發(fā)布時(shí)間：2017-12-08 07:02

  本文關(guān)鍵詞：森林生態(tài)系統(tǒng)碳通量多模式模擬與動(dòng)態(tài)分析

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【摘要】：根據(jù)全球碳計(jì)劃2015年(Global Carbon Project,2015)公布的二氧化碳(CO_2)釋放與吸收之間的定量關(guān)系,得出碳在大氣-陸地-海洋之間的儲(chǔ)量存在極大的不確定性。由工業(yè)生產(chǎn)、化石燃料燃燒、土地利用變化等釋放的CO_2,約有40%被陸地生態(tài)系統(tǒng)吸收,而森林是陸地生態(tài)系統(tǒng)CO_2的重要吸收源,定量估算森林生態(tài)系統(tǒng)碳通量對植被碳循環(huán)、不確定性研究和植被對氣候變化的響應(yīng)具有重要意義。當(dāng)前針對碳通量的定量估算方法包含兩種:觀測和模擬。觀測方法以渦動(dòng)相關(guān)法為代表,可直接測量生態(tài)系統(tǒng)與大氣間物質(zhì)和能量的交換量,站點(diǎn)應(yīng)用較為可靠。模擬手段主要通過模型模擬碳通量,包括基于遙感的光能利用率模型和生態(tài)過程模型,但這兩種模擬手段針對不同尺度不同研究對象,各有優(yōu)缺點(diǎn)和適應(yīng)范圍。觀測手段可準(zhǔn)確描述森林碳通量,但空間擴(kuò)展受限,難以獲取空間連續(xù)的碳分布圖;模型模擬也存在諸多問題,如參數(shù)校正困難,輸入數(shù)據(jù)、模型本身帶來的誤差以及誤差傳遞等問題。文中以時(shí)間序列氣象數(shù)據(jù)、通量觀測數(shù)據(jù)、遙感數(shù)據(jù)等為數(shù)據(jù)源,耦合基于遙感的光能利用率模型與生態(tài)過程模型,校正生態(tài)過程模型參數(shù),在此基礎(chǔ)上利用數(shù)據(jù)同化技術(shù)將觀測數(shù)據(jù)引入到模型中,實(shí)時(shí)糾正模擬過程中產(chǎn)生的誤差,并將站點(diǎn)研究結(jié)果推廣至黑河上游祁連山和內(nèi)蒙古大興安嶺地區(qū),完成了研究區(qū)時(shí)間序列森林碳通量的模擬,分析了碳通量對氣候變化的響應(yīng)。主要結(jié)論如下:(1)MODIS MOD_17 GPP(MOD_17)是全球1km尺度的GPP/NPP產(chǎn)品的估算模型,該模型區(qū)域尺度模擬簡便易行,關(guān)灘和長白山森林通量觀測站的模擬結(jié)果均表明,原始產(chǎn)品的季節(jié)變化趨勢與通量觀測數(shù)據(jù)基本一致,但在站點(diǎn)的估算存在整體低估現(xiàn)象。因此,文中針對模型輸入數(shù)據(jù)和模型參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化,氣象數(shù)據(jù)采用自動(dòng)氣象站觀測值,最大光能利用率參數(shù)利用通量觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行了重新標(biāo)定,f PAR采用全球陸表參量特征產(chǎn)品(Global Land Surface Satellite,GLASS),改進(jìn)后的模型精度與原始產(chǎn)品相比有了很大提高(關(guān)灘站:R2=0.91,RMSE=5.05 gC/m2/8d;長白山站:R2=0.93,RMSE=8.74gC/m2/8d)。(2)biome-bgc是復(fù)雜的、非線性的過程模型,生理生態(tài)參數(shù)眾多且相關(guān)性強(qiáng),參數(shù)逐一校正困難。因此,文中針對不同森林類型展開了全局性的參數(shù)敏感性分析—擴(kuò)展的傅里葉幅度敏感性分析法(extendedfourieramplitudesensitivitytest,efast),可以得到各參數(shù)獨(dú)立作用的一次敏感度以及相互作用敏感度,從而確定需要校正的關(guān)鍵參數(shù)。文中分別在祁連山青海云杉林和長白山闊葉紅松林中選取一定數(shù)量的具有空間代表性的森林樣本,校正生態(tài)過程模型敏感參數(shù),校正過程中利用優(yōu)化的mod_17模擬得到的8天gpp擬合biome-bgc模擬的gpp,擬合結(jié)果達(dá)到最佳時(shí),即可獲得模型的最優(yōu)參數(shù)值。經(jīng)站點(diǎn)通量觀測數(shù)據(jù)驗(yàn)證表明,校正后的biome-bgc模型在站點(diǎn)模擬較為準(zhǔn)確(關(guān)灘站:gpp,r2=0.79,rmse=1.15gc/m2/d,nee,r2=0.69,rmse=1.09gc/m2/d;長白山站:gpp,r2=0.87,rmse=1.58gc/m2/d,nee,r2=0.62,rmse=0.34gc/m2/d)。(3)針對模型模擬過程中由于模型本身、模型參數(shù)以及輸入數(shù)據(jù)等因素產(chǎn)生的誤差,將時(shí)間序列g(shù)lasslai同化到校正的過程模型中,可有效提高模型模擬精度。文中在關(guān)灘和長白山森林通量站利用集合卡爾曼濾波(enkf)算法將glasslai同化到biome-bgc模型中,同化窗口為8天,觀測算子為1,結(jié)果表明,同化前后站點(diǎn)的碳通量模擬結(jié)果有了明顯改進(jìn),關(guān)灘和長白山森林通量站的gpp模擬結(jié)果與通量觀測的決定系數(shù)r2分別提高至0.84和0.92,rmse分別提高至1.01gc/m2/d和1.26gc/m2/d,nee模擬結(jié)果與通量觀測的決定系數(shù)r2分別提高至0.74和0.67,rmse提高至0.99gc/m2/d和3.04gc/m2/d。(4)biome-bgc參數(shù)經(jīng)全局標(biāo)定后,基于區(qū)域的glasslai產(chǎn)品,利用enkf算法,估算了黑河上游祁連山和內(nèi)蒙古大興安嶺地區(qū)2000~2012年時(shí)間序列的森林碳通量產(chǎn)品。并對區(qū)域npp結(jié)果進(jìn)行了趨勢分析,經(jīng)統(tǒng)計(jì),祁連山地區(qū)98%的森林區(qū)域npp表現(xiàn)為下降趨勢,其中44.5%的區(qū)域npp表現(xiàn)為明顯下降(p-value0.05);大興安嶺大部分森林區(qū)域npp呈增長趨勢,20.2%的區(qū)域森林表現(xiàn)為明顯增長(p-value0.05)。祁連山地區(qū)森林npp與溫度、降水和下行短波輻射主要為正相關(guān),與飽和水汽壓差為負(fù)相關(guān);大興安嶺地區(qū)森林npp主要受降水、下行短波輻射和飽和水汽壓差的影響。以往研究中存在森林碳通量的模擬難以在空間和時(shí)間尺度擴(kuò)展、生態(tài)過程模型參數(shù)本地化困難等問題,本文的創(chuàng)新點(diǎn)在于通過優(yōu)化的遙感模型與生態(tài)過程模型耦合的方式在空間上校正了biome-bgc模型的敏感參數(shù),并實(shí)現(xiàn)了森林碳通量時(shí)間和空間上的連續(xù)模擬和動(dòng)態(tài)分析。另外,將時(shí)間序列GLASS LAI產(chǎn)品同化到模型中,將各項(xiàng)誤差引入到模型模擬的整個(gè)過程,實(shí)時(shí)糾正模擬過程中可能產(chǎn)生的偏差,整合了觀測數(shù)據(jù)準(zhǔn)確可信以及模型模擬的可擴(kuò)展等優(yōu)點(diǎn)。本研究區(qū)域尺度的動(dòng)態(tài)分析結(jié)果可為森林資源的可持續(xù)利用和管理提供技術(shù)支撐,為解決氣候敏感區(qū)域的生態(tài)環(huán)境問題提供科學(xué)參考。
【學(xué)位授予單位】：中國林業(yè)科學(xué)研究院
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：S718.5

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本文編號：1265439