论文摘要
为充分考虑森林生态系统土壤水分的垂直运动及改善碳、水通量的模拟精度,利用BiomeBGC MuSo模型模拟了长白山森林通量站点的碳、水通量,该模型包含了多层土壤模块、物候模块以及管理模块;其次,利用集合卡尔曼滤波算法将站点观测的多层土壤参数同化到Biome-BGC MuSo模型中,并用站点涡动通量数据进行了验证。结果表明:与Biome-BGC模型模拟结果相比,Biome-BGC MuSo改善了站点净生态系统交换量(Net ecosystem exchange,NEE)、生态系统呼吸量(Ecosystem respiration,ER)和蒸散发(Evapotranspiration,ET)模拟精度,站点观测的时序土壤温度和水分数据同化到Biome-BGC MuSo后,碳、水通量模拟结果有了进一步的提升(NEE:R2=0.70,RMSE=1.16 gC·m–2·d–1;ER:R2=0.85,RMSE=1.97 gC·m–2·d–1;ET:R2=0.81,RMSE=0.70 mm·d–1)。数据-模型同化策略为森林生态系统碳、水同量的模拟提供了科学的方法。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 刘克俭,闫敏,冯琦
关键词: 土壤温度,土壤水分,集合卡尔曼滤波
来源: 遥感技术与应用 2019年05期
年度: 2019
分类: 基础科学,信息科技,农业科技
专业: 林业
单位: 中国人民公安大学公安遥感应用工程技术研究中心,中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点实验室
分类号: S718.5
页码: 950-958
总页数: 9
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