基于数据同化的哈佛森林地区水、碳通量模拟

模型模拟和站点观测是陆地生态系统水、碳循环研究最主要的两种手段,但各有优势和不足,若二者相互结合,则能更准确地反映生态系统水、碳通量的动态变化.数据同化为模型与观测结合提供了一条有效的途径.本文采用哈佛森林环境监测站相关数据,利用集合卡曼滤波同化算法,将实测叶面积指数(LAI)和遥感LAI同化进入Biome BGC模型中,对该地区水、碳通量进行模拟.结果表明：与未同化模拟相比,将1998、1999和2006年实测LAI数据同化后,模型模拟碳通量(NEE)与通量观测NEE的决定系数(R²)平均提升8.4%;蒸散发(ET)的R²平均提升10.6%;NEE的绝对误差和(SAE)和均方根误差(RMSE)平均下降17.7%和21.2%,ET的SAE和RMSE平均下降26.8%和28.3%.将2000-2004年MODIS LAI 产品与模型同化后,NEE、ET模拟值与观测值间的R²分别提升7.8%和4.7%;NEE的SAE和 RMSE分别下降21.9%和26.3%,ET的SAE和 RMSE分别下降24.5%和25.5%.无论实测LAI还是遥感观测LAI,同化进入模型都能不同程度地提高水碳通量的模拟精度.     

双集合卡尔曼滤波LAI同化结合BEPS模型的竹林生态系统碳通量模拟

叶面积指数(LAI)是森林生态系统碳循环研究的重要观测数据,也是驱动森林生态系统模型模拟碳循环的重要参数.本文以毛竹林和雷竹林为研究对象,首先利用双集合卡尔曼滤波,同化两种竹林生态系统观测站点2014—2015年MODIS LAI时间序列数据,然后将同化的高质量毛竹LAI和雷竹LAI作为输入数据驱动BEPS模型,模拟两种竹林生态系统总初级生产力(GPP)、净生态系统碳交换量(NEE)和总生态系统呼吸(TER)等碳循环数据,并用通量站实际观测值评价模拟结果;另外,还对比不同质量LAI对碳循环模拟的影响.结果表明: 双集合卡尔曼滤波同化得到的毛竹林和雷竹林LAI与实测LAI之间的相关关系极为显著,R²分别为0.81和0.91,且均方根误差和绝对偏差均较小,极大地提高了MODIS LAI的产品精度;在同化得到的LAI驱动下,BEPS模型模拟的毛竹林GPP、NEE和TER与实际观测值之间的R²分别为0.66、0.47和0.64,雷竹林分别为0.66、0.45和0.73,模拟结果均好于三次样条帽盖算法平滑LAI模拟得到的GPP、NEE和TER,其中,毛竹林、雷竹林NEE的模拟精度提高幅度最大,分别为11.2%和11.8%.     

基于锦州春玉米田间试验的WOFOST模型参数的确定及性能评价

利用2011—2015年在锦州地区开展的玉米分期播种试验资料,确定了玉米初始总干物量(TDWI)、比叶面积(SLA)、出苗时叶面积指数(LAIEM)及发育参数,并采用试错法确定出其他生理参数。利用相关系数、相对误差以及均方根误差验证模型对发育期、叶面积指数(LAI)和不同器官生物量的模拟性能来评价所确定参数的适应性。结果表明:80%花期的平均模拟误差为1.25 d,而75%成熟期的平均模拟误差为3.47 d,LAI和总地上生物量(TAGP)模拟值对实测值的解释能力分别达到0.8412和0.8945;模型模拟性能存在较明显的年际和播期差异,在干旱年较差,2012年(土壤水分适宜)和2015年(干旱) LAI和TAGP的均方根误差分别为0. 38 m~2·m~(-2)、9. 40 kg·hm~(-2)和0. 44 m~2·m~(-2)、22. 65kg·hm~(-2);模型性能随播期的偏离而下降,4月30日(适播期)与5月20日播期LAI和TAGP的均方根误差分别为0. 30 m~2·m~(-2)、15. 19 kg·hm~(-2)和0. 43 m~2·m~(-2)、25. 66kg·hm~(-2)。本研究将为东北春玉米作物模型参数的确定提供重要参考。     

基于东北温带落叶阔叶林通量数据的BEPS模型参数优化

控制其他参数为经验常数,利用迭代方法对主要光合作用参数最大羧化速率(V_(c max))及最大电子传递速率(J_(max))进行不同数值组合,将得到的多组模拟结果的逐日总初级生产力(GPP)分别与东北帽儿山落叶阔叶林的通量观测数据进行比较,实现对小时步长BEPSHourly模型V_(c max)和J_(max)的参数优化.结果表明:对于东北温带落叶阔叶林,当V_(c max)为41.1μmol·m~(-2)·s~(-1)、J_(max)为82.8μmol·m~(-2)·s~(-1)时,模拟的2011年逐日GPP与观测数据比较的均方根误差(RMSE)最小,为1.10 g C·m~(-2)·d~(-1),R~2最高,为0.95.经过光合作用参数V_(c max)和J_(max)优化后,BEPSHourly模型能更好地模拟GPP的季节变化.     

NEE观测误差分布类型对陆地生态系统机理模型参数估计的影响——以长白山温带阔叶红松林为例

基于观测数据的陆地生态系统模型参数估计有助于提高模型的模拟和预测能力,降低模拟不确定性.在已有参数估计研究中,涡度相关技术测定的净生态系统碳交换量(NEE)数据的随机误差通常被假设为服从零均值的正态分布.然而近年来已有研究表明NEE数据的随机误差更服从双指数分布.为探讨NEE观测误差分布类型的不同选择对陆地生态系统机理模型参数估计以及碳通量模拟结果造成的差异,以长白山温带阔叶红松林为研究区域,采用马尔可夫链-蒙特卡罗方法,利用2003～2005年测定的NEE数据对陆地生态系统机理模型CEVSA2的敏感参数进行估计,对比分析了两种误差分布类型(正态分布和双指数分布)的参数估计结果以及碳通量模拟的差异.结果表明,基于正态观测误差模拟的总初级生产力和生态系统呼吸的年总量分别比基于双指数观测误差的模拟结果高61～86 g C m-2 a-1和107～116 g C m-2 a-1,导致前者模拟的NEE年总量较后者低29～47 g C m-2 a-1,特别在生长旺季期间有明显低估.在参数估计研究中,不能忽略观测误差的分布类型以及相应的目标函数的选择,它们的不合理设置可能对参数估计以及模拟结果产生较大影响.     

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。     

基于模型数据融合的中国温带和亚热带典型森林生态系统碳通量模拟

生态系统碳循环过程对水分响应的研究已成为全球变化关注的焦点问题之一。基于长白山温带针阔混交林与千烟洲亚热带人工针叶林观测站2003—2009年生长季的碳通量(NEE)和气象观测数据,综合考虑水分对光合、呼吸作用的影响,构建不同的NEE模型,并应用模型数据融合方法优化模型参数、遴选最适模型,系统分析了水分因子对不同森林生态系统碳循环的影响。结果表明:(1)优化后的模型参数均能被NEE实测数据较好约束。长白山生长季的光合、呼吸参数值均高于千烟洲,未考虑空气饱和水汽压差(VPD)的模型高估了千烟洲温度敏感性参数(Q10)值、低估了千烟洲基础呼吸速率参数(BR)值;(2)仅考虑VPD对光合作用影响的模型是长白山生长季碳通量模拟的最优模型,但模拟精度提高不显著。不同模型间碳通量组分模拟结果差异较小;(3)考虑VPD和土壤含水量对光合、呼吸作用共同影响的模型是千烟洲生长季碳通量模拟的最优模型,并且显著提高了模拟精度。未考虑水分的模型在生长季高估了总生态系统生产力(GEP)总量2.0%(21.85 g C/m~2),同时更大幅度地高估了生态系统呼吸(RE)总量4.4%(38.02 g C/m~2),从而导致NEE总量低估于实测值7.8%(18.55 g C/m~2)。     

基于模型数据融合的千烟洲亚热带人工林碳水通量模拟

人工林生态系统是我国森林生态系统的重要组成部分,在全球碳平衡中的作用越来越受到重视.利用千烟洲亚热带人工针叶林通量观测站的碳水通量和气象观测数据,通过模型数据融合方法对碳水循环过程模型——SIPNET模型关键参数进行反演,模拟了2004-2009年千烟洲人工林生态系统的碳水通量.结果表明:仅用碳通量观测数据优化模型参数时,净生态系统碳交换量(NEE)模拟效果较好(R2=0.934),而生态系统蒸散(ET)模拟效果较差(R2=0.188);同时用碳水通量观测数据优化时,NEE模拟效果稍差(R2=0.929),但ET模拟效果显著提升(R2=0.824),说明利用碳水通量观测数据同时优化,SIPNET模型才能较好地模拟试验站点碳水通量.在此基础上,开展了人工林生态系统碳通量对降水变化响应的敏感性分析,发现降水量减少对光合作用的影响比对呼吸作用的影响更为强烈,且碳水通量同时参与优化时模型才能较好地模拟碳通量随降水减少而快速降低的趋势,表明如果不能同时利用碳水通量进行参数优化,模型无法正确揭示生态系统碳循环对降水变异的响应.     

遥感GPP模型在中国地区多站点的应用与比较

在区域和全球尺度上估算植被总初级生产力(GPP)对理解陆地生态系统的碳循环具有重要意义。由于地表异质性的存在,局限在站点尺度上的观测数据无法直接扩展到更大空间尺度的区域上。通过与地面观测数据相结合,遥感成为实现植被GPP空间扩展的主要工具。但是现有模型对气象数据依赖较多,且在不同气象数据集的驱动下,模拟结果间会有差异,进而产生不确定性。建立以遥感数据为主的GPP模型(简称遥感GPP模型),使其易于在区域和全球尺度上应用,是解决上述问题的一个可行方案。该研究使用TG(temperature and greenness model)和VI(vegetation index model)两个遥感GPP模型,结合中国通量观测研究联盟(China FLUX)的台站数据,对中国典型植被类型的GPP进行了模拟、比较与评估,旨在进一步提高遥感GPP模型在中国区域的适用性。结果表明:(1)TG和VI模型选用的遥感参数均与GPP观测值有较高的相关性,都可以得到可信的光合转换系数m和a。基于与夜间地表温度平均值的相关关系,m和a在空间尺度上得到了扩展,这使得TG和VI都可以应用到区域尺度上。(2)TG和VI模型的模拟值与实测值间的相关性大多较高,决定系数(R~2)多在0.67以上。但不同台站间的误差变动较大,TG模型的均方根误差为0.29–6.40 g·m~(–2)·d~(–1),VI模型的均方根误差为0.31–7.09 g·m~(–2)·d~(–1)。(3)总体而言,TG模型的表现优于VI,尤其在海拔或纬度较高、以温度限制为主的台站,TG模型的模拟效果较好。上述结果初步揭示遥感GPP模型具备了在区域尺度上应用的潜力。     

3PG碳生产模型在长白山阔叶红松林总初级生产力估算中的应用

利用ChinaFLUX长白山站阔叶红松林的通量观测数据以及同期卫星遥感数据,对3PG模型中的植被光合模型(VPM)、光能利用率模型(EC-LUE)、陆地生态系统模型(TEM)、卡内基-埃姆斯-斯坦福方法模型(CASA)4种模型进行参数重组,通过对比通量观测值与估算值的均方根误差、决定系数及平均误差确定模型的最适合参数;并利用实测的通量观测数据对优化后的模型进行拟合度验证,以提高其估算长白山阔叶红松林总初级生产力(GPP)的准确性.结果表明: 采用温度、增强植被指数、地表水分指数分别表征原模型中的温度限制因子、光合有效辐射吸收比例、水分限制因子估算长白山阔叶红松林GPP时,结果最优,优化后模型的精度(R²=0.948,RMSE=0.035 mol·m^-2·month^-1)明显优于原模型(R²=0.854,RMSE=0.177 mol·m^-2·month^-1),且能够有效改善原模型生长季明显高估的现象;通过敏感性分析可知,温度是对GPP估算不确定性影响最大的参数,其次为增强型植被指数和光合有效辐射,地表水分指数最小,且变量间的交互作用对GPP估算不确定性也存在影响.     

基于FORCCHN模型的中国典型森林生态系统碳通量模拟

森林生态系统是陆地碳循环的重要组成部分,其固碳能力显著高于其他陆地生态系统,研究森林生态系统碳通量是认识和理解全球变化对碳循环影响的关键。碳循环模型是研究森林生态系统碳通量有效工具。以长白山温带落叶阔叶林、千烟洲亚热带常绿针叶林、鼎湖山亚热带常绿阔叶林和西双版纳热带雨林等4种中国典型森林生态系统为研究对象,利用涡度相关2003-2012年观测数据,评估FORCCHN模型对生态系统呼吸（ER）,总初级生产力（GPP）,净生态系统生产力（NEP）的模型效果。结果表明：（1） FORCCHN模型能够较好的模拟中国4种典型森林生态系统不同时间尺度的碳通量。落叶阔叶林和常绿针叶林ER和GPP的逐日变化模拟效果较好（ER的相关系数分别为0.94和0.92,GPP的相关系数分别为0.86和0.74）;（2）4种森林生态系统碳通量季节动态模拟值和观测值显著相关（P<0.01）,ER、GPP、NEP的观测值和模拟值的R²分别为0.77-0.93、0.54-0.88和0.15-0.38;模型可以很好地模拟森林生态系统不同季节碳汇（NEP>0）,碳源（NEP<0）的变化规律;（3）4种森林生态系统碳通量模拟值与观测值的年际变化有很好的吻合度,但在数值大小上存在差异,模型高估了常绿阔叶林的ER和GPP,略微低估了其他3种森林生态系统ER和GPP。     

基于集合卡尔曼滤波同化方法的农田土壤水分模拟

引入实际土壤水分观测数据,运用基于集合卡尔曼滤波的数据同化方法,利用改进的生态机理模型BEPS(boreal ecosystem productivity simulator)模拟了江苏省徐州农业试验站2000-2004年冬小麦生长季的根层土壤水分动态,结果表明:经过引入观测数据进行同化后由BEPS模型得到的土壤水分模拟结果与观测值之间的决定系数、均方根误差和平均绝对误差分别为0.626 ～O.943、0.018～0.042和0.021～0.041,模拟精度较同化前有显著提高,验证了利用数据同化算法提高模型对土壤水分模拟精度的可行性.单点试验结果表明,输入变量的误差、观测值的误差、引入观测数据的频率以及引入观测数据的深度等因素对利用集合卡尔曼滤波进行同化后得到的土壤水分模拟结果有较大影响.     

浙江天目山老龄森林生态系统CO_2通量特征

物种丰富的异龄老龄森林对陆地生态系统动态模型及全球碳收支具有十分重要的意义.目前,我国关于老龄森林碳通量的研究很少,亚热带地区的老龄林更鲜有报道.本研究利用涡度相关技术观测了我国中亚热带地区的浙江天目山一个老龄常绿落叶阔叶混交林生态系统的CO_2通量.以2013年7月到2014年6月的观测数据为依据,分析了此老龄林净生态系统碳交换量(NEE)、生态系统呼吸量(R_e)、生态系统总交换量(GEE)的变化.结果表明:研究期间老龄林常绿落叶阔叶混交林生态系统NEE月总量除12、2月为正值外(表现为碳源),其余月份均为负值(表现为碳汇).NEE月总量平均为-61.52 g C·m~(-2),各月碳吸收量以6月(-149.40 g C·m~(-2))最高,10月次之,呈双峰变化;最大碳源出现在2月(23.45g C·m~(-2)).各月NEE平均日变化差异明显,6月的平均通量峰值最大,达到-0.98 mg·m~(-2)·s~(-1),12月最小,为-0.35mg·m~(-2)·s~(-1);NEE符号改变的时间也呈明显的季节变化特征;全年NEE、R_e、GEE分别为-738.18、931.05、-1669.23g C·m~(-2).与相近纬度相近林型的其他森林生态系统相比,由于其复层结构和多种幼龄更新树木的存在,其测定的固碳量较大.表明我国中亚热带天目山地区的老龄森林生态系统不是处于碳收支稳定状态,而是具有相对较高的固碳能力.     

基于FLUXNET的CLM模型总初级生产力模拟评价与误差分析

总初级生产力(gross primary productivity,GPP)的准确估计是陆地生态系统碳循环研究以及未来气候变化预测的基础。本文利用全球通量网的通量观测数据评估了CLM4.5的GPP模拟效果,结合叶面积指数(leaf area index,LAI)观测数据分析了CLM4.5模型GPP模拟误差的主要原因,并对CLM4.5模型主要的光合参数进行敏感性分析,探讨改善光合作用模拟精度的可能途径。结果表明:CLM4.5对GPP的模拟效果优于CLM4,月尺度和年尺度GPP模拟值的平均绝对偏差分别降低15%和29%。但与观测值相比,CLM4.5模拟的GPP年总量仍然具有较大偏差,平均偏差为366.06 g C·m-2·a-1。不同植被功能型GPP模拟误差具有不同的季节变化特征,误差主要发生在春季和夏季。冠层顶部比叶面积、叶片碳氮比和叶片氮含量中Rubisco氮含量所占比例是GPP模拟的3个敏感参数。未来应主要从物候期及LAI模拟的改进、磷循环过程的影响、生态系统水平光合参数集的构建等方面实现对GPP模拟精度的提高。     

植被光合呼吸模型在长白山温带阔叶红松林的优化及验证

植被光合呼吸模型(VPRM)关键参数的确定和优化是准确计算生态系统净CO_2交换(NEE)的基础。利用中国通量观测研究联盟(China FLUX)长白山站温带阔叶红松林2005年的通量观测资料,对VPRM的4个参数(最大光能利用率ε_0、光照为半饱和条件下光合有效辐射值PAR0和呼吸参数(α、β))进行优化,并使用2006年的观测资料对参数优化前后的模拟结果进行评估。结果表明:参数优化后,VPRM能够较好地模拟长白山地区2006年植物生长季NEE的变化。对30min NEE模拟的平均误差为-1.81μmol m~(-2)s~(-1),相关系数为0.72,模拟NEE平均日变化的峰值约为观测值的91%,相关系数为0.97。但在植物非生长季模型对森林NEE的模拟效果较差。模型模拟30min NEE的平均误差为0.39μmol m~(-2)s~(-1),相关系数仅为0.10,并且模拟低估NEE平均日变化白天吸收峰值约82%,日变化模拟值与观测值的相关系数为0.50。通过分析不同天气个例,发现模型可以较好地模拟晴天条件下NEE的变化,而对阴雨天NEE的模拟误差较大。该研究有利于提高VPRM模型对温带落叶阔叶林NEE的模拟能力,对进一步改进区域陆地NEE的模拟具有重要意义。     

中亚热带人工针叶林生态系统碳通量拆分差异分析

涡度通量观测可直接获取陆地生态系统与大气之间CO2净交换量(NEE),但深入认识碳循环过程和校验生态系统模型需要不同时间尺度总初级生产力(GPP)和生态系统呼吸(Re)等碳通量数据。利用中国陆地生态系统通量观测与研究网络(ChinaFLUX)中亚热带人工针叶林生态系统2003—2009年的涡度通量和气象观测数据,分析了两种NEE拆分方法对不同时间尺度GPP和Re评估的影响,结果表明:(1)两种拆分方法得到的生态系统碳通量组分(GPP和Re)的季节动态变化一致,都在生长季7、8月份达到峰值;(2)非线性回归模型拆分得到的全年Re和GPP相较于光响应曲线模型分别高出2%—28.6%和1.6%—23%,最大高出317.6 gC·m-2·a-1(2006年),逐月最大差值主要发生在8、9月份;(3)不同时间尺度上,两种方法拆分得到的GPP和Re之间差值的环境响应因子不同。在广泛采用非线性回归模型进行拆分时,如果当月光合有效辐射接近到905mol·m-2·月-1,月平均空气饱和水汽压差接近1.18 kPa时,需要考虑使用光响应曲线模型拆分该月通量,结合两种拆分方法以减小全年的误差。     

利用亚像元尺度信息改进区域冬小麦生长的模拟

为了探寻遥感观测面尺度与作物模型模拟点尺度不匹配问题的解决方案并改善区域作物生长模拟精度,以河南省鹤壁市为研究区,以冬小麦为研究对象,基于MODIS、Landsat 8遥感数据和Wheat SM作物生长模型,通过MODIS LAI过程线重建、亚像元尺度信息提取、集合卡尔曼滤波同化等方法,进行了冬小麦生长模拟的研究。结果表明:通过MODIS LAI过程线重建并提取亚像元尺度信息,冬小麦纯度在80%以上的遥感反演LAI与冬小麦两个关键生育期实测冠层LAI的均方根误差(RMSE)为0.69,以最近邻域法赋值到整个模拟区域,研究区2013—2017年模拟总产和实际总产相比的RMSE在未同化遥感反演的LAI信息时为6.73×108kg,同化未利用亚像元尺度信息调整的遥感估算LAI时,RMSE上升到8.24×108kg,同化利用亚像元尺度信息分区赋值的遥感LAI时,RMSE下降到3.48×108kg。利用亚像元尺度信息生成与作物模型时空尺度匹配的格点化LAI遥感产品,可提高作物生长模型区域化应用的精度。     

三峡水库支流水文情势差异对水-气界面二氧化碳释放通量特征的影响

选取三峡水库支流朱衣河、草堂河及其毗邻干流为研究区域,于2015年3月开展了春季水华易发期水-气界面温室气体及相关环境因子的动态观测。结果表明:该时段内,三峡水库干流总体表现为释放CO_2的"源",其通量为85.01 mmol·m~(-2)·d~(-1);在受干流泄水影响较小的朱衣河回水区,表现为强烈吸收CO_2的"汇",其通量变化范围为-73.26~-30.38 mmol·m~(-2)·d~(-1);而因"狭管效应"受干流强烈影响的草堂河支流回水区,则表现为相对较弱的CO_2释放"源",其通量变化范围为81.43~136.72 mmol·m~(-2)·d~(-1)。相关分析表明,三峡水库干支流不同水域CO_2释放通量与浮游植物初级生产力呈显著相关关系。由于受到工程调度影响,干流、支流回水区不同水域水文情势的差别,导致了浮游植物生物量和碳转换利用强度的空间差异,可能是形成三峡水库水气界面CO_2"源、汇"特征分布高度异质性的重要原因。     

利用大气二氧化碳和羰基硫浓度评估陆地生态系统模型碳通量模拟的不确定性

生态系统模型是模拟全球陆地生态系统碳循环的重要工具,但是其在全球不同区域的模拟存在很大的不确定性。如何评估陆地生态系统模型的不确定性是一项重要的研究。以北美地区为例,利用8个高塔观测站点同步获取的大气CO₂和羰基硫(OCS)浓度数据,结合WRF-STILT大气粒子扩散模型,评估了CASA-GFED3、SiB3和SiBCASA三种陆地生态系统模型模拟总初级生产力(GPP)和净生态系统CO₂交换(NEE)通量的不确定性。结果表明,SiB3模型能很好地模拟北美陆地生态系统GPP和NEE的季节变化时相和幅度,在3种模型中具有最佳的模拟能力;CASA-GFED3模型模拟的NEE季节变化较为理想、但对生长季GPP的模拟存在较大的误差,SiBCASA模型在模拟冬季晚期和春季早期的NEE和GPP时表现较不理想。研究证明了大气CO₂和OCS在评估陆地生态系统模型碳通量模拟的不确定性中的作用,为利用大气CO₂和OCS观测数据优化计算陆地生态系统光合和呼吸碳通量提供了理论支撑。     

亚热带地区马尾松林碳储量的遥感估算——以长汀河田盆地为例

全球气候的变化已使得人类日益关注森林生态系统的碳储量变化.以福建省长汀县河田盆地为例,开展马尾松林碳储量估算模型的研究.通过2010年的野外样地调查获得了马尾松林的实测数据,并将其与同年的ALOS遥感影像对应样地的植被光谱信息进行比较.通过研究5种遥感植被指数与马尾松林碳储量之间的相关关系,从中选取了基于归一化植被指数(NDVI)的研究区最佳马尾松林碳储量反演模型.精度分析表明,该模型平均相对误差为-1.95％,均方根误差为3.01 t/hm2,因此可以有效地用于反演研究区的马尾松林碳储量.利用该模型反演出河田盆地2010年马尾松林的总碳储量为114.58×104 t,碳密度为34.92 t./hm2.