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。     

基于InVEST模型的疏勒河流域碳储量时空变化研究

研究区域土地利用方式与生态系统服务碳储量的关系，对于区域生态系统保护及经济社会可持续发展具有重要意义。利用InVEST模型碳储量模块和CA-Markov模型，探究并预测疏勒河流域1990-2015及2015-2040年流域生态系统碳储量时空变化特征及其与土地利用方式之间的关系。结果表明：疏勒河流域1990、1995、2000、2005、2010、2015年碳储量分别为7.994×10⁸、7.996×10⁸、7.998×10⁸、8.038×10⁸、8.064×10⁸、8.071×10⁸t，呈逐年增加趋势，累计增加7.7×10⁶t。土地利用类型变化是导致生态系统碳储量变化的主要因素，未利用地向耕地和草地转化有利于碳储量增加，而草地向耕地和未利用地的转化则导致碳储量减少。疏勒河流域碳储量存在显著的空间格局，碳储量较高区域呈现"北部点状-中部带状-南部点状片状"特征，这种分布格局与流域土地利用类型紧密联系。预测表明至2040年疏勒河流域碳储量为9.128×10⁸t，较2015年增加13.1%，主要原因是草地、耕地和林地面积较大幅度增长，提高了流域内的碳储量。     

基于多模型集合预测尖萼红山茶物种分布

气候是影响生物多样性和物种分布的一个重要因素, 近年来由于温室气体的大规模排放, 气候正在快速的发生变化, 对植物的分布影响巨大。研究采用山茶科山茶属尖萼红山茶(Camellia edithae Hance.)作为研究对象, 通过实地考察和网上查阅获取其分布数据, 从世界气候网站和兰州寒区旱区科学数据中心获取环境变量, 结合R语言、Erdas和ArcGIS等软件对其当前和将来(2070)的分布区进行模拟并得出置信度和计算其面积变化和质心变化。研究结果表明, AUC值均大于0.9, 属于非常好的预测, 影响其分布的主要因子是Bio01(年平均温度)、Bio04(温度季节变化)、Bio15(降水量变异系数)和Bio03(昼夜温差与年温差比值)。在四种二氧化碳排放情景下(RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0及RCP8.5)所进行的预测均表明尖萼红山茶的分布面积均有收缩, 且收缩面积随着碳排放程度的加剧而增加, 且最大收缩面积占总面积的80%。通过对该物种质心变化的预测中发现, 其总体呈现向北部迁移的趋势。通过本次的预测发现气候变化在未来可能对尖萼红山茶的生存威胁很大。     

未来气候变化对四种木姜子地理分布的影响

该文利用最大墒模型(Maxent)和地理信息系统(ArcGIS 10.3)软件对中国木姜子属(Litsea)四种资源植物在我国当代、未来(2061年—2080年)气候条件下的潜在分布区进行预测,并对其适宜区进行分析和划分。结果表明:山鸡椒(Litsea cubeba)适宜区广泛分布在长江以南区域,在未来时段2061年—2080年两种(RCP2.6、RCP8.5)二氧化碳浓度情景下适宜区面积分别减少4.9%和0.5%; 毛豹皮樟(L. coreana)适宜区主要分布在中亚热带及北亚热带区域,分布相对偏北,其在未来2061年—2080年两种二氧化碳浓度情景下适宜区面积分别增加5.6%和4.5%; 华南木姜子(L. greenmaniana)适宜区主要分布在我国南亚热带区域; 毛叶木姜子(L. mollis)适宜区广泛分布在亚热带区域。这两种树种在未来气候RCP2.6情景下适生面积减少1.0%和3.3%,在RCP8.5情景下减少5.6%和8.3%。上述结果说明木姜子属不同种由于生态习性差异对未来的气候变化的响应不尽相同,对这些植物引种栽培须考虑气候变化的影响。     

大气硝酸盐氧同位素异常及应用进展

近年来人为活动导致的大气硝酸盐不断增加,危害人体健康和生态环境。厘清大气硝酸盐的来源及形成机理至关重要。多氧稳定同位素技术是一种强有力的示踪手段,能够有效指示大气硝酸盐生成的氧化路径,在气溶胶、水体、土壤、森林、古气候研究中得到了广泛应用。本文总结了大气硝酸盐氧同位素异常(Δ17O)的测定方法(热裂解法、反硝化细菌法、化学法),探讨了Δ17O的产生原因,并围绕硝酸盐的形成过程阐明硝酸盐Δ17O的示踪机制,综述了Δ17O在大气化学反应机制研究中的应用。在此基础上,本文提出目前Δ17O研究的不足并对未来需要开展的研究进行了展望。     

基于ARIMA-ANN模型的生态安全评价及预测——以河西走廊城市群为例

生态安全是社会经济可持续发展的基本保障,研究区域生态安全时空格局历史演变与发展趋势具有重要意义。本文选取河西走廊地区5个地级市为对象,建立基于PSR-EES模型的生态安全评价指标体系,采用综合指数法计量其2008-2017年期间10年生态安全值,进而采用ARIMA-ANN模型预测未来该区域生态安全变化趋势。结果表明:河西走廊地区生态安全呈波动上升状态,演变特征与区域的生态保护规划与政策措施相吻合;各地级市生态安全等级与理想状态存在不同程度的差距;张掖、金昌、酒泉三市存在一定的生态风险;采用ARIMA单项模型、ARIMA-ANN组合模型对河西走廊区域生态安全变化趋势进行预测的平均相对误差、相关系数分别为2.01%、0.8852(ARIMA)和1.09%、0.9665(ARIMA-ANN);ARIMA-ANN组合模型预测河西走廊地区2020年的生态安全值达0.8107,处于V级。本研究证明,ARIMA-ANN组合模型在区域生态安全演变评价和发展趋势预测中获得较高的准确度和精度,对优化区域生态空间布局和安全管理具有实践价值。     

水分驱动下茵陈蒿(Artemisia capillaris Thunb.)地上生物量模型与异速生长特征

构建生物量预估模型,探究生物量在各器官中的分配策略和异速生长关系及其对环境因子的响应,对理解植物群落结构、功能、碳储存和分配机制具有重要意义。本研究以内蒙古荒漠草原常见种茵陈蒿(Artemisia capillaris Thunb.)为对象,在不同水分处理下,利用易测指标,如株高、基径、分枝数、冠幅和生物量等参数建立生物量模型,采用标准化主轴分析法分析其异速生长关系。结果表明:在不同水分处理下,茵陈蒿的最佳生物量预估模型的变量选择不同;不同水分处理下茵陈蒿各器官间、各器官与地上生物量间的异速生长关系不同,但相对于自然降水量,增水和减水50%下均为等速生长,这说明在不同水分条件下茵陈蒿对各器官间的资源配置存在权衡策略,符合最优分配假说;而在极端气候条件下,各器官对资源的竞争会变弱;在荒漠草原中,对草本植物进行生物量模拟,选择预测变量和方程模型时,应考虑生长季降水量。本研究可为荒漠草原草本植物生物量预估模型的建立和异速生长关系对环境因子适应的理解等提供方法支持及理论依据。     

基于稳定氧同位素确定植物水分来源不同方法的比较

利用稳定同位素技术确定植物水分来源,对提高生态水文过程的认识和对干旱半干旱区的生态管理至关重要。目前基于稳定同位素技术确定植物水分来源的方法众多,但不同方法之间对比的研究较少。本研究基于原位样品采集,室内实验测试,利用直接对比法、多元线性混合模型(IsoSource)、贝叶斯混合模型(MixSIR、MixSIAR)和吸水深度模型分析植物水分来源,并对比各方法的优缺点。结果表明:相对于多元线性混合模型(IsoSource)而言,贝叶斯混合模型(MixSIR、MixSIAR)具有更好的水源区分性能,但对数据要求较高,且植物木质部水和潜在水源同位素组成的标准差越小,模型运行结果的可信度更高。本研究中贝叶斯混合模型(MixSIR)为最优解。在利用稳定氢氧同位素技术确定植物水分来源时,可先通过直接对比法定性判断植物可能利用的潜在水源,然后再用多元线性混合模型(IsoSource)、贝叶斯混合模型(MixSIR、MixSIAR)计算出各潜在水源对植物的贡献率和贡献范围,必要时可评估模型性能,选择出最优模型,定量分析植物的水分来源。若植物主要吸收利用不同土层深度的土壤水,可结合吸水深度模型计算出植物吸收土壤水的平均深度。本研究为干旱半干旱地区利用同位素技术确定植物水分来源方法的选择提供了理论依据。