生态过程模型敏感参数最优取值的时空异质性分析——以BIOME-BGC模型为例

• 作者: 刘秋雨 张廷龙 李一哲 李英
• 来源期刊: 应用生态学报
• 关键词: BIOME-BGC模型 敏感性 参数优化 时空异质性
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 页码范围: 84-92
• 页数: 9页
• 语种: 中文
• DOI: 10.13287/j.1001-9332.201801.016

摘要

生态过程模型是当前研究陆地生态系统水循环、碳循环有力的工具,但此类模型参数众多,参数的合理取值对模型模拟结果有重要影响.以往研究对模型参数的敏感性以及参数的优化取值有诸多的分析和讨论,但有关参数最优取值的时空异质性关注较少.本文以BIOME-BGC模型为例,在常绿阔叶林、落叶阔叶林、C3草地3种植被类型下,通过构建敏感性判别指数,筛选出模型的敏感参数,并在每种植被类型下选取两个试验站点,使用模拟退火算法结合实测通量数据构建目标函数,获取各站点敏感参数逐月的最优取值,然后构建时间异质性判别指数、空间异质性判别指数和时空异质性判别指数对模型敏感参数最优取值的时空异质性进行定量分析.结果表明:BIOME-BGC模型在3种植被类型下遴选出的敏感参数大部分一致,少数有差异,但参数的敏感性强弱在不同植被类型下的表现不尽相同;BIOME-BGC模型敏感参数的最优取值,大都具有不同程度的时空异质性,但不同植被类型下,敏感参数最优取值的时空异质性表现各异;敏感参数中与植被生理、生态相关的参数,其时空异质性相对较小,而与环境、物候相关的参数,其时空异质性普遍较大;在3种植被类型下,模型敏感参数最优取值的时间异质性与空间异质性表现出显著的线性相关性;依据其最优取值的时空异质性,可对BIOME-BGC模型敏感参数进行类型划分,以便在实践应用中采取不同的参数率定策略.本研究结论有助于加深对生态过程模型参数特性及最优取值的理解,可为实践应用中模型参数的合理取值提供一种思路和参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李英	西北农林科技大学资源环境学院	4	20	2.0	4.0
2	张廷龙	西北农林科技大学资源环境学院	7	23	3.0	4.0
3	李一哲	西北农林科技大学资源环境学院	2	11	2.0	2.0
4	刘秋雨	西北农林科技大学资源环境学院	3	18	3.0	3.0