松栎林天然更新模拟与不确定性分析

森林天然更新的复杂性和不确定性是森林生态系统动态预测中的关键问题。本研究引入贝叶斯技术和全局敏感性分析,构建基于竞争、气候和地形3类因子的秦岭松栎林天然更新模型。备选模型形式以泊松(Poisson)模型、负二项(negative binomial,NB)模型、零膨胀泊松(zero-inflated Poisson,ZIP)模型和零膨胀负二项(zero-inflated negative binomial,ZINB)模型为基础。同时,根据模型参数传递的不确定性量化分析结果,阐释影响森林更新小概率事件的主导因子。结果表明: ZINB模型在油松和锐齿栎更新模拟中均优于其他模型。林分总断面积、光截留、坡位和生长季最低温是影响松栎林中油松天然更新的最关键因子;而林分总断面积、坡向与海拔的组合、年均温和最热季节降水量则是影响松栎林中锐齿栎天然更新的关键因子。油松更新模拟中,各类因子对模型输出的不确定性贡献率从小到大依次为: 竞争因子(25%)＜气候因子(29%)＜地形因子(46%);锐齿栎更新模拟中为: 气候因子(12%)＜竞争因子(24%)＜地形因子(64%)。油松天然更新数量对生长季最低温和最干季节降水量为正响应,对最干季节均温为负响应;锐齿栎天然更新数量对年均温、生长季最低温和最热季节降水量为正响应,对最干季节均温为负响应。基于贝叶斯技术的ZINB模型可以量化森林更新的影响因子,并解释参数传递的不确定性,是预测森林天然更新的有力工具。     

植物对气候变化生理生态响应的不确定性分析

生态系统对全球气候变化的响应模式有利于人类预测与适应未来生态环境变化,植物作为陆地生态系统的重要组成部分,对全球气候变化的响应具有重要作用.本文通过对近年来植物对气候变化的生理生态响应研究中(包括定点控制实验,空间代替时间样带),植物响应模式的复杂性、多样性及可变性等诸多不确定性进行分析.以探讨预测未来气候情景下植物的动态变化及生理生态响应过程.分析结果认为.造成这些不确定性的主要原因包括:(1)利用空间代替时间的样带研究中,往往忽略了植物的非线性响应,存在明显的阈值;(2)样带及定点研究中,由于各种气候因子的耦合.很难确定各种气候因子对植物生理生态学特性影响的权重;(3)定点控制实验中往往忽略了植物对气候变化的适应性,使实验结果很难代表更长时间尺度上的反映模式;(4)在相同的气候变化条件下,不同植物的响应有可能存在明显差异.提出了今后植物对气候变化生理生态响应研究的建议.     

基于模型数据融合的长白山阔叶红松林碳循环模拟

 充分、有效地利用各种陆地生态系统碳观测数据改善陆地生态系统模型, 是当前我国陆地生态系统碳循环研究领域亟待解决的重要问题之一。该研究以2003~2005年长白山阔叶红松林的6组生物计量观测数据和涡度相关技术测定的碳通量数据为基础, 利用马尔可夫链-蒙特卡罗方法对陆地生态系统模型的关键参数(即碳滞留时间)进行了反演, 进而预测了长白山阔叶红松林生态系统碳库、碳通量及其不确定性。反演结果表明, 长白山阔叶红松林叶凋落物和微生物碳的平均滞留时间最短, 为2~6个月; 其次是叶和细根生物量碳, 二者的平均滞留时间为1~2 a; 慢性土壤有机碳的平均滞留时间为8~16 a; 碳在木质生物量和惰性土壤有机质库中的滞留时间最长, 平均滞留时间分别为77~109 a和409~1 879 a。模拟结果显示, 碳库和累积碳通量模拟值的不确定性将随着模拟时间的延长而增大。当气温升高10%和20%时, 长白山阔叶红松林总初级生产力年总量将分别增加6.5%和9.9%, 净生态系统生产力(NEP)年总量的变化取决于土壤温度的变化。若土壤温度保持不变, NEP年总量将分别增加11.4%~21.9%和17.6%~33.1%; 若土壤温度也相应升高10%和20%, NEP年总量的增幅反而下降甚至低于原来的水平。假设气候和植被保持在2003~2005年的状态, 2020年长白山阔叶红松林NEP年总量为(163±12) g C·m^–2·a^–1, 土壤呼吸年总量为(721±14) g C·m^–2·a^–1。马尔可夫链-蒙特卡罗方法是反演模型参数、优化模拟结果和评估模拟结果不确定性的有效方法, 但今后仍需在惰性土壤碳滞留时间的估计、驱动数据和模型结构的不确定性分析、模型数据融合方法方面进行深入研究, 以进一步提高碳循环模拟的准确性。     

稻田甲烷排放模型研究——模型灵敏度分析

模型方法对区域稻田甲烷排放估计的不确定性主要源于模型参数在区域范围内的误差,这种误差导致的估计不确定性由模型灵敏度决定.采用一种动力学分析与统计分析相结合的方法对稻田甲烷模型CH4MOD进行了参数灵敏度分析,结果表明,稻田水管理方式的灵敏度最高,灵敏度指数为O.64,其次为稻田土壤的砂粒含量参数,灵敏度指数0.50,灵敏度最低的参数是水稻移栽期地上生物量.以模型灵敏度指数为基础,建立了模型估计值不确定性与模型参数区域化误差间的数量关系,利用这一量化关系得出我国2000年稻田甲烷排放的不确定性范围为3.09～10.61Tg.此外,模型灵敏度参数的大小也反映了模型要素对稻田甲烷排放影响的大小,因而分析的结果对于采取合理措施减少稻田甲烷排放具有指导意义.     

生物地球化学过程模型DNDC的研究进展及其应用

脱氮-分解(denitrification-decomposition,DNDC)模型通过耦合土壤环境驱动的反硝化和分解过程来估计土壤中二氧化碳(CO2)、甲烷(CH4)和氧化亚氮(N2O)等痕量气体的排放量,是目前国际上最成功的模拟陆地生物地球化学循环的模型之一.本文主要阐述了DNDC模型的发展过程及其结构,以及模型的验证和敏感因子分析,并总结了当前DNDC模型应用的热点领域.     

区域气候模式与作物模型联接的影响评估模拟实验及不确定性分析

利用英国Hadley中心开发的区域气候模式RCMPRECIS(网格分辨率50km×50km),与经过田间试验资料和历史气候资料验证和校准过的CERES系列作物模式相结合,就区域气候模式与作物模式联接的影响评估方法及其不确定性进行了评估。结果表明,相对于大气环流模型来说,区域气候模式与作物模型的结合省去了随机天气发生器的中间环节,减小了不确定性产生的因素。在站点模拟上,该方法在平原地区的模拟效果较好,而山区的模拟效果较差,但如果能用实测天气数据对模拟的天气数据进行验证,模拟效果明显提高。在区域模拟上,该方法可以较好地体现出产量变化的空间分布规律,但由于空间数据的限制,模拟产量与实际产量的偏差较站点水平要大。     

我国钢渣碳汇的量化分析

在全球温室气体浓度升高的背景下,如何减少碳排放、增加碳吸收是当前应对气候变化研究的热点.本研究基于我国1963—2016年粗钢产量,采用温室气体清单指南编制方法,建立了钢渣碳汇核算方法,核算了我国1963—2016年钢渣碳汇量,并进行了不确定性分析.结果表明: 1963—2016年间,我国钢渣的年碳汇量总体呈上升趋势,从3.75×10³ t C增加至1359.32×10³ t C.1963—2016年间我国钢渣累积碳汇量为15×10⁶ t C,钢渣碳汇的总不确定性约为±30.4%.钢渣年碳汇量由当年产钢渣碳汇量和历年产钢渣碳汇量两部分组成.由于钢渣结构致密,年碳化速率较小,导致1963—2016年间当年产钢渣碳汇量较小,占钢渣碳汇总量的37%;历年产钢渣碳汇量较大,占钢渣碳汇总量的63%.虽然钢渣年碳汇量不大,但长期累积碳汇量非常可观,其碳汇作用不容忽视.今后研究应细化不同环境条件下钢渣碳化速率,降低钢渣碳汇核算的不确定性;推动以钢渣为原材料的碳捕集与封存技术发展,增加有效碳汇,为我国应对气候变化国际谈判提供科技支撑.     

内蒙古典型草原土壤固碳潜力及其不确定性的估算

以内蒙古锡林郭勒盟典型草原围封和放牧对照的实测数据为基础,比较了不同植物群落类型的碳储量和固碳量,并估算了重度退化草地完全恢复后的土壤固碳潜力.结果表明: 在局地尺度上,以羊草、大针茅和克氏针茅为优势种的3种植被类型的年均固碳量均随着围封年限的增加而减少.羊草和大针茅草原群落的碳储量显著高于克氏针茅草原群落,而在过牧导致的退化过程中,后者流失了更多的土壤有机碳,其固碳潜力高于前两者.在区域尺度上,内蒙古典型草原土壤表层0～20 cm的固碳潜力在-0.03×10⁴～3.71×10⁴ kg C·a^-1范围内变化,总固碳潜力为12.1×10⁸kg C·a^-1.不确定性分析发现,忽略石砾含量不会造成土壤固碳潜力估算值的较大偏差,而气象数据空间插值造成的误差为±4.7×10⁹ kg C·a^-1.假设未来生长季降水的平均变化值为-3.2 mm·(10 a)^-1时,土壤固碳潜力将减少1.07×10⁸ kg C·(10 a)^-1.     

基于多判据决策的水体营养状态评价

为了准确地评价水生态系统营养状态和综合决策,通过最大熵原理耦合模糊性与随机性,建立了最大熵模糊评价模型(FAME);利用逼近理想解排序法(TOPSIS),以待决策水体样本的实测值为理想解,以评价结果中与实测值相差最大的为负理想解,建立了多判据决策模型(MCDM).经12个湖泊实测数据验证,最大熵模糊评价与随机评价、模糊评价和灰色评价的结果较为一致,但提高了评价水体营养状态问题各层次的分辨力.多判据决策模型可解决多种方法评价结果不相容问题,使评价结果更接近水体实际情况.FAME和MCDM适用于各种水质的综合评价及决策.     

基于序贯高斯模拟的日最低气温空间不确定性评估

明确日最低气温对于评估低温对作物的危害、指导人们及时采取补救措施、保障粮食安全具有重要意义.克里格是近地面温度场插值的主流方法,但其平滑效应会导致低值区域被过高估计而高值区域被过低估计.对2011年12月12日冷空气影响下的海南岛日最低气温,采用交叉验证法评估了普通克里格和带漂移的克里格两种插值法的预测精度;并对克里格插值法和序贯高斯模拟法产生的当日海南岛最低气温的空间分布进行对比分析.结果表明：带漂移克里格法的预测精度（r=0.86）并不显著优于普通克里格法（r=0.86）;序贯高斯模拟能产生多个等概率的符合数据整体分布和方差函数的模拟结果,模拟结果克服了克里格插值的平滑效应,能够比克里格插值更加真实地反映当日最低气温的空间分布;在低温区域,气温变化小,序贯高斯模拟结果的条件方差小于普通克里格方差;潜在寒害区的空间不确定性能够通过多个序贯高斯模拟实现并加以量化.序贯高斯模拟在低温导致农业气象灾害的评估中具有较高的应用价值.