基于遥感和站点观测数据的生态系统呼吸模型比较

编号 zgly0001706694

文献类型 期刊论文

文献题名 基于遥感和站点观测数据的生态系统呼吸模型比较

作者 沈倩  周艳莲  单良 

作者单位 南京大学地理与海洋科学学院 

母体文献 遥感技术与应用 

年卷期 2020年02期

年份 2020 

分类号 Q948  TP79 

关键词 生态系统呼吸  C-Flux模型  ReRSM模型  TPGPP模型 

文摘内容 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（1 d和8 d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8 d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。