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陆地生态系统固碳速率立体监测方法:进展与挑战 被引量：13
1
作者 刘良云 宋博文 《大气科学学报》 CSCD 北大核心 2022年第3期321-331,共11页
全球CO_(2)浓度增加造成的全球变暖已成为人类亟需解决的问题,陆地生态系统在过去几十年一直扮演着重要的碳汇角色,吸收了30%左右的人类活动排放CO_(2)。本文调研分析了陆地生态系统固碳速率空间估算方法,包括样地调查、通量监测、模型... 全球CO_(2)浓度增加造成的全球变暖已成为人类亟需解决的问题,陆地生态系统在过去几十年一直扮演着重要的碳汇角色,吸收了30%左右的人类活动排放CO_(2)。本文调研分析了陆地生态系统固碳速率空间估算方法,包括样地调查、通量监测、模型模拟、遥感估算等,梳理了各种估算方法的研究现状与进展。样地调查、通量观测等方法可以提供点尺度的固碳速率直接测量信息,但存在观测样本有限、空间代表性不足等问题。模型模拟方法可以从机理的角度描述陆地碳、水、能量循环,模拟预测陆地生态系统固碳速率的状态和变化。然而,在模型建立过程中,抽象和简化会引入结构与假设的不确定性,以及模型驱动数据引入的不确定性等问题是碳循环模型模拟方法面临的重大挑战。卫星遥感具有全球覆盖、分辨率精细、时间序列观测等优点,结合机器学习方法,为地球大数据驱动的全球碳源汇估算提供了新的研究范式。但是,当前各种固碳速率的监测方法还没有满足高度时空异质性的陆地生态系统固碳量监测需求,未来需要整合地面观测、模型模拟和卫星遥感等多种技术手段,提供区域和全球尺度的陆地生态系统碳汇精确估算方法体系和科学数据产品。 展开更多
关键词 全球变暖 碳循环 陆地生态系统 固碳速率 卫星遥感 通量观测 模型模拟
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DICE/RICE模型中碳循环模块的比较 被引量：5
2
作者 吴静 朱潜挺 +1 位作者 刘昌新 王铮 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第22期6734-6744,共11页
碳循环模型的正确构建是影响综合集成评估模型IAM(Integrated Assessment Model)模拟结果的重要因素之一。DICE/RICE模型中的碳循环模型主要有两个,即Nordhaus单层碳库模型和Nordhaus三层碳库模型,但这两个模型的主要缺陷是不考虑陆地... 碳循环模型的正确构建是影响综合集成评估模型IAM(Integrated Assessment Model)模拟结果的重要因素之一。DICE/RICE模型中的碳循环模型主要有两个,即Nordhaus单层碳库模型和Nordhaus三层碳库模型,但这两个模型的主要缺陷是不考虑陆地生态系统在碳循环中的贡献,因此,引入了包含陆地生态系统的Svirezhev碳循环模型,并将其与Nordhaus单层碳库模型、Nordhaus三层碳库模型展开比较研究。结果表明,在基于历史数据的模型检验中,Svirezhev碳循环模型对全球二氧化碳浓度模拟的准确度优于其他两个模型。对于未来全球气候变化的模拟,3个模型模拟得到了至2100年的温度预测值分别为2.98,3.54,2.91℃,二氧化碳浓度值分别为608.04,733.04,594.70μL/L。其中,Svirezhev碳循环模型的模拟值在3个模型中最低,表明了陆地生态系统和海洋对二氧化碳的吸收作用对抑制全球升温的贡献;而分析也发现Nordhaus三层碳库模型对陆地生态系统和海洋碳库的模拟与实际观测值偏离较大。最后,通过敏感性分析,研究发现DICE/RICE模型中使用的气候响应模块在短期温度模拟中对地表温度的初值较为敏感,在长期温度模拟中敏感度显著下降。总之,从碳循环机制的模拟性能而言,Svirezhev碳循环模型优于其他两个模型,而Nordhaus单层碳库模型虽然机制较为简单却保证了模拟的准确性,但Nordhaus三层碳库模型虽然丰富了碳库的表征,实际上各碳库的模拟准确性差,降低了模型的可靠性。 展开更多
关键词 IAM 碳循环 陆地生态系统 碳库 全球气候和经济动态模型(DICE) 区域气候和经济动态模型(RICE)
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应用集合卡尔曼滤波算法对土壤呼吸速率同化及NEP估算 被引量：1
3
作者 贾科 于颖 +1 位作者 杨曦光 范文义 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期77-84,110,共9页
为了对净生态系统生产力(NEP)进行准确估算,以长白山通量观测站观测数据为基础,构建土壤温度、湿度耦合因子的更新模型(线性函数、指数函数、二次式函数),结合集合卡尔曼滤波算法(EnKF)获取高精度土壤呼吸速率数据,应用陆地生态系统碳... 为了对净生态系统生产力(NEP)进行准确估算,以长白山通量观测站观测数据为基础,构建土壤温度、湿度耦合因子的更新模型(线性函数、指数函数、二次式函数),结合集合卡尔曼滤波算法(EnKF)获取高精度土壤呼吸速率数据,应用陆地生态系统碳循环综合模型(InTEC模型)准确估算NEP。结果表明:二次式模型的EnKF算法同化结果估算效果最好,决定系数(R^(2))为0.782,均方根误差为52.90 g·m^(-2)·a^(-1);指数模型EnKF算法同化结果估算值的R^(2)为0.755,均方根误差为56.47 g·m^(-2)·a^(-1);线性模型EnKF算法同化结果估算值的R^(2)为0.742,均方根误差为62.80 g·m^(-2)·a^(-1)。选取二次式模型优化后的土壤呼吸速率数据,InTEC模型模拟长白山通量观测站长时间序列净生态系统生产力的R^(2)为0.900,均方根误差为61.77 g·m^(-2)·a^(-1);InTEC模型模拟东北三省森林生态系统2003—2010年的净生态系统生产力年均值,由初始模拟的30.07 g·m^(-2)·a^(-1),经EnKF算法更新后提升到176.87 g·m^(-2)·a^(-1)。因此,采用EnKF更新土壤温度-湿度耦合因子获取的土壤呼吸速率数据,能够提高InTEC模型估算NEP的精度,为大区域尺度森林生态系统NEP估算提供技术支持。 展开更多
关键词 集合卡尔曼滤波算法 土壤温湿度 陆地生态系统碳循环综合模型 净生态系统生产力 土壤呼吸速率
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