利用模拟退火算法优化Biome-BGC模型参数

生态过程模型建立在明确的机理之上,能够较好地模拟陆地生态系统的行为和特征,但模型众多的参数,成为模型具体应用的瓶颈。本文以Biome-BGC模型为例,采用模拟退火算法,对其生理、生态参数进行优化。在优化过程中,先对待优化参数进行了选择,然后采取逐步优化的方法进行优化。结果表明,使用优化后的参数,模型模拟结果与实际观测更为接近,参数优化能有效地降低模型模拟的不确定性。文中参数优化的过程和方法,可为生态模型的参数识别和优化提供一种实例和思路,有助于生态模型应用区域的扩展。     

改进Biome-BGC模型模拟哈佛森林地区水、碳通量

Biome-BGC模型通过耦合植被、土壤与大气间的水分与CO2交换过程,实现植被生产力的模拟,但土壤水平衡模块的不够完善,导致在长时间无降水情况下植被生产力模拟存在较大误差.针对这一问题,本文对Biome-BGC模型中土壤水分胁迫气孔导度方程、蒸散计算公式及土壤水分流失过程等3方面进行了改进和调整,利用改进的Biome-BGC模型模拟美国哈佛森林地区蒸散、植被生产力,并与地面通量观测值进行了比较.结果表明,改进后模拟精度有明显的提高,蒸散、植被生态系统生产力(NEE)与观测值间的决定系数分别由0.483和0.658提高到0.617和O.813,蒸散逐年均方根误差平均下降了48.7％,NEE逐年误差平方和平均下降了39.8％.改进后的模型模拟结果更接近观测值.