基于遥感和站点观测数据的生态系统呼吸模型比较

• 作者: 单良 周艳莲 沈倩
• 来源期刊: 遥感技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 生态系统呼吸 C-Flux模型 ReRSM模型 TPGPP模型
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 遥感应用
• 页码范围: 435-447
• 页数: 13页
• 分类号: TP79
• 语种: 中文
• DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2020.2.0435

摘要

生态系统呼吸(Ecosystem respiration,Re)是陆地生态系统碳收支的重要组成部分,准确模拟Re对研究碳循环具有重要意义.利用3种典型的遥感模型,C-flux(The carbon flux model)、ReRSM(Ecosystem respiration Remote Sensing Model)和TPGPP (Temperature Precipitation Gross Primary Production)模型,基于不同时间尺度(1d和8d尺度)的通量观测和遥感数据,对包含5种植被类型(农作物CROP、落叶阔叶林DBF、常绿针叶林ENF、草地GRASS和混交林MF)的24个站点(52个站年)的Re进行了模拟.结果 表明:不同模型模拟结果的差异较大,C-Flux模型模拟结果R2和RMSE的范围为0.72～0.96 gCm-2d-1和0.30～3.47 gCm-2d-1,ReRSM模型R2与RMSE的范围为0.70～0.98 gCm-2d-1和0.45～6.07 gCm-2d-1,TPGPP模型R2与RMSE的范围为0.76～0.97gCm-2d-1和0.41～2.45 gCm-2d-1;1 d和8d尺度,TPGPP模型模拟效果最好,分别73％和67％的站年的TPGPP模型模拟结果的R2高于其他两种模型,65％和50％的站年的TPGPP模型模拟结果的RMSE低于另两种模型.大部分站年(分别为75％和77％)ReRSM模型模拟的Re与观测Re之间的R2明显高于C-flux模型,然而大部分站年(79％和77％)的RMSE高于C-flux模型,这表明ReRSM模型结构合理,能较好地模拟Re的季节变化趋势但模型参数有待改进.ReRSM模型中,年均生长季平均LSWI(Mean annual growing season of Land surface water index,LSWIsm)与其他站年相比过低,会导致模拟的Re高估,反之则低估.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈倩	南京大学地理与海洋科学学院	2	7	1.0	2.0
2	周艳莲	南京大学地理与海洋科学学院	9	214	6.0	9.0
3	单良	南京大学地理与海洋科学学院	3	1	1.0	1.0