生态环境学报 ›› 2025, Vol. 34 ›› Issue (1): 36-45.DOI: 10.16258/j.cnki.1674-5906.2025.01.005
孙树娇1,2(), 王秀英1,2, 陈奇1,2, 赵全宁1,2, 李甫1,2,*(
)
收稿日期:
2024-06-27
出版日期:
2025-01-18
发布日期:
2025-01-21
通讯作者:
* 李甫。E-mail: 75243809@qq.com作者简介:
孙树娇(1995年生),女,工程师,硕士,主要从事高寒生态气象研究。E-mail: sunshj17@lzu.edu.cn
基金资助:
SUN Shujiao1,2(), WANG Xiuying1,2, CHEN Qi1,2, ZHAO Quanning1,2, LI Fu1,2,*(
)
Received:
2024-06-27
Online:
2025-01-18
Published:
2025-01-21
摘要:
为实现利用植被光合呼吸模型(VPRM模型)在陆地生态系统估算大气与陆地生态系统之间净CO2交换量,需要针对不同生态系统进行VPRM模型参数的率定。基于位于典型高寒荒漠草原的沱沱河站2019年生长季(5—9月)的通量观测数据,结合遥感数据和气象数据,对VPRM的4个关键参数[最大光能利用率λ、光照为半饱和条件下光合有效辐射值P0和植被参数(α、β)]进行了率定,并对模型模拟效果进行了验证。结果表明,1)典型高寒荒漠草原生态系统VPRM模型的关键参数α、β、λ和P0值分别为0.034 μmol·m−2·s−1、0.217 μmol·m−2·s−1、0.119 μmol、64.920 μmol·m−2·s−1。2)VPRM模型在昼夜时间尺度上模拟效果最好,模拟值与观测值散点图的斜率接近0.918(R2=0.713),均方根误差为0.473,平均误差为0.342。3)VPRM模型和R程序包(REddyProc包)插补缺失值后两组数据相关性较高(昼R2=0.934;夜R2=0.975),两种方法插补精度类似。4)参数率定后的VPRM模型在晴天适用性最好(R2=0.829),均方根误差和平均误差均较小,分别是0.346和0.267。该文通过本地化参数率定和模拟效果验证,得到了典型高寒荒漠草原生态系统的VPRM模型,且具有较好的估算效果;该结果不仅为开展区域NEE估算奠定理论基础,而且还为地面观测数据的缺失值估算提供了新的思路。
中图分类号:
孙树娇, 王秀英, 陈奇, 赵全宁, 李甫. 植被光合呼吸模型在典型高寒荒漠草原生态系统的参数率定及验证[J]. 生态环境学报, 2025, 34(1): 36-45.
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图2 隆宝站点观测得到的光合有效辐射与换算得到的光合有效辐射对比分析 黑色实线表示计算光合有效辐射量(y)与实测光合有效辐射量(x)的趋势线
Figure 2 Comparison analysis of measured PAR and calculated PAR of Longbao Station
图3 2019年沱沱河生长季光合有效辐射PAR和降水量在日尺度和月尺度的分布特征
Figure 3 The daily and monthly distribution characteristics of the PAR and precipitation of the Tuotuohe during growing season in 2019
图4 2019年生长季沱沱河增强型植被指数EVI、植被水分指数LSWI、平均气温和降水量分布特征
Figure 4 The distribution characteristics of EVI, LSWI, mean temperature and precipitation of the Tuotuohe during growing season in 2019
参数 | λ/(μmol) | P0/(μmol·m−2·s−1) | α/(μmol·m−2·s−1) | β/(μmol·m−2·s−1) |
---|---|---|---|---|
值 | 0.119 | 64.920 | 0.034 | 0.217 |
表1 VPRM模型参数
Table 1 Parameters of VPRM
参数 | λ/(μmol) | P0/(μmol·m−2·s−1) | α/(μmol·m−2·s−1) | β/(μmol·m−2·s−1) |
---|---|---|---|---|
值 | 0.119 | 64.920 | 0.034 | 0.217 |
不同时间尺度 | 决定系数R2 | 均方根误差RMSE | 平均误差MAE |
---|---|---|---|
30 min | 0.462 | 0.805 | 0.561 |
昼夜 | 0.713 | 0.473 | 0.342 |
表2 2019年生长季沱沱河站点观测得到的NEE和模拟得到的NEE在30 min和昼夜时间尺度上的统计分析
Table 2 Statistical analysis between simulated NEE and measured NEE in 30min and day and night of the Tuotuohe during growing season in 2019
不同时间尺度 | 决定系数R2 | 均方根误差RMSE | 平均误差MAE |
---|---|---|---|
30 min | 0.462 | 0.805 | 0.561 |
昼夜 | 0.713 | 0.473 | 0.342 |
图7 2019年生长季沱沱河站点观测得到的NEE和模拟得到的NEE在30 min和昼夜时间尺度上对比分析 红色虚线表示y=x线,黑色虚线表示实测值与模拟值趋势线。下同
Figure 7 Comparative analysis between simulated NEE and measured NEE in 30min and day and night of the Tuotuohe during growing season in 2019
图8 2019年生长季昼和夜REddyProc程序和VPRM模型插补观测NEE数据分析
Figure 8 The analysis of measured NEE imputed by VPRM model and REddyProc in day and night of the Tuotuohe during growing season in 2019
不同天气条件 | 决定系数R2 | 均方根误差RMSE | 平均误差MAE |
---|---|---|---|
晴天 | 0.829 | 0.346 | 0.267 |
多云 | 0.747 | 0.449 | 0.326 |
阴雨天 | 0.717 | 0.531 | 0.436 |
表3 2019年植被生长季晴天、多云和阴雨天模拟得到的NEE与通量站点观测的NEE之间的统计分析
Table 3 Statistical analysis between simulated NEE by VPRM model and measured NEE of sunny, cloudy and rainy days of the Tuotuohe during growing season in 2019
不同天气条件 | 决定系数R2 | 均方根误差RMSE | 平均误差MAE |
---|---|---|---|
晴天 | 0.829 | 0.346 | 0.267 |
多云 | 0.747 | 0.449 | 0.326 |
阴雨天 | 0.717 | 0.531 | 0.436 |
图9 2019年沱沱河晴天、多云和阴雨天实测NEE和模型模拟值对比分析
Figure 9 The comparison for NEE between measured and model simulated values on sunny, cloudy, and rainy days in the Tuotuo River in 2019
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