基于光能利用率集成模型的GPP估算不确定性研究

彭思源, 付博, 赖雨亲, 李京怡, 李本纲^?

地表过程分析与模拟教育部重点实验室, 北京大学城市与环境学院, 北京 100871

收稿日期:2021-03-31修回日期:2021-04-23出版日期:2022-03-20

基金资助:国家自然科学基金(41771495)资助

Uncertainty Analysis of Gross Primary Productivity EstimatesBased on a Light Use Efficiency Meta-Model

PENG Siyuan, FU Bo, LAI Yuqin, LI Jingyi, LI Bengang^?

MOE Laboratory for Earth Surface Processes, College of Urban and Environmental Sciences, Peking University,Beijing 100871

Received:2021-03-31Revised:2021-04-23Published:2022-03-20

摘要/Abstract

摘要： 为探究全球及区域尺度总初级生产力(GPP)及其模型模拟的不确定性来源, 基于广泛使用的光能利用率模型的算法结构, 搭建多算法集成模型, 结合气象再分析数据和卫星遥感数据, 模拟全球及区域尺度总初级生产力, 并使用方差分析方法对模拟结果的不确定性来源进行量化研究。结果表明: 1) 集成模型与基于通量观测升尺度(FLUXCOM)的GPP之间具有较强的一致性, 皮尔逊相关系数达 0.97, 均方根误差为24.36 gC/(m²·月), 且集成模型的表现优于单一结构配置模型; 2) 光合有效辐射、水分相关数据及水分限制因子为不确定性的主要来源, 相对贡献分别为41.73%, 26.79%和23.82%; 3) 不确定性的构成具有明显的区域差异, 干旱区域水分限制因子的相对贡献超过80%, 低温区域温度限制因子的相对贡献超过40%。使用光能利用率模型估算GPP时, 控制光合有效辐射和水分相关数据的不确定性可以有效地提高模拟精度, 而在极端环境条件(干旱、低温)下, 优化环境条件限制因子至关重要。

引用本文

彭思源, 付博, 赖雨亲, 李京怡, 李本纲. 基于光能利用率集成模型的GPP估算不确定性研究[J]. 北京大学学报自然科学版, 2022, 58(2): 361-371.
PENG Siyuan, FU Bo, LAI Yuqin, LI Jingyi, LI Bengang. Uncertainty Analysis of Gross Primary Productivity EstimatesBased on a Light Use Efficiency Meta-Model[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis, 2022, 58(2): 361-371.





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