基于过程模型的气候变化对长白落叶松人工林净初级生产力的影响

气候变化对净初级生产力(NPP)会产生显著的影响,但影响的方向和程度存在较大的不确定性。过程模型是揭示气候变化对森林生产力影响的重要工具。该文以吉林省四平、临江、白山等地10个林区30块长白落叶松(Larix olgensis)人工林固定样地为研究对象,基于气候、土壤、林分生长等观测数据,运用3-PG模型模拟了长白落叶松人工林NPP在一个轮伐期(40年)内随林龄的动态变化,以及在未来不同气候情景条件下NPP的变化情况。结果表明:通过本地参数化后的3-PG模型模拟的长白落叶松林NPP为272.79–844.80 g·m~(–2)·a~(–1),与基于样地实测的NPP具有很好的一致性,平均相对误差和相对均方根误差均小于12%。在未来CO_2浓度、温度及降水同时增加的情景下,长白落叶松林NPP明显增加。单独增加温度会减小长白落叶松林的NPP,而降水及CO_2浓度增加能够在一定程度上促进NPP的增加,但降水增加的正效应明显弱于温度升高的负效应。参数敏感性分析表明:生长最适温度、林分比叶面积达(年龄为0时比叶面积+成熟叶比叶面积)/2时的林龄、每次霜冻导致生产力流失天数是模型的关键参数。因此,3-PG模型可以准确地模拟长白落叶松的NPP,模拟结果可为应对气候变化的长白落叶松经营管理提供依据。     

辽东栎林净初级生产力对气候变化情景响应的模拟与分析

利用生态系统模型BIOME-BGC模拟北京东灵山地区辽东栎(Suercus liaotungensis Koidz)林生态系统净初级生产力(net primary productivity,NPP)对全球气候变化潜在响应。首先,BIOME-BGC模型模拟的土壤含水量和NPP与该地区实际测量结果、其他模型模拟研究进行比较分析,结果显示BIOME-BGC能较好的模拟辽东栎林生态系统净生产力。然后,利用BIOME-BGC模拟辽东栎林生态系统NPP对不同气候变化的响应。结果表明:(1)NPP对温度变化不敏感,而对降水和CO_2变化极为敏感;(2)温度、降水和CO_2对NPP的影响并没有显示出交互作用。     

Testing parameter sensitivities and uncertainty analysis of Biome-BGC model in simulating carbon and water fluxes in broadleaved-Korean pine forests

生态过程模型的发展为研究者在长时间序列和区域尺度的研究提供了便利, 但模型模拟的准确性受到模型自身结构、模型参数估计合理性的影响。敏感性分析能够定量或定性筛选出对模型模拟结果影响较大的敏感参数, 是模型参数校准过程中的重要工具, 也是建模和应用的先决条件。该文以阔叶红松林为研究对象, 采用全局敏感性分析方法——傅里叶幅度灵敏度检验扩展法(EFAST)对Biome-BGC模型的生理生态参数进行了敏感性分析, 分别分析了红松(Pinus koraiensis)和阔叶树的净初级生产力(NPP)、蒸散(ET)对参数变化的敏感性。结果表明: (1)模拟红松NPP的不确定性高于阔叶树, 但二者的模拟ET的不确定性均较小。阔叶树的NPP和ET对生理生态参数的敏感性总体上都小于红松。(2)无论是红松、阔叶或其他植被类型, 模拟NPP均表现出对叶片碳氮比、细根碳氮比、比叶面积(SLA)和冠层截留系数的敏感性, 这4个参数的高敏感性主要是由模型自身结构所决定的, 与植被类型和研究地区的关系较小。对模拟ET而言, 细根与叶片碳分配比、新茎与新叶碳分配比和SLA均是影响红松和阔叶树ET的敏感参数, 但红松ET主要受参数与参数间的二阶或多阶交互作用的间接影响, 而阔叶树ET则主要是受到敏感参数直接效应的影响。(3)除了上述影响红松和阔叶树碳水通量的共性参数外, 诸如核酮糖-1,5-二磷酸羧化酶中叶氮含量、叶片与细根周转率、所有叶面积与投影叶面积之比等也是对模拟结果有影响的重要参数, 但是其敏感程度随物种不同和研究区不同而不同, 所以这类参数可以根据具体情况进行参数本地化, 对于其他不敏感参数则可以采用模型缺省值。     

Biome-BGC模型模拟阔叶红松林碳水通量的参数敏感性检验和不确定性分析

生态过程模型的发展为研究者在长时间序列和区域尺度的研究提供了便利, 但模型模拟的准确性受到模型自身结构、模型参数估计合理性的影响。敏感性分析能够定量或定性筛选出对模型模拟结果影响较大的敏感参数, 是模型参数校准过程中的重要工具, 也是建模和应用的先决条件。该文以阔叶红松林为研究对象, 采用全局敏感性分析方法——傅里叶幅度灵敏度检验扩展法(EFAST)对Biome-BGC模型的生理生态参数进行了敏感性分析, 分别分析了红松(Pinus koraiensis)和阔叶树的净初级生产力(NPP)、蒸散(ET)对参数变化的敏感性。结果表明: (1)模拟红松NPP的不确定性高于阔叶树, 但二者的模拟ET的不确定性均较小。阔叶树的NPP和ET对生理生态参数的敏感性总体上都小于红松。(2)无论是红松、阔叶或其他植被类型, 模拟NPP均表现出对叶片碳氮比、细根碳氮比、比叶面积(SLA)和冠层截留系数的敏感性, 这4个参数的高敏感性主要是由模型自身结构所决定的, 与植被类型和研究地区的关系较小。对模拟ET而言, 细根与叶片碳分配比、新茎与新叶碳分配比和SLA均是影响红松和阔叶树ET的敏感参数, 但红松ET主要受参数与参数间的二阶或多阶交互作用的间接影响, 而阔叶树ET则主要是受到敏感参数直接效应的影响。(3)除了上述影响红松和阔叶树碳水通量的共性参数外, 诸如核酮糖-1,5-二磷酸羧化酶中叶氮含量、叶片与细根周转率、所有叶面积与投影叶面积之比等也是对模拟结果有影响的重要参数, 但是其敏感程度随物种不同和研究区不同而不同, 所以这类参数可以根据具体情况进行参数本地化, 对于其他不敏感参数则可以采用模型缺省值。     

生态过程模型敏感参数最优取值的时空异质性分析——以BIOME-BGC模型为例

生态过程模型是当前研究陆地生态系统水循环、碳循环有力的工具,但此类模型参数众多,参数的合理取值对模型模拟结果有重要影响.以往研究对模型参数的敏感性以及参数的优化取值有诸多的分析和讨论,但有关参数最优取值的时空异质性关注较少.本文以BIOME-BGC模型为例,在常绿阔叶林、落叶阔叶林、C3草地3种植被类型下,通过构建敏感性判别指数,筛选出模型的敏感参数,并在每种植被类型下选取两个试验站点,使用模拟退火算法结合实测通量数据构建目标函数,获取各站点敏感参数逐月的最优取值,然后构建时间异质性判别指数、空间异质性判别指数和时空异质性判别指数对模型敏感参数最优取值的时空异质性进行定量分析.结果表明:BIOME-BGC模型在3种植被类型下遴选出的敏感参数大部分一致,少数有差异,但参数的敏感性强弱在不同植被类型下的表现不尽相同;BIOME-BGC模型敏感参数的最优取值,大都具有不同程度的时空异质性,但不同植被类型下,敏感参数最优取值的时空异质性表现各异;敏感参数中与植被生理、生态相关的参数,其时空异质性相对较小,而与环境、物候相关的参数,其时空异质性普遍较大;在3种植被类型下,模型敏感参数最优取值的时间异质性与空间异质性表现出显著的线性相关性;依据其最优取值的时空异质性,可对BIOME-BGC模型敏感参数进行类型划分,以便在实践应用中采取不同的参数率定策略.本研究结论有助于加深对生态过程模型参数特性及最优取值的理解,可为实践应用中模型参数的合理取值提供一种思路和参考.     

阔叶红松林净初级生产力模型参数的敏感性

PnET-Ⅱ(photosynthesis and evapotranspiration)模型是生态系统过程模型,运行过程中所需的参数较多, 包括植被、土壤和气候参数等.本文估计了丰林自然保护区阔叶红松林中红松和阔叶树的总净初级生产力（NPP）和枝干NPP对PnET-Ⅱ模型参数变化的敏感程度.结果表明: PnET-Ⅱ模型的植被参数中,林冠参数变化对模拟结果影响较大,且红松总NPP对植被参数的敏感性大于阔叶树;红松和阔叶树NPP对土壤持水量变化敏感性较小,且红松NPP对土壤持水量的敏感性略小于阔叶树;在气候情景范围内,气温变化对红松和阔叶树NPP的影响最大,降水和光合有效辐射次之.不同气候情景对NPP模拟结果的影响不同.红松和阔叶树的总NPP和枝干NPP对各输入参数的敏感程度并不完全一致.     

IBIS模拟东北东部森林NPP主要影响因子的敏感性

IBIS (Integrated Biosphere Simulator) 模型是生态系统过程模型,运行过程需要大量输入变量,包括植被、土壤和气候等。本文基于2004 — 2005年帽儿山不同植被类型净初级生产力（NPP）实测数据,修改了模型内部参数,使其更适合于我国东北东部地区NPP模拟。本文还展开了NPP对模型主要输入变量变化敏感程度的研究。结果表明：IBIS模型的输入变量中,叶面积指数（LAI）对模拟结果影响较大,且NPP对LAI 增加/降低5%敏感性最强;在气候情景范围内,仅考虑单一气象因子作用,NPP对温度变化敏感性最小;对降水量反应敏感,并随降水量增多而升高。     

华北地区油松林生态系统对气候变化和CO2浓度升高的响应——基于BIOME-BGC模型和树木年轮的模拟

应用BIOME-BGC模型和树木年轮数据模拟1952-2008年华北地区典型油松林生态系统净初级生产力(NPP)动态,探究了树木径向生长和NPP对区域气候变暖的响应以及未来气候情景下油松林生态系统NPP动态变化.结果表明:1952-2008年,研究区油松林生态系统NPP波动于244.12 ～645.31 g C·m-2·a-1,平均值为418.6 g C·m-2·a-1.5-6月的平均温度和上年8月至当年7月的降水是限制该地区油松径向生长和油松林生态系统NPP的主要因子.研究期间,随着区域暖干化趋势的加强,树木径向生长和生态系统NPP均呈下降趋势.未来气候情景下,NPP对温度和降水的单独和复合变化的响应为正向.CO2浓度升高有利于油松林生态系统NPP的增加,CO2的施肥效应使NPP增加16.1％.在生态系统和区域水平,树木年轮是一种理想的指示生态系统动态变化的代用资料,可以检验和校正包括BIOME-BGC模型在内的各种生态系统过程模型.     

华北地区油松林生态系统对气候变化和CO2浓度升高的响应——基于BIOME-BGC模型和树木年轮的模拟

应用BIOME-BGC模型和树木年轮数据模拟1952-2008年华北地区典型油松林生态系统净初级生产力（NPP）动态,探究了树木径向生长和NPP对区域气候变暖的响应以及未来气候情景下油松林生态系统NPP动态变化.结果表明：1952-2008年,研究区油松林生态系统NPP波动于244.12～645.31 g C·m^-2·a^-1,平均值为418.6 g C·m^-2·a^-1.5-6月的平均温度和上年8月至当年7月的降水是限制该地区油松径向生长和油松林生态系统NPP的主要因子.研究期间,随着区域暖干化趋势的加强,树木径向生长和生态系统NPP均呈下降趋势.未来气候情景下,NPP对温度和降水的单独和复合变化的响应为正向.CO₂浓度升高有利于油松林生态系统NPP的增加,CO₂的施肥效应使NPP增加16.1%.在生态系统和区域水平,树木年轮是一种理想的指示生态系统动态变化的代用资料,可以检验和校正包括BIOME-BGC模型在内的各种生态系统过程模型.     

PROSPECT5耦合4SAIL模型的亚热带典型森林冠层反射率时间序列模拟

冠层反射率在森林植被类型精确解译、森林碳同化关键参数如叶面积指数(LAI)、叶绿素等遥感反演等方面具有重要意义.本研究以亚热带毛竹林、雷竹林和常绿落叶阔叶混交林3种典型森林类型为研究对象,通过耦合PROSPECT5和4SAIL模型模拟其冠层反射率时间序列.首先,对PROSPECT5和4SAIL模型参数进行敏感性分析,探讨模型参数对冠层反射率的影响;其次,利用实测反射率对不敏感参数进行优化,并确定其参数值;最后,耦合PROSPECT5和4SAIL模型模拟3种亚热带森林冠层反射率,并与MODIS反射率进行对比.结果表明:LAI对第1、2、3、5、7波段最敏感,各波段的总敏感指数分别为0.80、0.83、0.94、0.66、0.47;叶绿素含量对第4波段最敏感,总敏感指数为0.59;叶片含水量对第6波段的敏感性最大,总敏感性指数为0.54;叶子结构参数、类胡萝卜素、热点参数、干物质含量和土壤干湿比等参数对各个波段都不敏感或敏感性较小.优化后的PROSPECT5和4SAIL模型模拟得到的冠层反射率能够真实反映3种典型森林的季节性变化规律,通过与MODIS反射率对比分析发现,模拟冠层反射率和MODIS反射率之间具有较高的决定系数,分别为0.86、0.90、0.93,均方根误差(RMSE)也较小,分别为0.09、0.07、0.05,且模拟反射率能在一定程度上解决MODIS反射率数据冬季易受雨雪、混合像元影响等问题.     

不同步长尺度下BEPS碳循环模型的协同应用

小时步长的BEPSHourly模型可以模拟植被日内生态生理过程,但模型的结构及解算过程复杂耗时,常适用于站点尺度进行参数优化及总初级生产力(GPP)、净初级生产力(NPP)的日内变化分析;日步长的BEPSDaily模型解算日光合速率方法简单,不涉及众多的迭代过程,模型耗时较少,适用于模拟计算区域初级生产力及分析区域碳源/汇空间分布.本研究根据BEPSDaily及BEPSHourly各自的模型特点及适用性,提出了小时步长及日步长BEPS模型的协同应用研究方法.首先利用BEPSHourly模型在站点尺度进行主要光合作用参数——最大羧化速率(V_{c max})、最大电子传递速率(J_max)的优化,将优化后主要光合作用参数引入区域BEPSDaily模型进行参数修正,再基于优化修正后的区域BEPSDaily模型进行区域NPP估测.结果表明: 基于通量数据对光合作用主要参数进行优化可以提高模型的模拟能力;2011年,帽儿山地区不同森林类型的初级生产能力依次为阔叶林>针阔混交林>针叶林;本研究提出的不同步长尺度碳循环模型协同应用研究方法能够有效地进行主要光合作用参数的优化,模拟GPP、NPP的月平均日内变化,快速估测区域NPP并分析碳源/汇空间分布.     

BP人工神经网络模拟杨树林冠蒸腾

利用2008和2010年的气温、饱和差、总辐射和叶面积指数作为模型输入,液流法观测的蒸腾速率作为模型输出,建立了用于杨树林冠蒸腾模拟的BP人工神经网络模型,利用2009年的观测数据对模型的模拟能力进行了检验,并应用连接权值计算得到的输入变量对输出变量的相对贡献进行了敏感性分析。结果表明:建立的BP人工神经网络蒸腾模型可以很好的模拟林冠蒸腾大小和季节变化,模拟的绝对误差和绝对相对误差的平均值分别为0.11 mm/d和9.5%,纳什效率系数为0.83;输入变量对蒸腾的相对贡献以及蒸腾与输入变量之间的相关性大小顺序相同,均为总辐射叶面积指数饱和差气温。     

辽东山区长白落叶松人工林天然更新障碍分析

通过对辽东山区不同间伐强度下长白落叶松林内种子库,种子萌发,幼苗出现、成活与生长的观测,分析了长白落叶松天然更新的主要影响因素.结果表明:40年生落叶松人工林的种子雨中,有30%的种子有活力,可以满足天然更新的需要;土壤种子库的种子主要分布在枯枝落叶层,4月下旬林内种子开始萌发,6月幼苗数量达到最大,幼苗累计出现率与间伐强度(光照)之间无显著相关,只受到地被物的影响;随间伐强度的增加,幼苗平均存活率提高,但林下幼苗生长缓慢,苗高均不超过6 cm;林内当年幼苗9月全部消失,没有超过1年生的幼苗,但皆伐迹地的更新幼苗存活较多、生长良好.初步确定地被物和光照是辽东山区长白落叶松天然更新的主要障碍因子.     

SWMM模型参数局部灵敏度分析

利用Morris筛选法,分析了3场不同雨强降雨条件下,城市降雨径流模型SWMM的水文水力模块和水质模块的参数灵敏度。结果表明:对SWMM模型径流总量和径流峰值最敏感的参数依次是不透水面洼蓄量(destore-imperv)、管道曼宁系数(conduit roughness)和汇流区宽度(width-K),最大灵敏度分别为-0.329、-0.144、0.133和-0.294、0.171和0.143;对污染物总量敏感性较高的是路面和屋面的最大积累量(max buildup)、冲刷系数(coefficient)和冲刷指数(exponent)参数。雨强对于SWMM模型水文水力参数中的下渗参数的敏感性有较大影响,而对水质参数的敏感性影响较小;研究区的土地利用状况对参数敏感性也有较大的影响。水质参数总体的稳定性要高于水文水力参数。     

用光合-蒸散耦合模型模拟冬小麦CO2通量的日变化

根据SPAC理论建立了一个冬小麦光合和蒸散的耦合模型.冬小麦CO2通量包括冠层光合、呼吸和土壤呼吸.冠层光合采用了Farquhar光合作用生化模型,并通过冠层阻力的参数化将光合作用与蒸腾作用耦合起来.用涡度相关方法观测了CO2通量,对模型进行了验证,结果显示模型可以较好地模拟CO2通量日变化过程.对模型的敏感性分析发现日间CO2通量最敏感的参数是初始量子效率.其次,CO2通量对光响应曲线凸度、CO2补偿点、凋萎点和叶面积指数的变化也有着较强的敏感性;夜间CO2通量敏感的参数是最适温度下Rubisco催化能力和暗呼吸参数.     

气候变化对长白山阔叶红松林冠层蒸腾影响的模拟

应用基于过程的碳水耦合多层模型对长白山阔叶红松林冠层蒸腾量进行了模拟和模型验证,并模拟了冠层蒸腾量对未来气候变化的响应.结果表明:多层模型可以较好地模拟长白山阔叶红松林冠层蒸腾量,模拟值与涡动相关技术观测的实测值拟合较好.冠层蒸腾对气候变化响应的模拟显示,气温升高,潜热通量(LE)增加;土壤含水量减少,LE减少;大气CO2浓度增加,LE减少.在研究假定的气候变化情景下,LE对0～20 cm土壤含水量减少10%、CO2浓度增加190μmol·mol-1的联合变化的响应最敏感,对气温增加3.6℃、土壤含水量减少10%的联合变化的响应不敏感.     

基于InTEC模型的塔河森林净初级生产力影响因子定量分析

森林净初级生产力(NPP)是反映森林碳源/汇能力的重要参数,其时空变化同时受气象变化(大气温度、降水等)、大气成分变化(CO₂浓度、N沉降)和各种森林干扰的影响.然而,目前影响森林NPP变化的关键因子尚不明确.为了探究这一问题,本研究在综合考虑InTEC模型的干扰和非干扰因子的基础上,重新模拟了不同立地指数下的NPP-林龄关系,并嵌入1987—2015年林火数据,模拟1901—2015年塔河森林平均NPP变化特征,设计9种模拟情景定量分析1961—2015年不同影响因子对塔河森林NPP变化的贡献,并探究塔河森林NPP年际以及年代变化的主要影响因子,为森林经营提供指导性策略.结果表明: 1901—1960年,塔河森林NPP的变化趋势较为平稳,1960年以后NPP随干扰因子变化趋势显著.林火和立地指数(SCI)的引入,均在不同时间对NPP的分布特征产生了不同影响.1960年以后,塔河森林NPP大幅变化的主要原因是森林年龄和林火的干扰,其年际平均贡献率为-49%,其次是降水和CO₂,分别为-28%和17%,气温和氮沉降的平均贡献率分别为5%和1%.     

城市雨洪SWMM 模型的敏感参数研究综述

伴随城市化的发展, 城市降雨径流水文机制发生改变, 城市内涝频繁发生和水质恶化严重, 最终造成城市水生态环境退化现象日益凸显。由美国EPA 研发的SWMM 模型成为城市降雨径流模拟研究的重要工具, 广泛应用于城市降雨径流产生、输移过程及其管理措施效果等方面的模拟研究, 但其参数的确定是其应用的关键性问题。可见, 对SWMM 模型敏感参数进行识别分类及其敏感性研究, 不仅有利于降低SWMM 模型应用时参数选取的工作量, 还可以提高其模拟结果的准确度。将SWMM 模型的主要敏感参数分为6 类: 汇水区性状参数、透水性地表与不透水性地表相关参数、下渗相关参数、传输模块参数、污染物累积冲刷相关参数和其他参数, 并分析得出敏感参数主要受模型输出变量类型、降雨强度和土地利用类型等因素的影响。在此基础上, 提出了针对SWMM 模型参数敏感性方面今后研究的重点, 以期为SWMM 模型在国内的应用与研究提供参考。     

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.     

长白山红松年轮碳同位素与净初级生产力的关系

解析树木年轮碳同位素变化是揭示气候与环境变化的有效途径,然而少有研究分析年轮碳同位素对森林净初级生产力(NPP)的指示效应.基于生长季气象因子,分析了长白山红松年轮δ¹³C记录序列与阔叶红松林红松种群NPP变化趋势以及两者之间的相关关系.结果表明: 1970年以前,研究区红松年轮δ¹³C与红松种群NPP变化同步,且两者间呈极显著线性正相关关系,年轮δ¹³C记录了气候变化对红松种群NPP的影响;1970年以后,红松年轮δ¹³C与红松种群NPP变化出现分异,两者呈负相关关系但相关性不显著,表明干旱等其他环境因子的影响使年轮δ¹³C对气候变化的敏感性和对NPP指示性降低.这一相关关系在红松年轮δ¹³C与当年和下一年红松种群NPP之间都存在,表明当年环境状况对来年红松生长的重要意义.说明长白山红松年轮δ¹³C对红松种群NPP有良好的指示性,树木年轮δ¹³C有重建森林历史NPP长期变化的潜力.