靠性和精确性。为提高不同植被NEE在长时间连续性数据缺失情景下的插补精度，提出一种融合时间序列表征向量的TSIT-PatchTST深度学习模型。【方法】以全球长期通量观测网络站点的碳通量因子数据为研究对象，通过构造短缺失（1 d）、中缺失（7 d）、长缺失（30 d）3种随机连续数据缺失场景，评估边际分布采样法（MDS）、PatchTST模型、TS2Vec-PatchTST模型和TSIT-PatchTST模型在8种不同植被类型下NEE的插补结果。【结果】在短缺失场景下，4种插补方法都表现出最优的性能。随着连续缺失天数的增多，MDS的插补精度逐渐下降，该方法在长缺失场景下已不能对NEE进行有效插补，而其他3种深度学习模型能够有效地插补NEE缺失数据。综合3种缺失场景，TSIT-PatchTST模型表现出最优的插补性能，尤其在长缺失场景下该模型具有较高的插补精度。长缺失场景下，TSIT-PatchTST模型对31个站点插补结果的平均均方误差（MSE）为0.942μmol/(m2·s)，平均绝对误差（MAE）为0.628μmol/(m2·s)，平均R2为0.457。与PatchTST模型的插补结果相比，TSIT-PatchTST模型平均MSE下降了53.3%，平均MAE下降了39.7%，平均R2相持平。【结论】综合8种植被类型和3种缺失场景的应用结果，得出TSITPatchTST模型的插补效果最佳，并具有适应性。TSIT-PatchTST模型可应用于时间序列数据缺失场景以提高数据插补精度。

关键词

深度学习 / 模型开发 / 数据插补 / TSIT-PatchTST模型 / 碳循环 / 植被类型 / 净生态系统交换量(NEE)