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

• 作者: 宋世凯 李龙辉 董嘉琪 袁秀亮 郑磊
• 来源期刊: 生态学杂志
• 关键词: 长白山 数据同化 叶面积指数 碳通量 蒸散发
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 方法与技术
• 页码范围: 1752-1760
• 页数: 9页
• 语种: 中文
• DOI: 10.13292/j.1000-4890.201706.010

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.