基于双叶光能利用率模型反演毛竹总初级生产力研究

编号 zgly0001747702

文献类型 期刊论文

文献题名 基于双叶光能利用率模型反演毛竹总初级生产力研究

作者 王聚中  徐怀兴  胡璐璐  周忠生  唐燕  徐小军 

作者单位 浙江农林大学环境与资源学院  浙江农林大学浙江省森林生态系统碳循环与固碳减排重点实验室 

母体文献 西部林业科学 

年卷期 2023,52(1)

页码 139-146

年份 2023 

分类号 S795.7 

关键词 毛竹  总初级生产力  双叶光能利用率模型  叶面积指数  光饱和 

文摘内容 毛竹林是重要的碳库之一,准确估算毛竹总初级生产力(GPP)对评估毛竹在碳中和中的贡献有重要意义。本文利用2011—2014年安吉通量塔观测气象数据和遥感数据驱动双叶光能利用率DTEC(diffuse-fraction-based two-leaf terrestrial ecosystem carbon flux model,DTEC)模型模拟安吉毛竹8 d尺度GPP,估算毛竹GPP,有助了解毛竹林对气候变化以及人类活动的影响。本研究不仅考虑光饱和效应,还采用实测叶面积校准的LAI(leaf area index,LAI)产品(LAIi)驱动模型,最后将模拟GPP与实测GPP进行精度分析。结果显示:DTEC模型在估算毛竹的GPP上精度高于MOD17算法。相比MOD17算法,DTEC的拟合RMSE(root mean square error,RMSE)由1.95 g·C/(m^(2)·d)下降到1.41 g·C/(m^(2)·d),拟合RMSEr(relative root mean square error,RMSEr)由41.80%下降到30.25%;相比MOD17算法,DTEC的验证RMSE由2.44 g·C/(m^(2)·d)下降到2.24 g·C/(m^(2)·d),RMSEr由55.59%下降到50.91%。相比MODIS LAI,采用LAIi产品驱动DTEC模型时,拟合和验证阶段的精度均提高,其中拟合RMSE下降了0.10 g·C/(m^(2)·d),RMSEr下降了2.12%;验证RMSE下降了1.01 g·C/(m^(2)·d),RMSEr下降了22.78%。耦合了光饱和效应的DTEC-GPPmax模型,在使用LAIi产品驱动时,反演毛竹GPP精度最高,拟合RMSE为1.09 g·C/(m^(2)·d),RMSEr为23.40%;验证RMSE为1.18 g·C/(m^(2)·d),RMSEr为26.81%。本文考虑光饱和效应和使用LAIi产品驱动模型均能提高毛竹GPP模拟精度。上述成果为区域尺度准确反演毛竹GPP提供一种有效方法,便于评估其碳汇价值和生态经济价值。