基于模型数据融合的长白山阔叶红松林碳循环模拟

摘要：

充分、有效地利用各种陆地生态系统碳观测数据改善陆地生态系统模型,是当前我国陆地生态系统碳循环研究领域亟待解决的重要问题之一.该研究以2003～2005年长白山阔叶红松林的6组生物计量观测数据和涡度相关技术测定的碳通量数据为基础,利用马尔可夫链.蒙特卡罗方法对陆地生态系统模型的关键参数(即碳滞留时间)进行了反演.进而预测了长白山阔叶红松林生态系统碳库、碳通量及其不确定性.反演结果表明,长白山阔叶红松林叶凋落物和微生物碳的平均滞留时间最短,为2～6个月;其次是叶和细根生物量碳,二者的平均滞留时间为1～2 a:慢性土壤有机碳的平均滞留时间为8～16 a;碳在木质生物量和惰性土壤有机质库中的滞留时间最长,平均滞留时间分别为77～109 a和409-～1879 a.模拟结果显示,碳库和累积碳通量模拟值的不确定性将随着模拟时间的延长而增大.当气温升高10%和20%时,长白山阔叶红松林总初级生产力年总量将分别增加6.5%和9.9%,净生态系统生产力(NEP)年总量的变化取决于土壤温度的变化.若土壤温度保持不变,NEP年总量将分别增加11.4%～21.9%和17.6%.33.1%:若土壤温度也相应升高10%和20%,NEP年总量的增幅反而下降甚至低于原来的水平.假设气候和植被保持在2003～2005年的状态,2020年长白山阔叶红松林NEP年总量为(163±12)gC·m~(-2)·a~(-1),土壤呼吸年总量为(721±14)g C·m~(-2)·a~(-1).马尔可夫链一蒙特卡罗方法是反演模型参数、优化模拟结果和评估模拟结果不确定性的有效方法,但今后仍需在惰性土壤碳滞留时间的估计、驱动数据和模型结构的不确定性分析、模型数据融合方法方面进行深入研究,以进一步提高碳循环模拟的准确性.

关键词：贝叶斯估计、不确定性、马尔可夫链-蒙特卡罗方法、模型数据融合、碳滞留时间

所属期刊栏目：33

分类号：V47;V44

资助基金：国家自然科学基金重大项目30590381;中国科学院创新团队国际合作伙伴计划CXTD-Z2005-1;中国科学院知识创新工程重要方向项目KZCX2-YW-432;国家自然科学基金重大国际合作A3前瞻计划30721140307

在线出版日期：2010-01-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：1044-1055