The FLUXNET2015 dataset and the ONEFlux processing pipeline for eddy covariance data.

Pastorello G, Trotta C, Canfora E, Chu H, Christianson D, Cheah YW, Poindexter C, Chen J, Elbashandy A, Humphrey M, Isaac P, Polidori D, Reichstein M, Ribeca A, van Ingen C, Vuichard N, Zhang L, Amiro B, Ammann C, Arain MA, Ardö J, Arkebauer T, Arndt SK, Arriga N, Aubinet M, Aurela M, Baldocchi D, Barr A, Beamesderfer E, Marchesini LB, Bergeron O, Beringer J, Bernhofer C, Berveiller D, Billesbach D, Black TA, Blanken PD, Bohrer G, Boike J, Bolstad PV, Bonal D, Bonnefond JM, Bowling DR, Bracho R, Brodeur J, Brümmer C, Buchmann N, Burban B, Burns SP, Buysse P, Cale P, Cavagna M, Cellier P, Chen S, Chini I, Christensen TR, Cleverly J, Collalti A, Consalvo C, Cook BD, Cook D, Coursolle C, Cremonese E, Curtis PS, D'Andrea E, da Rocha H, Dai X, Davis KJ, Cinti B, Grandcourt A, Ligne A, De Oliveira RC, Delpierre N, Desai AR, Di Bella CM, Tommasi PD, Dolman H, Domingo F, Dong G, Dore S, Duce P, Dufrêne E, Dunn A, Dušek J, Eamus D, Eichelmann U, ElKhidir HAM, Eugster W, Ewenz CM, Ewers B, Famulari D, Fares S, Feigenwinter I, Feitz A, Fensholt R, Filippa G, Fischer M, Frank J, Galvagno M, Gharun M, Gianelle D, Gielen B, Gioli B, Gitelson A, Goded I, Goeckede M, Goldstein AH, Gough CM, Goulden ML, Graf A, Griebel A, Gruening C, Grünwald T, Hammerle A, Han S, Han X, Hansen BU, Hanson C, Hatakka J, He Y, Hehn M, Heinesch B, Hinko-Najera N, Hörtnagl L, Hutley L, Ibrom A, Ikawa H, Jackowicz-Korczynski M, Janouš D, Jans W, Jassal R, Jiang S, Kato T, Khomik M, Klatt J, Knohl A, Knox S, Kobayashi H, Koerber G, Kolle O, Kosugi Y, Kotani A, Kowalski A, Kruijt B, Kurbatova J, Kutsch WL, Kwon H, Launiainen S, Laurila T, Law B, Leuning R, Li Y, Liddell M, Limousin JM, Lion M, Liska AJ, Lohila A, López-Ballesteros A, López-Blanco E, Loubet B, Loustau D, Lucas-Moffat A, Lüers J, Ma S, Macfarlane C, Magliulo V, Maier R, Mammarella I, Manca G, Marcolla B, Margolis HA, Marras S, Massman W, Mastepanov M, Matamala R, Matthes JH, Mazzenga F, McCaughey H, McHugh I, McMillan AMS, Merbold L, Meyer W, Meyers T, Miller SD, Minerbi S, Moderow U, Monson RK, Montagnani L, Moore CE, Moors E, Moreaux V, Moureaux C, Munger JW, Nakai T, Neirynck J, Nesic Z, Nicolini G, Noormets A, Northwood M, Nosetto M, Nouvellon Y, Novick K, Oechel W, Olesen JE, Ourcival JM, Papuga SA, Parmentier FJ, Paul-Limoges E, Pavelka M, Peichl M, Pendall E, Phillips RP, Pilegaard K, Pirk N, Posse G, Powell T, Prasse H, Prober SM, Rambal S, Rannik Ü, Raz-Yaseef N, Rebmann C, Reed D, Dios VR, Restrepo-Coupe N, Reverter BR, Roland M, Sabbatini S, Sachs T, Saleska SR, Sánchez-Cañete EP, Sanchez-Mejia ZM, Schmid HP, Schmidt M, Schneider K, Schrader F, Schroder I, Scott RL, Sedlák P, Serrano-Ortíz P, Shao C, Shi P, Shironya I, Siebicke L, Šigut L, Silberstein R, Sirca C, Spano D, Steinbrecher R, Stevens RM, Sturtevant C, Suyker A, Tagesson T, Takanashi S, Tang Y, Tapper N, Thom J, Tomassucci M, Tuovinen JP, Urbanski S, Valentini R, van der Molen M, van Gorsel E, van Huissteden K, Varlagin A, Verfaillie J, Vesala T, Vincke C, Vitale D, Vygodskaya N, Walker JP, Walter-Shea E, Wang H, Weber R, Westermann S, Wille C, Wofsy S, Wohlfahrt G, Wolf S, Woodgate W, Li Y, Zampedri R, Zhang J, Zhou G, Zona D, Agarwal D, Biraud S, Torn M, Papale D

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10.1038/s41597-020-0534-3
Published
2020 Jul 9
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AU  - Papale D
PY  - 2020
JO  - Scientific data
DO  - 10.1038/s41597-020-0534-3
UR  - https://doi.org/10.1038/s41597-020-0534-3
ER  -

APA

G, P., C, T., E, C., H, C., D, C., YW, C., C, P., J, C., A, E., M, H., P, I., D, P., M, R., A, R., C, V. I., N, V., L, Z., B, A., C, A., MA, A., J, A., T, A., SK, A., N, A., M, A., M, A., D, B., A, B., E, B., LB, M., O, B., J, B., C, B., D, B., D, B., TA, B., PD, B., G, B., J, B., PV, B., D, B., JM, B., DR, B., R, B., J, B., C, B., N, B., B, B., SP, B., P, B., P, C., M, C., P, C., S, C., I, C., TR, C., J, C., A, C., C, C., BD, C., D, C., C, C., E, C., PS, C., E, D., H, D. R., X, D., KJ, D., B, C., A, G., A, L., RC, D. O., N, D., AR, D., CM, D. B., PD, T., H, D., F, D., G, D., S, D., P, D., E, D., A, D., J, D., D, E., U, E., HAM, E., W, E., CM, E., B, E., D, F., S, F., I, F., A, F., R, F., G, F., M, F., J, F., M, G., M, G., D, G., B, G., B, G., A, G., I, G., M, G., AH, G., CM, G., ML, G., A, G., A, G., C, G., T, G., A, H., S, H., X, H., BU, H., C, H., J, H., Y, H., M, H., B, H., N, H., L, H., L, H., A, I., H, I., M, J., D, J., W, J., R, J., S, J., T, K., M, K., J, K., A, K., S, K., H, K., G, K., O, K., Y, K., A, K., A, K., B, K., J, K., WL, K., H, K., S, L., T, L., B, L., R, L., Y, L., M, L., JM, L., M, L., AJ, L., A, L., A, L., E, L., B, L., D, L., A, L., J, L., S, M., C, M., V, M., R, M., I, M., G, M., B, M., HA, M., S, M., W, M., M, M., R, M., JH, M., F, M., H, M., I, M., AMS, M., L, M., W, M., T, M., SD, M., S, M., U, M., RK, M., L, M., CE, M., E, M., V, M., C, M., JW, M., T, N., J, N., Z, N., G, N., A, N., M, N., M, N., Y, N., K, N., W, O., JE, O., JM, O., SA, P., FJ, P., E, P., M, P., M, P., E, P., RP, P., K, P., N, P., G, P., T, P., H, P., SM, P., S, R., Ü, R., N, R., C, R., D, R., VR, D., N, R., BR, R., M, R., S, S., T, S., SR, S., EP, S., ZM, S., HP, S., M, S., K, S., F, S., I, S., RL, S., P, S., P, S., C, S., P, S., I, S., L, S., L, Š., R, S., C, S., D, S., R, S., RM, S., C, S., A, S., T, T., S, T., Y, T., N, T., J, T., M, T., JP, T., S, U., R, V., M, V. D. M., E, V. G., K, V. H., A, V., J, V., T, V., C, V., D, V., N, V., JP, W., E, W., H, W., R, W., S, W., C, W., S, W., G, W., S, W., W, W., Y, L., R, Z., J, Z., G, Z., D, Z., D, A., S, B., M, T., & D, P. (2020). The FLUXNET2015 dataset and the ONEFlux processing pipeline for eddy covariance data.. Scientific data. https://doi.org/10.1038/s41597-020-0534-3

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