How many gas samples should be coll

How many gas samples should be collected per deployment? Katayanagi and Tokida (in
preparation) analyzed the effect of the number of gas samplings on the precision of the flux
calculation by using a Monte Carlo simulation. They found that increasing the number of
samplings increases the precision of the flux calculation but the degree of improvement is
rather limited (Table 4.5). For example, if errors associated with gas sampling and analysis are
10% (CV), estimated error for the CH4 flux based on 2 samplings is 22.5% (CV) and that based
on 5 samplings is still 19.7%. Here it is noteworthy that the fraction of ‘statistically significant’
fluxes increases markedly (28.3% for n = 3, and 91.5% for n = 5, Table 4.6), although the
actual precision for the estimated fluxes does not change much. These results suggest that
the p value of the slope itself does not provide information regarding the precision if the
number of sample is different.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ตัวอย่างแก๊สกี่ควรรวบรวมต่อการใช้งาน Katayanagi และ Tokida (ในการเตรียมการ) วิเคราะห์ผลกระทบของก๊าซ samplings ความแม่นยำของฟลักซ์การคำนวณ โดยใช้การจำลองมอนติคาร์โล พวกเขาพบว่าการเพิ่มจำนวนของsamplings เพิ่มความแม่นยำของการคำนวณฟลักซ์ แต่ระดับของการปรับปรุงค่อนข้าง จำกัด (ตารางที่ 4.5) ตัวอย่างเช่น ถ้ามีข้อผิดพลาดที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์และเก็บตัวอย่างก๊าซ10% (CV), ข้อผิดพลาดโดยประมาณสำหรับฟลักซ์ CH4 ที่อิง 2 samplings เป็น 22.5% (CV) และที่บน 5 samplings ยังคงเป็น 19.7% นี่มันเป็นเรื่องสำคัญที่เศษส่วนของ 'นัยสำคัญทางสถิติ'ตัวช่วยหลอมเพิ่มขึ้นอย่างเด่นชัด (28.3% สำหรับ n = 3 และ 91.5% n = 5 ตาราง 4.6), แม้ว่าการแม่นยำจริงสำหรับตัวช่วยหลอมประมาณไม่เปลี่ยนแปลงมาก ผลลัพธ์เหล่านี้แนะนำให้ค่า p ของลาดเองไม่ได้ให้ข้อมูลเกี่ยวกับความแม่นยำถ้าการจำนวนตัวอย่างจะแตกต่างกัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วิธีการเก็บตัวอย่างก๊าซจำนวนมากควรจะเก็บต่อการใช้งาน? Katayanagi และ Tokida (ใน
การเตรียมความพร้อม) วิเคราะห์ผลกระทบของจำนวนกลุ่มตัวอย่างก๊าซในความแม่นยำของฟลักซ์ที่
คำนวณโดยใช้การจำลอง Monte Carlo พวกเขาพบว่าการเพิ่มจำนวนของ
กลุ่มตัวอย่างเพิ่มความแม่นยำของการคำนวณฟลักซ์ แต่ระดับของการปรับปรุงที่มี
ค่อนข้าง จำกัด (ตารางที่ 4.5) ตัวอย่างเช่นถ้าข้อผิดพลาดที่เกี่ยวข้องกับก๊าซสุ่มตัวอย่างและการวิเคราะห์เป็น
10% (CV) ข้อผิดพลาดโดยประมาณสำหรับ CH4 ฟลักซ์ขึ้นอยู่กับ 2 กลุ่มตัวอย่าง 22.5% (CV) และว่าขึ้น
เมื่อวันที่ 5 กลุ่มตัวอย่างยังคงเป็น 19.7% นี่มันเป็นที่น่าสังเกตว่าส่วนของ 'นัยสำคัญทางสถิติ "The
ฟลักซ์เพิ่มขึ้นอย่างเห็นได้ชัด (28.3% สำหรับ n = 3 และ 91.5% สำหรับ n = 5 ตารางที่ 4.6) แม้ว่า
ความแม่นยำที่แท้จริงสำหรับฟลักซ์โดยประมาณไม่เปลี่ยนแปลงมาก ผลการศึกษานี้ชี้ให้เห็นว่า
ค่า P ของความลาดชันของตัวเองไม่ได้ให้ข้อมูลเกี่ยวกับความแม่นยำถ้า
จำนวนของกลุ่มตัวอย่างที่แตกต่างกัน