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摘要:
森林生态系统持续的碳吸收能力在很大程度上取决于净初级生产力(NPP)的增长趋势及生态系统碳周转的时间,因此,获取生态系统碳周转时间的空间分布格局是有效评估生态系统碳汇潜力的基础.本研究采用数据-模型融合方法,基于区域生态系统碳循环过程模型(TECO-R),结合生态系统观测数据(NPP、生物量及土壤有机碳)、遥感数据(NDVI)及气象、植被与土壤等辅助空间数据,利用遗传算法(Genetic Algorithm)反演了中国森林生态系统各碳库的周转时间及分配系数,并在此基础上估算了平衡状态下森林生态系统碳周转时间的空间分布格局.研究结果表明:数据.模型融合技术能有效地反演中国森林生态系统碳循环过程模型中的关键参数,从而很好地模拟中国森林生态系统的碳循环过程;反演的中国森林生态系统的碳周转时间在空间上存在很大的异质性,其值大多介于24~70年之间:不同森林类型的统计结果表明,落叶针叶林与常绿针叶林的平均周转时问最大(分别为73.8与71.3年),其次是混交林与落叶闶叶林(38.1与37.3年),而常绿阔叶林的值最小(31.7年);从全国尺度看,中国各种森林生态系统总的碳周转时间的均值为57.8年.
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文献信息
篇名 中国森林生态系统碳周转时间的空间格局
来源期刊 中国科学(地球科学) 学科
关键词 碳周转时同 碳循环 森林生态系统 数据-模型融合 反演 遗传算法
年,卷(期) 2010,(5) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 632-644
页数 13页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.1007/s11430-010-0061-8
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碳周转时同
碳循环
森林生态系统
数据-模型融合
反演
遗传算法
研究起点
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国科学(地球科学)
月刊
1674-7240
11-5842/P
北京东黄城根北街16号
chi
出版文献量(篇)
3517
总下载数(次)
15
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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