针对不同陆地生态系统中净生态系统CO_(2)交换量(Net ecosystem exchange,NEE)数据的长期连续测量中存在的数据差异问题,以中国气象局青海高寒生态气象野外科学试验基地野牛沟试验站为研究对象,利用涡动协方差技术获取高寒湿地生态系统...针对不同陆地生态系统中净生态系统CO_(2)交换量(Net ecosystem exchange,NEE)数据的长期连续测量中存在的数据差异问题,以中国气象局青海高寒生态气象野外科学试验基地野牛沟试验站为研究对象,利用涡动协方差技术获取高寒湿地生态系统水平上的NEE数据。通过对比机器学习算法和通量数据后处理算法(Reddyproc)两种数据填充方法,提出了一种结合机器学习与时序异常检测(Time series anomaly detection,TAD)的新框架,用于NEE数据的空白填补。研究结果表明:1)Reddyproc算法在剔除异常值后,NEE插补决定系数(R^(2))达到0.67,数据离散度显著降低,数据质量提升;2)八种机器学习模型中,随机森林(Random Forest,RF)模型表现最优,其决定系数(Coefficient of determination,R^(2))为0.63,均方根误差(Root mean square error,RMSE)为2.17μmol s^(-1)m^(-2),且经过时序异常检测后,估算精度提升了17%;3)Reddyproc和RF估算的CO_(2)通量存在季节性差异,冷季(1—3月和10—12月)Reddyproc估算值低于RF,而暖季(4—9月)则高于RF,表明冬季Reddyproc低估了CO_(2)释放,夏季则低估了CO_(2)吸收。该新框架有效解决了数据采集不确定性和缺失导致的二氧化碳通量计算准确率问题,为研究高寒湿地生态系统的碳固持能力、对气候变化的响应以及极端事件的影响提供了关键数据支持。未来研究应进一步探索新方法的适用性、改进和优化方向,以实现更准确、可靠且适用于不同生态系统的填补模型,为生态系统建模和预测提供强大工具。展开更多
以西双版纳橡胶适宜种植区(海拔550—600m)的橡胶林(Hevea brasiliensis)为研究对象,应用参数同化后的Biome-BGC模型模拟了1959—2012年橡胶林的碳循环。结果表明,(1)与涡度相关监测结果相比,橡胶林年总初级生产力(Gross Primary Produc...以西双版纳橡胶适宜种植区(海拔550—600m)的橡胶林(Hevea brasiliensis)为研究对象,应用参数同化后的Biome-BGC模型模拟了1959—2012年橡胶林的碳循环。结果表明,(1)与涡度相关监测结果相比,橡胶林年总初级生产力(Gross Primary Productivity,GPP)、年总呼吸(Total Respiration,Rt)的模拟精度分别为98.37%和90%。由于对年GPP的过低估计和对年Rt的过高估计,年净生态系统交换量(Net Ecosystem Exchange,NEE)的模拟值比实测值低157.35 g C m^(-2)a^(-1)。但若考虑干胶碳(139g C m^(-2)a^(-1)),模拟值与实测值十分接近;(2)橡胶林在模拟进行的前8年里因异养呼吸较高,以碳排放为主,NEE平均约357 g C m^(-2)a^(-1);之后转为以碳固定为主,NEE平均约^(-1)46 g C m^(-2)a^(-1);(3)橡胶林在40年的更新周期中可固定碳1835 g C m^(-2),是一个弱的碳汇。但与热带雨林相同周期固碳6720 g C m^(-2)相比,仍为碳源。以上结果为深入了解橡胶种植对区域碳循环的影响提供了科学依据,建议当地政府一方面要有计划的对老胶林进行更新,以维持当前橡胶林生态系统中的碳平衡;另一方面要注重对热带雨林的保护,从而实现区域经济和生态环境保护的协调发展。展开更多
文摘针对不同陆地生态系统中净生态系统CO_(2)交换量(Net ecosystem exchange,NEE)数据的长期连续测量中存在的数据差异问题,以中国气象局青海高寒生态气象野外科学试验基地野牛沟试验站为研究对象,利用涡动协方差技术获取高寒湿地生态系统水平上的NEE数据。通过对比机器学习算法和通量数据后处理算法(Reddyproc)两种数据填充方法,提出了一种结合机器学习与时序异常检测(Time series anomaly detection,TAD)的新框架,用于NEE数据的空白填补。研究结果表明:1)Reddyproc算法在剔除异常值后,NEE插补决定系数(R^(2))达到0.67,数据离散度显著降低,数据质量提升;2)八种机器学习模型中,随机森林(Random Forest,RF)模型表现最优,其决定系数(Coefficient of determination,R^(2))为0.63,均方根误差(Root mean square error,RMSE)为2.17μmol s^(-1)m^(-2),且经过时序异常检测后,估算精度提升了17%;3)Reddyproc和RF估算的CO_(2)通量存在季节性差异,冷季(1—3月和10—12月)Reddyproc估算值低于RF,而暖季(4—9月)则高于RF,表明冬季Reddyproc低估了CO_(2)释放,夏季则低估了CO_(2)吸收。该新框架有效解决了数据采集不确定性和缺失导致的二氧化碳通量计算准确率问题,为研究高寒湿地生态系统的碳固持能力、对气候变化的响应以及极端事件的影响提供了关键数据支持。未来研究应进一步探索新方法的适用性、改进和优化方向,以实现更准确、可靠且适用于不同生态系统的填补模型,为生态系统建模和预测提供强大工具。
文摘以西双版纳橡胶适宜种植区(海拔550—600m)的橡胶林(Hevea brasiliensis)为研究对象,应用参数同化后的Biome-BGC模型模拟了1959—2012年橡胶林的碳循环。结果表明,(1)与涡度相关监测结果相比,橡胶林年总初级生产力(Gross Primary Productivity,GPP)、年总呼吸(Total Respiration,Rt)的模拟精度分别为98.37%和90%。由于对年GPP的过低估计和对年Rt的过高估计,年净生态系统交换量(Net Ecosystem Exchange,NEE)的模拟值比实测值低157.35 g C m^(-2)a^(-1)。但若考虑干胶碳(139g C m^(-2)a^(-1)),模拟值与实测值十分接近;(2)橡胶林在模拟进行的前8年里因异养呼吸较高,以碳排放为主,NEE平均约357 g C m^(-2)a^(-1);之后转为以碳固定为主,NEE平均约^(-1)46 g C m^(-2)a^(-1);(3)橡胶林在40年的更新周期中可固定碳1835 g C m^(-2),是一个弱的碳汇。但与热带雨林相同周期固碳6720 g C m^(-2)相比,仍为碳源。以上结果为深入了解橡胶种植对区域碳循环的影响提供了科学依据,建议当地政府一方面要有计划的对老胶林进行更新,以维持当前橡胶林生态系统中的碳平衡;另一方面要注重对热带雨林的保护,从而实现区域经济和生态环境保护的协调发展。