【摘要】：森林是陸地生態(tài)系統(tǒng)的主體,在減緩溫室效應(yīng)、維持全球碳平衡中發(fā)揮重要作用。區(qū)域尺度森林生態(tài)系統(tǒng)的碳通量評價,是全球碳循環(huán)以及對全球變化的區(qū)域相應(yīng)研究的重要內(nèi)容,而區(qū)域尺度的過程模型則是分析和預(yù)測區(qū)域碳平衡的重要技術(shù)途徑,也是制定各國區(qū)域尺度下森林增匯,實現(xiàn)林業(yè)可持續(xù)發(fā)展的有力保障。因此,量化森林生態(tài)系統(tǒng)的碳通量值對研究陸地生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)以及全球碳的源/匯具有相當重要的意義。本研究以我國東北森林為研究對象,借助遙感和地理信息系統(tǒng)技術(shù),獲取多時相空間信息數(shù)據(jù),將通量數(shù)據(jù)、遙感數(shù)據(jù)、MT-CLIM氣候模擬模型和Biome-BGC過程模型相融合,構(gòu)建適用于我國東北森林生態(tài)系統(tǒng)的區(qū)域尺度Biome-BGC模型。從模型輸入數(shù)據(jù)、模型適宜性、模型驗證和精度方面入手,分別采用了 PEST(Model-independent Parameter Estimation,PEST)和集合卡爾曼濾波(Ensemble Kalman Filter,EnKF)兩種模型參數(shù)優(yōu)化方法,進一步完善該模型的碳通量模擬,實現(xiàn)不同時間尺度年、月和日的空間分辨率1km東北森林碳通量估算,并對模擬結(jié)果加以時空分析。通過本研究,主要得到以下幾方面結(jié)論:1、Biome-BGC模型驅(qū)動數(shù)據(jù)的參數(shù)化方面:氣象數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)和植被生理生態(tài)參數(shù)為模型驅(qū)動數(shù)據(jù)。選取2000～2015年0.5°×0.5°逐日氣象和降水量格點數(shù)據(jù)集,通過MT-CLIM氣候模型模擬和克里金空間插值方法,將本研究區(qū)362個氣象格點生成Biome-BGC 模型所需的多時間序列氣象柵格數(shù)據(jù)集,建立東北地區(qū) 日值氣象柵格數(shù)據(jù)庫。基于ENVI/IDL平臺編寫了批量處理程序,提高數(shù)據(jù)處理效率和數(shù)據(jù)質(zhì)量。2、Biome-BGC模型參數(shù)優(yōu)化方面:綜合考慮了優(yōu)化方法的適用性、模型改進和運行計算時間成本等因素,在站點尺度上,模型初始化/狀態(tài)參數(shù)采用PEST方法優(yōu)化(N固定參數(shù)和最大氣孔導度參數(shù)),而模型狀態(tài)變量參數(shù)采用EnKF方法優(yōu)化(陽生葉Vmax、陰生葉Vmax、總投影LAI和分解速率綜合標量rate_scalar),將兩種方法優(yōu)勢互補�；赩isual studiO2003平臺編寫了程序,將算法與模型耦合,從而實現(xiàn)模型參數(shù)的優(yōu)化。通過數(shù)據(jù)同化技術(shù),不僅優(yōu)化碳通量,也同時優(yōu)化森林生態(tài)系統(tǒng)模型參數(shù)。在區(qū)域尺度上,以柵格化的多源時空數(shù)據(jù)作為模型輸入數(shù)據(jù),將站點尺度的參數(shù)優(yōu)化研究結(jié)果推廣到區(qū)域模型應(yīng)用,從而達到提高其模擬精度和區(qū)域適應(yīng)性的目的。3、Biome-BGC模型模擬與運行方面:站點尺度模型模擬2011年帽兒山森林生態(tài)臺站的日值碳通量:總初級生產(chǎn)力(GPP)和生態(tài)系統(tǒng)總呼吸(Re);區(qū)域尺度模型模擬的2000-2015年東北森林生態(tài)系統(tǒng)年、月值碳通量,主要包括:總初級生產(chǎn)力(GPP)、凈初級生產(chǎn)力(NPP)、凈生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力(NEP)、維持呼吸(MR)、生長呼吸(GR)和異養(yǎng)呼吸(HR)�；贓NVI/IDL平臺編寫了程序,采用數(shù)據(jù)分塊批量和多線程并行計算模式,實現(xiàn)區(qū)域尺度模型運行和柵格結(jié)果輸出,有效地提高了模型運行效率。4、東北森林生態(tài)系統(tǒng)碳通量時空分析方面:GPP、NPP和NEP年值變化分別為334.6～1993.8gC·m-2·a-1,40～828.19gC·m-2·a-和-349.78～314.08gC·m-2·a-1;MR、GR 和 HR 年值變化分別為 72.49～1133.99gC·m-2·a-1,51.39～247.59gC·m-2·a-1 和 195.87～960.76gC·m-·a-1。碳通量年均值的空間分布大小關(guān)系:NEP為黑龍江省遼寧省吉林省,其它均為遼寧省吉林省黑龍江省;NEP為大興安嶺長白山小興安嶺,MR為長白山大興安嶺小興安嶺,其它均為長白山小興安嶺大興安嶺。針、闊和混交林碳通量年均值彼此相差不大。GPP、NPP 和 NEP 月值變化分別為 0～335.39gC·m-2,-54.7～170.19gC·m-2 和-113.06～85gC·m-2;MR、GR 和 HR 月值變化分別為 0.18～176.95gC·m-2,0～50.43gC·m-2 和 0.52～153.12gC·m-2。碳通量月均值的空間分布大小關(guān)系:NEP為黑龍江省遼寧省吉林省,其它均為遼寧省吉林省黑龍江省;GPP和NEP均為長白山大興安嶺小興安嶺,GR為大興安嶺長白山小興安嶺,NPP、MR和HR為小興安嶺長白山大興安嶺;NEP為闊葉林混交林針葉林,MR為針葉林闊葉林混交林,其它均為針葉林混交林闊葉林。5、東北森林生態(tài)系統(tǒng)碳源/匯分析方面:除了 2010年、2013年外,NEP年均值大約50gC·-2·a-1左右。由于東北森林正處于較穩(wěn)定的頂極群落生態(tài)系統(tǒng)狀態(tài),固碳能力較穩(wěn)定,在氣候變化和擾動因素影響下,會引起個別年份出現(xiàn)較大波動,且干旱程度決定了NEP值。NEP月均值年內(nèi)變化表現(xiàn)為單峰曲線,最大值6月為33.72gC·m-2,最小值4月為-24.47gC·m-2,具有非生長季值很低,生長季4-11月值較高的特點,生長季的開始月和結(jié)束月有兩個明顯低谷且NEP為負值。由于東北森林生態(tài)系統(tǒng)碳匯是一種動態(tài)變化過程,NEP的變化與氣候變化、擾動因素,以及森林生長狀態(tài)相關(guān)。6、東北森林生態(tài)系統(tǒng)呼吸模擬分析方面:MR、GR和HR年值分別為265gC·m-2·a-1,150gC·m-2·a-1和450gC·m-2·a-1左右,MR和HR年際變化總體表現(xiàn)為穩(wěn)定逐步增加趨勢。MR、GR和HR月值的年內(nèi)變化均表現(xiàn)為單峰曲線,具有非生長季值很低,生長季值較高的特點。MR月均值最大值8月為59.34gC·m-2,最小值1月為2.95gC·m-2;GR月均值最大值為6月31.11gC·m-2,最小值為1月和12月均為OgC·m-2;HR月平均值最大值7月為77.38gC·m-2,最小值12月為7.51gC·m-2。MR、GR和HR年值和月值均為HRMRGR,東北森林異養(yǎng)呼吸強于自養(yǎng)呼吸的碳釋放。7、東北森林生態(tài)系統(tǒng)碳通量時空模擬驗證和評價方面:在站點尺度上,優(yōu)化模擬結(jié)果與帽兒山森林生態(tài)臺站通量觀測數(shù)據(jù)比較,GPP和Re的R2比默認模型提高了 10.67%和10.59%,RMSE分別為2.53和0.55,誤差比默認模型分別降低了 22.87%和57.03%,生長季GPP和Re總量比默認提高了 17.0%和21.72%。在區(qū)域尺度上,將優(yōu)化模擬結(jié)果分別與森林資源清查樣地數(shù)據(jù)和MODIS遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品,以及其他模型估算研究結(jié)果進行比較,驗證說明了 Biome-BGC模型模擬獲得較好的效果。因此,本研究區(qū)域尺度Biome-BGC模型的模擬應(yīng)用在東北森林的碳通量估算是可靠的和有效的,將有助于實現(xiàn)通量觀測、遙感數(shù)據(jù)和生態(tài)模型的綜合應(yīng)用,為區(qū)域尺度森林碳源/匯時空分布格局研究提供參考依據(jù)。
【學位授予單位】：東北林業(yè)大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：S718.5

【參考文獻】

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