换一批基于Biome-BGC模型和集合卡尔曼滤波方法的阔叶红松林生态系统水碳通量模拟
Simulation of water and carbon fluxes in a broad-leaved Korean pine forest in Changbai Mountains based on Biome-BGC model and Ensemble Kalman Filter method
摘要数据同化为模型与遥感观测结合提供了一条有效的途径,通过在模型运行过程中融入遥感观测数据,调整模型运行轨迹从而降低模型误差,提高模拟精度.本文利用集合卡尔曼滤波(EnKF)算法同化生长季中分辨率成像光谱仪(MODIS)叶面积指数(LAI)与Biome-BGC模型模拟的LAI模拟长白山阔叶红松林的水碳通量.同时,通过改进模拟的雪面升华与土壤温度计算方法的参数,旨在降低冬季生态呼吸的模拟误差.结果表明,相对于原始模型,数据同化与模型改进后使得生态系统总初级生产力(GPP)的模拟值与观测值之间的相关系数提高0.06,中心化均方根误差(RMSE)降低0.48 g C·m-2·d-1;生态系统呼吸(RE)的相关系数提高0.02,中心化均方根误差降低0.20 g C·m-2·d-1;净生态系统碳交换量(NEE)相关系数提高0.35,中心化均方根误差降低0.50gC·m-2·d-1.同时,数据同化对蒸散发(ET)的模拟精度没有显著影响,改进的模型提高了其相关系数.基于EnKF算法的数据同化提高了长白山阔叶红松林碳通量模拟精度,对于精确估算区域碳通量有着重要的意义.
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关键词
长白山数据同化叶面积指数碳通量蒸散发Changbai Mountainsdata assimilationleaf area indexcarbon fluxevapotranspiration
栏目名称
DOI
10.13292/j.1000-4890.201706.010
发布时间
2017-07-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家自然科学基金（U1403382）
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