基于BIOME-BGC模型的长白落叶松林净初级生产力模拟参数敏感性

• 作者: 何丽鸿 王海燕 雷相东
• 来源期刊: 应用生态学报
• 关键词: BIOME-BGC 敏感性分析 Morris法 EFAST法 净初级生产力
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 页码范围: 412-420
• 语种: 中文
• DOI: 10.13287/j.1001-9332.201602.023

摘要

基于植被生理生态过程的模型包含较多参数,合理的参数取值能够极大地提高模型的模拟能力.参数敏感性分析可以全面分析模型参数对模拟结果的影响程度,在筛选模型敏感参数过程中起到重要作用.本研究以模拟吉林省汪清林业局长白落叶松林净初级生产力(NPP)为例,分析了BIOME-BGC模型的参数敏感性.首先利用样地实测NPP数据与模拟值进行对比分析,检验模型对长白落叶松林NPP的模拟能力;然后利用Morris法和EFAST法筛选出BIOME-BGC模型中对长白落叶松林NPP影响较大的敏感参数.在此基础上,通过EFAST法对所有筛选出的参数进行定量的敏感性分析,计算了敏感参数的全局敏感性指数、一阶敏感性指数和二阶敏感性指数.结果表明:BIOME-BGC模型能够较好地模拟研究区内长白落叶松林NPP的变化趋势;Morris法可以在样本量较少的情况下实现对BIOME-BGC模型敏感参数的筛选,面EFAST法可以定量分析BIOME-BGC模型中单个参数以及不同参数之间交互作用对模拟结果的影响程度;BIOME-BGC模型中对长白落叶松林NPP影响较大的敏感参数为新生茎与叶片的碳分配比和叶片碳氮比,且二者之间的交互作用明显大于其他参数之间的交互作用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王海燕	北京林业大学林学院	68	625	15.0	22.0
2	雷相东	中国林业科学研究院资源信息研究所	107	2973	30.0	51.0
3	何丽鸿	北京林业大学林学院	5	62	3.0	5.0