【摘要】：森林是陆地生态系统的主体,在减缓温室效应、维持全球碳平衡中发挥重要作用。区域尺度森林生态系统的碳通量评价,是全球碳循环以及对全球变化的区域相应研究的重要内容,而区域尺度的过程模型则是分析和预测区域碳平衡的重要技术途径,也是制定各国区域尺度下森林增汇,实现林业可持续发展的有力保障。因此,量化森林生态系统的碳通量值对研究陆地生态系统碳循环以及全球碳的源/汇具有相当重要的意义。本研究以我国东北森林为研究对象,借助遥感和地理信息系统技术,获取多时相空间信息数据,将通量数据、遥感数据、MT-CLIM气候模拟模型和Biome-BGC过程模型相融合,构建适用于我国东北森林生态系统的区域尺度Biome-BGC模型。从模型输入数据、模型适宜性、模型验证和精度方面入手,分别采用了 PEST(Model-independent Parameter Estimation,PEST)和集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman Filter,EnKF)两种模型参数优化方法,进一步完善该模型的碳通量模拟,实现不同时间尺度年、月和日的空间分辨率1km东北森林碳通量估算,并对模拟结果加以时空分析。通过本研究,主要得到以下几方面结论:1、Biome-BGC模型驱动数据的参数化方面:气象数据、基础地理数据和植被生理生态参数为模型驱动数据。选取2000～2015年0.5°×0.5°逐日气象和降水量格点数据集,通过MT-CLIM气候模型模拟和克里金空间插值方法,将本研究区362个气象格点生成Biome-BGC 模型所需的多时间序列气象栅格数据集,建立东北地区 日值气象栅格数据库。基于ENVI/IDL平台编写了批量处理程序,提高数据处理效率和数据质量。2、Biome-BGC模型参数优化方面:综合考虑了优化方法的适用性、模型改进和运行计算时间成本等因素,在站点尺度上,模型初始化/状态参数采用PEST方法优化(N固定参数和最大气孔导度参数),而模型状态变量参数采用EnKF方法优化(阳生叶Vmax、阴生叶Vmax、总投影LAI和分解速率综合标量rate_scalar),将两种方法优势互补。基于Visual studiO2003平台编写了程序,将算法与模型耦合,从而实现模型参数的优化。通过数据同化技术,不仅优化碳通量,也同时优化森林生态系统模型参数。在区域尺度上,以栅格化的多源时空数据作为模型输入数据,将站点尺度的参数优化研究结果推广到区域模型应用,从而达到提高其模拟精度和区域适应性的目的。3、Biome-BGC模型模拟与运行方面:站点尺度模型模拟2011年帽儿山森林生态台站的日值碳通量:总初级生产力(GPP)和生态系统总呼吸(Re);区域尺度模型模拟的2000-2015年东北森林生态系统年、月值碳通量,主要包括:总初级生产力(GPP)、净初级生产力(NPP)、净生态系统生产力(NEP)、维持呼吸(MR)、生长呼吸(GR)和异养呼吸(HR)。基于ENVI/IDL平台编写了程序,采用数据分块批量和多线程并行计算模式,实现区域尺度模型运行和栅格结果输出,有效地提高了模型运行效率。4、东北森林生态系统碳通量时空分析方面:GPP、NPP和NEP年值变化分别为334.6～1993.8gC·m-2·a-1,40～828.19gC·m-2·a-和-349.78～314.08gC·m-2·a-1;MR、GR 和 HR 年值变化分别为 72.49～1133.99gC·m-2·a-1,51.39～247.59gC·m-2·a-1 和 195.87～960.76gC·m-·a-1。碳通量年均值的空间分布大小关系:NEP为黑龙江省辽宁省吉林省,其它均为辽宁省吉林省黑龙江省;NEP为大兴安岭长白山小兴安岭,MR为长白山大兴安岭小兴安岭,其它均为长白山小兴安岭大兴安岭。针、阔和混交林碳通量年均值彼此相差不大。GPP、NPP 和 NEP 月值变化分别为 0～335.39gC·m-2,-54.7～170.19gC·m-2 和-113.06～85gC·m-2;MR、GR 和 HR 月值变化分别为 0.18～176.95gC·m-2,0～50.43gC·m-2 和 0.52～153.12gC·m-2。碳通量月均值的空间分布大小关系:NEP为黑龙江省辽宁省吉林省,其它均为辽宁省吉林省黑龙江省;GPP和NEP均为长白山大兴安岭小兴安岭,GR为大兴安岭长白山小兴安岭,NPP、MR和HR为小兴安岭长白山大兴安岭;NEP为阔叶林混交林针叶林,MR为针叶林阔叶林混交林,其它均为针叶林混交林阔叶林。5、东北森林生态系统碳源/汇分析方面:除了 2010年、2013年外,NEP年均值大约50gC·-2·a-1左右。由于东北森林正处于较稳定的顶极群落生态系统状态,固碳能力较稳定,在气候变化和扰动因素影响下,会引起个别年份出现较大波动,且干旱程度决定了NEP值。NEP月均值年内变化表现为单峰曲线,最大值6月为33.72gC·m-2,最小值4月为-24.47gC·m-2,具有非生长季值很低,生长季4-11月值较高的特点,生长季的开始月和结束月有两个明显低谷且NEP为负值。由于东北森林生态系统碳汇是一种动态变化过程,NEP的变化与气候变化、扰动因素,以及森林生长状态相关。6、东北森林生态系统呼吸模拟分析方面:MR、GR和HR年值分别为265gC·m-2·a-1,150gC·m-2·a-1和450gC·m-2·a-1左右,MR和HR年际变化总体表现为稳定逐步增加趋势。MR、GR和HR月值的年内变化均表现为单峰曲线,具有非生长季值很低,生长季值较高的特点。MR月均值最大值8月为59.34gC·m-2,最小值1月为2.95gC·m-2;GR月均值最大值为6月31.11gC·m-2,最小值为1月和12月均为OgC·m-2;HR月平均值最大值7月为77.38gC·m-2,最小值12月为7.51gC·m-2。MR、GR和HR年值和月值均为HRMRGR,东北森林异养呼吸强于自养呼吸的碳释放。7、东北森林生态系统碳通量时空模拟验证和评价方面:在站点尺度上,优化模拟结果与帽儿山森林生态台站通量观测数据比较,GPP和Re的R2比默认模型提高了 10.67%和10.59%,RMSE分别为2.53和0.55,误差比默认模型分别降低了 22.87%和57.03%,生长季GPP和Re总量比默认提高了 17.0%和21.72%。在区域尺度上,将优化模拟结果分别与森林资源清查样地数据和MODIS遥感数据产品,以及其他模型估算研究结果进行比较,验证说明了 Biome-BGC模型模拟获得较好的效果。因此,本研究区域尺度Biome-BGC模型的模拟应用在东北森林的碳通量估算是可靠的和有效的,将有助于实现通量观测、遥感数据和生态模型的综合应用,为区域尺度森林碳源/汇时空分布格局研究提供参考依据。
【学位授予单位】：东北林业大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：S718.5
【参考文献】
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本文编号：
2616841
