全 文 ：书第!"卷第#期
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生 态 学 报
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基金项目!国家自然科学基金重大资助项目"5$67$5"8#$中国科学院创新团队国际合作伙伴计划资助项目"&9:;创新工程重要方向资助项目"=<&9!;>?;@5!#
收稿日期!!$$#;8$;$"$修订日期!!$$";$@;8@
作者简介!张黎"87"! A#!女!安徽泾县人!博士生!主要从事陆地生态系统过程模拟及其参数估计研究2(;BCD1% EFCGH12$6IJDHKGL2CM2MG
!
通讯作者&0LNKO0GPDGHC4QF0L2(;BCD1% R4HLJDHKGL2CM2MG
/)0.1-",).,"2%FNOL0SNMQTCKUDGCGMDC1RK4OO0LQNP IR.CQD0GC1.CQ4LC1-MDNGMNV04GPCQD0G 0U&FDGC".025$67$5"8#! &FDGNKN%MCPNBR0U
-MDNGMNK,GQNLGCQD0GC1WCLQGNLKFDO WL0SNMQ".02&9:;?;
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6,)+7-#!8%EFCGH12$6IJDHKGL2CM2MG
9::观测误差分布类型对陆地生态系统
机理模型参数估计的影响
&&&以长白山温带阔叶红松林为例
张Z黎8!@!于贵瑞8!!! *[)>D\D!!顾峰雪5!张雷明8
"82中国科学院地理科学与资源研究所!北京Z8$$8$8$ !2[GDXNLKDQR0U)]1CF0BC! .0LBCG! [-%$
52中国农业科学院!北京Z8$$$"8$ @2中国科学院研究生院!北京Z8$$$@7#
摘要!基于观测数据的陆地生态系统模型参数估计有助于提高模型的模拟和预测能力!降低模拟不确定性在已有参数估计研
究中!涡度相关技术测定的净生态系统碳交换量".((#数据的随机误差通常被假设为服从零均值的正态分布然而近年来已
有研究表明.((数据的随机误差更服从双指数分布为探讨.((观测误差分布类型的不同选择对陆地生态系统机理模型参
数估计以及碳通量模拟结果造成的差异!以长白山温带阔叶红松林为研究区域!采用马尔可夫链;蒙特卡罗方法!利用!$$5 A
!$$6年测定的.((数据对陆地生态系统机理模型&(/-%!的敏感参数进行估计!对比分析了两种误差分布类型"正态分布和
双指数分布#的参数估计结果以及碳通量模拟的差异结果表明!基于正态观测误差模拟的总初级生产力和生态系统呼吸的
年总量分别比基于双指数观测误差的模拟结果高^8 A"^ H&B_! C_8和8$# A88^ H&B_! C_8!导致前者模拟的.((年总量较
后者低!7 A@# H&B_! C_8!特别在生长旺季期间有明显低估在参数估计研究中!不能忽略观测误差的分布类型以及相应的
目标函数的选择!它们的不合理设置可能对参数估计以及模拟结果产生较大影响
关键词!.(($生态系统模型$参数估计$误差分布$马尔可夫链;蒙特卡罗法
文章编号!8$$$;$755"!$$"#$#;5$8#;8$Z中图分类号! 8`@5Z文献标识码!%
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BNCK4LNBNGQNL0LK0UGNQNM0KRKQNBNdMFCGHN0U&)
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Y0TNXNL! LNMNGQKQ4PDNKFCXNKF0TNP QFCQNL0LKDG NPPRM0XCLDCGMNBNCK4LNBNGQKM10KN1RU010TCP04I1NNdO0GNGQDC1LCQFNL
QFCG CG0LBC1PDKQLDI4QD0G2,G QFDKOCONL! TNM0BOCLNP NUNMQK0UPDUNLNGQPDKQLDI4QD0GK0UBNCK4LNBNGQNL0LK0U.((PCQC
0G NKQDBCQD0G 0UOCLCBNQNLKCGP MCLI0G U14dNKM0BO0GNGQK2:CD1R.(( BNCK4LNBNGQKUL0B !$$5 Q0!$$6 CQQFN
&FCGHICDKFCG U0LNKQKDQNTNLNCKKDBD1CQNP DGQ0COL0MNKK;ICKNP QNLNKQLDC1NM0KRKQNBB0PN12FNbCL]0X&FCDG b0GQN&CL10
BNQF0P TCK4KNP Q0PNLDXNQFNOL0ICID1DQRPNGKDQRU4GMQD0GK0UNKQDBCQNP OCLCBNQNLK2)4LLNK41QKKF0TNP QFNB0PN1NP CGG4C1
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LNK41Q! B0PN1NP CGG4C1K4B0U.((4GPNLCG CKK4BOQD0G 0UQFNG0LBC1NL0LPDKQLDI4QD0G TCK10TNLIR!7 @# H&B
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PDKQLDI4QD0G 4GPNLNKQDBCQNP QFNKQL0GHMCLI0G KDG] DG &FCGHICDKFCG U0LNKQP4LDGHQFNHL0TDGHKNCK0GK2?NM0GM14PNP QFCQ
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CGP NKQDBCQNP MCLI0G U14dNKTDQF PCQCCKKDBD1CQD0G2
I8 J)71=% .(($ NM0KRKQNBB0PN1$ OCLCBNQNLNKQDBCQD0G$ NL0LPDKQLDI4QD0G$ bCL]0X&FCDG b0GQN&CL10BNQF0P
准确估计和预测陆地生态系统过程及碳循环时空变化是预测气候变化(管理自然资源以及控制温室效应
增强的基础!是目前全球变化研究最为重要的前沿领域之一)8* 试验观测和模型模拟是估计全球碳循环格
局和变率(理解碳循环的关键过程及其控制机制的两种常用手段近几十年来!观测技术的不断进步和模拟
水平的不断提高有力地促进了人们对陆地生态系统碳循环过程及其时空变化的定量认识但由于数据的不
完整性(模型本身的限制以及对生态系统关键过程和控制机制理解的不足!不同模型的模拟结果差异较大!对
生态系统碳源(汇分布及其变化的模拟和预测还存在很大的不确定性其中模型参数和输入数据的不准确是
模拟结果不确定性的主要来源之一)!* 近年来!为降低生态系统模型参数的不确定性(提高模拟和预测生态
系统过程及其变化的能力!人们分别在局地(区域和全球尺度上相继开展了一系列陆地生态系统模型的参数
估计研究)5 A"*
基于涡度相关技术的通量观测是直接测定陆地生态系统与大气间的碳水交换量的重要方法!为全球陆地
生态系统碳循环过程及其控制机理(时空格局等方面的研究提供了重要信息)7* !同时也为检验和改进生态系
统机理模型提供了可靠的数据基础目前已经开展了一些基于涡度相关通量数据的生态系统模型参数估计
研究这些研究所用的净生态系统碳交换量".((#数据由几天)8$* (几周)88*至几年)8!*不等!采用的模型和被
估计参数也各不相同!主要取决于模型自由参数的个数(优化算法的特点等因素在这些参数估计研究中!通
量观测数据的误差通常被假设为服从零均值的正态分布!并以此为基础来确立目标函数!进而通过各种数学
方法对参数进行最优估计然而美洲通量网Y0T1CGP站以及其他6个通量站的通量数据误差分析结果已显
示!涡度相关技术测定的通量数据的随机观测误差服从双指数分布)85!8@* 基于中国通量网"&FDGCV*[9#的
涡度通量误差研究!也支持了该结论当观测数据的随机误差服从双指数分布时!目标函数则应调整为绝对
偏差的形式!由此估计的参数很可能不同于正态随机误差时的估计结果比如!基于生态系统呼吸的5种简
单经验方程!aDMFCLPK0G和Y01DGHNL)86*对比分析了.((随机误差分别为正态分布和双指数分布两种情形下
的参数估计的差异!指出基于正态分布误差的年生态系统呼吸模拟值高出基于双指数分布误差的模拟值约
#$ A8@6 H&B
_!
C
_8)86*
此外!参数优化方法比较项目)OQ,&")OQDBDKCQD0G ,GQNL&0BOCLDK0G#的研究结果也显
示!误差模型的差异对参数估计结果的影响程度明显大于优化算法的差异)8^*
现有研究结果初步揭示了误差分布类型对参数估计的可能重要影响!但对目前广泛应用的陆地生态系统
"8$5 Z 生Z态Z学Z报ZZZ !"卷Z
!
刘敏!何洪林!于贵瑞!骆亦其!孙晓敏!王辉民2中亚热带人工针叶林&)
!
通量组分统计不确定性分析2中国科学2
FQO%ccTTT2NM010HDMC2MG
机理模型而言!误差分布类型的不同会对参数估计以及碳通量的模拟造成多大差异尚不清楚针对这一问
题!本文将对.((实测数据对陆地生态系统机理模型参数的约束作用(基于不同分布的观测误差的参数估计
以及碳通量模拟的差异进行研究这一问题的探讨将有助于今后更充分地利用连续测定的.((数据!为更
好地实现多元数据模型融合(有效提高陆地生态系统碳循环预测能力奠定基础
FK材料和方法
F2FK研究地概况
研究地点位于吉林省长白山国家级自然保护区内的温带阔叶红松林地处@!e!@f.!8!"e$^f.!海拔
#5^B!属于受季风影响的温带大陆性气候!夏季炎热多雨!冬季干燥寒冷!年平均气温525 A#25g!年平均降
水^$$ A7$$BB主要树种有红松"@%"&#?(,%-"#%##(蒙古栎"A&,0("+(4%0-#(色木"70,8("(#(紫椴
"B%4%- -8&,"#%##(水曲柳"C,-D%"-"2#/&,%0-#等优势树种平均年龄8"$C!平均树高!^B
F2AK研究数据
研究数据包括模型输入数据和.((测定数据!研究时段为!$$5年8月8日至!$$6年8!月58日模型
输入数据包括逐日气象要素"气温(降水(相对湿度(辐射(光合有效辐射#(土壤质地以及初始条件"叶面积指
数"*%,#(土壤水分(土壤碳库和植被碳库大小#研究时段内的逐日气象要素和.((观测数据均在半小时
数据基础上计算获得半小时数据经过质量控制后的所有缺失数据通过插补方法补齐!具体处理方法详见文
献)8#* .((为负值表示生态系统从大气中吸收&)
!
!为正值表示生态系统释放&)
!
进入大气为减小数据
插补对模型参数估计的影响!本文选用日缺失率低于6$h"即每日缺失数据个数低于!@#的.((数据"5C共
计#!"#对模型参数进行估计以上数据由中国陆地生态系统通量系统观测网络"&FDGCV*[9#和中国生态系
统研究网络"&(a.#提供
F2EK生态系统模型和被估计参数
采用&(/-%!"&CLI0G (dMFCGHNDG QFN/NHNQCQD0G;-0D1;%QB0KOFNLN! XNLKD0G !# )8"*为研究模型该模型是基
于植物生态生理过程的生物地球化学模型!对植被(土壤和大气之间碳水交换进行模拟它在&(/-%模
型)87 A!8*的基础上!增加了物候模块(改善了分配和*%,动态模拟(光合最优温度以及蒸散模拟等!模拟的时间
步长由旬改为日!能更准确地模拟不同森林生态系统碳通量的动态变化特征)8"*
&(/-%!模型共有生物物理(植物生理生长和土壤碳氮转化5个子模型!包含了大量的状态变量和参
数)8"* 本研究依据.((年总量模拟值对各个参数值变化的敏感程度!从&(/-%!模型的所有参数中选取敏
感性较高的参数进行估计敏感性分析方法采用传统的局部灵敏度分析法"0GN;CQ;C;QDBN#!在其他参数值不
变的情况下!计算&(/-%!模型的某一参数值分别增加和降低8$h(!$h和5$h时.((年总量模拟值的变
化百分率!以变化百分率的最大绝对值表示该参数的敏感度由此方法选取的被估计参数如表8所示!并依
据文献资料以及相关变量和参数的观测结果!确定了各个敏感参数的取值范围
F2LK马尔可夫链;蒙特卡罗方法
马尔可夫链;蒙特卡罗方法"b&b&#以贝叶斯理论为基础!将未知参数看成是符合某种先验概率分布的
随机变量根据贝叶斯定理!利用参数的先验知识与观测信息得到参数的后验分布"式8#!然后依据后验分
布来推断未知参数%
!
".iE# j
!
"Ei.#
!
".#
!
"E#
"8#
式中!
!
".#(
!
".iE#分别为参数的先验和后验概率密度分布!
!
"E#为观测数据的概率!
!
"Ei.#为观测数据在
先验参数值下的条件概率密度!又称为参数.的似然函数似然函数的表达形式依赖于观测数据的误差分布
类型
当随机误差服从零均值的正态分布时!即正态观测误差".0LBC1bNCK4LNBNGQ(L0L! .b(#!此时似然函
数可表示为%
78$5Z#期 ZZZ张黎Z等%.((观测误差分布类型对陆地生态系统机理模型参数估计的影响 Z
FQO%ccTTT2NM010HDMC2MG
!
"E
"
.# F
#
"
%F8
8
!槡"#
G"D
%
G&
%
#
!
H!
#
!
"!#
式中!D
%
和&
%
分别为.((的实测值和模拟值!
#
为.((实测数据的标准差!假设不同时刻.((实测数据的
标准差相同
表FK待估计的M:NO5A模型参数
P->*FKQ=(7,#",).=)参数
-RBI01
定义
:NUDGDQD0G
取值范围
aCGHN
来源
-04LMN
光合参数WF0Q0KRGQFNKDKOCLCBNQNLK
B
0OQ
光合最优温度)OQDB4BQNBONLCQ4LNU0LOF0Q0KRGQFNKDK"g# 8$ A5$ )!!*
1 气孔导度响应参数-Q0BCQC1M0GP4MQCGMNLNKO0GKNOCLCBNQNLK"HH_8# $277# A82!87 !
5
P
日间光照下暗呼吸:CL] LNKODLCQD0G CQ1DHFQPCRQDBN"
"
B01B
_!
K
_8
#
$2# A$27
!
呼吸参数aNKODLCQD0G OCLCBNQNLK
) 生长呼吸比例VLCMQD0G 0UHL0TQF LNKODLCQD0G $28" A$2!!
!
I
BCd
最大叶面积指数bCdDB4B1NCUCLNCDGPNd"B! B_!# 62" A^ 2! &(a.
J
B
边材维持呼吸系数bCDGQNGCGMNLNKODLCQD0G M0NUDMDNGQ"K_8# $25 A$2@ !
K
0OQ
分解最优土壤湿度)OQDB4BB0DKQ4LNU0LPNM0BO0KDQD0G"h# ^$ A"$ )!5*
J
KB
地表微生物的潜在分解速率W0QNGQDC1PNMCRLCQN0UK4LUCMNBDML0IN"P _8# $2$$# A$2$87 )!@*
3 氮含量.DQL0HNG M0GQNGQ"HH_8# $2$$@^ A$2$$7^ )!6*
土壤水文参数b0DKQ4LNOCLCBNQNLK
K
K
饱和土壤含水量-0D1TCQNLM0GQNGQCQKCQ4LCQD0G"MB5 MB_5# $2@ A$26@ )!^*
K
M
田间持水量-0D1TCQNLF01PDGHMCOCMDQR"MB5 MB_5# $2!! A$25^ )!#*
初始条件,GDQDC1M0GPDQD0GK
I
DGD
初始叶面积指数,GDQDC11NCUCLNCDGPNd"B! B_!# 82$ A!26 &(a.
6
CMQ
初始活性土壤有机质碳库,GDQDC1MCLI0G M0GQNGQ0UCMQDXN-)b"H&B_!# 88$$ A86$$ &(a.
6
KB
初始地表微生物碳库,GDQDC1MCLI0G M0GQNGQ0UK4LUCMNBDML0IN"H&B_!# ^$$ A7$$ &(a.
6
KB1
初始地表代谢凋落物碳库,GDQDC1MCLI0G M0GQNGQ0UK4LUCMNBNQCI01DM1DQNL"H&B_!# ^$$ A"$$ &(a.
6
K1T
初始慢性土壤有机质碳库,GDQDC1MCLI0G M0GQNGQ0UK10T-)b"H&B_!# @$$$ A6$$$ &(a.
ZZ
!
表示该参数的取值范围假设为默认值的)8 _8$h!8 k8$h*ZLNOLNKNGQKQFNLCGHN0UQFNOCLCBNQNLDKUL0B8 _8$h Q08 k8$h ICKNP 0G DQK
PNUC41QXC14N
当随机误差服从双指数分布时!即双指数观测误差":04I1NNdO0GNGQDC1bNCK4LNBNGQ(L0L! :b(#!则似
然函数表示为)!"* %
!
"E
"
.# F
#
"
%F8
8
!槡$
G
D
%
G&
%
$
"5#
式中!
$
为双指数分布的标准差!
$
F
8
3
$
3
%F8
LD
%
G
%
DL!
%
D为.((观测样本的平均值
本文采用广泛使用的bNQL0O01DK;YCKQDGHK法)!7!5$* "简称b;Y法#进行b&b&模拟!其主要步骤如下%
"8#在取值范围内随机生成参数的初始估计值$
"!#根据事先假定的参数后验分布产生新参数值.
GNT
$
"5#计算接受概率
!
jBDG+8!
!
".
GNT
iE#H
!
".
?_8
iE#,$
"@#产生)$!8*区间内呈均匀分布的随机数<$
"6#若
!&
"^#重复步骤! A6!直到获得足够多的样本!最终得到参数的后验估计
本研究先假定参数后验分布为均匀分布!利用b;Y法预先模拟!$$$$次!根据被接受的样本计算参数的
协方差0(=".#!再进行b&b&模拟!此时假定参数后验分布为正态分布!新的参数值则根据公式.
GNT
j.
?_8
k
$!$5 Z 生Z态Z学Z报ZZZ !"卷Z
FQO%ccTTT2NM010HDMC2MG
3
"$!M0X".##
产生)58*
为消除参数的初始估计值对b&b&采样结果的影响!将b&b&模拟平行运行6次!得到6个b&b&采样
序列!每个序列包括!$$$$个采样只有b&b&采样序列能很快地收敛到一个平稳分布上时!才能用于参数
后验估计的统计分析本文采用+N1BCG和a4IDG)5!*877!年提出的收敛诊断指标*
%
以及采样过程中参数平
均值和方差的变化来判断b&b&采样序列的收敛性!并确定初始化阶段"I4LG;DG ONLD0P#收敛诊断指标*
%
的计算方法如下%
*
%
j
K
%
"?_8#H?k:
%
H?
K槡 % "@#式中!?为采样序列的个数"?j6#!K
%
为?个采样序列方差的平均值!:
%
H?为?个采样序列平均值的方差
当收敛诊断指标*
%
接近于8(后验参数的平均值和方差基本稳定时!认为初始化阶段结束!马尔可夫链收敛
到了平稳的后验分布上
AK结果与分析
图8Z收敛诊断指标的演变过程
VDH28Z(X014QD0G 0UQFNM0GXNLHNGMNPDCHG0KQDMDGPNd
ZC2正态观测误差$I2双指数观测误差!图中参数符号参见表8
C2G0LBC1BNCK4LNBNGQNL0L$ I2P04I1NNdO0GNGQDC1BNCK4LNBNGQ
NL0L$ QFNKRBI01KCLN1DKQNP DG CI1N8
A2FKb&b&采样序列的收敛性判断
用b&b&方法估计参数的后验分布!首先要确定
b&b&采样序列是否收敛到平稳分布上依据上述收
敛判断方法!两种误差分布类型下b&b&采样序列均
达到收敛以参数5
P
(I
BCd
(K
M
和6
CMQ
为例!随着采样次
数的增加!各参数的收敛诊断指标*
%
迅速降低!当采样
次数大于8$$$$时!各参数的*
%
值均稳定到接近于8
的数值上"图8#!并且各参数的平均值和方差也都达到
稳定这说明这些参数的b&b&采样序列均稳定收敛
到了后验分布上!其他参数的b&b&采样序列也都达
到收敛其中!前8$$$$次采样为初始化阶段!后
8$$$$次采样"共计6$$$$个#用于参数后验估计的统
计分析
A2AK参数后验分布
根据各参数的6$$$$个后验估计值!可以绘制出参
数的后验频率分布图依据其形状可以将被估计参数划分为良约束"?N1;&0GKQLCDGNP! ?&#和不良约束
"W00L1R&0GKQLCDGNP! W&#两种类型参数后验分布近似于正态分布的属于良约束类型!这些参数能被.((实
测数据较好约束大多数参数归于这一类"表!#!比如光合最优温度B
0OQ
"图!C!N#(田间持水量K
0
"图!I!U#
和初始叶面积指数I
DGD
"图!M!H#尽管同为良约束类型!但它们的后验估计值的离散程度和偏度不尽相同
参数后验频率分布近似为均匀分布的属于不良约束类型!比如氮含量3"图!P!F#
除了参数K
#
外!基于两种误差分布得到的参数后验频率分布图的形状基本类似这说明两种误差分布
下!.((数据对&(/-%!模型参数的约束作用较为一致但基于两种误差分布得到的参数最优估计值却不
相同表!给出了两种误差分布下&(/-%!模型参数后验估计的众数(平均值和标准差!其中众数值为参数
的最优估计值可以看出!基于.b(估计的参数中!除生长呼吸比例)和光合作用最适温度B
0OQ
外!其余参数
的最优估计值均高于基于:b(的估计结果
A2EK碳通量的模拟结果
将两套参数最优估计值分别输入&(/-%!模型!逐日模拟!$$5 A!$$6年长白山阔叶红松林的碳收支过
程两种模拟结果在碳通量年总值上存在不同程度的差异基于.b(模拟的各年总初级生产力"+WW#和生
态系统呼吸"aN#总量分别比基于:b(的模拟结果高^8 A"^ H&B_! C_8和8$# A88^ H&B_! C_8!导致前者
8!$5Z#期 ZZZ张黎Z等%.((观测误差分布类型对陆地生态系统机理模型参数估计的影响 Z
FQO%ccTTT2NM010HDMC2MG
图!Z两种误差分布假设下的典型参数后验频率分布
VDH2!ZRODMC1FDKQ0HLCB0UOCLCBNQNLO0KQNLD0LPDKQLDI4QD0G U0LQT0QRONK0UNL0LPDKQLDI4QD0GK
C!I!M!P%正态观测误差$N!U!H!F%双指数观测误差ZC!I!M!P% G0LBC1BNCK4LNBNGQNL0L$ N!U!H!F% P04I1NNdO0GNGQDC1BNCK4LNBNGQNL0L
模拟的.((年总量较后者低!7 A@# H&B_! C_8"表5#高出的这部分aN年总量中!自养呼吸"aC#和异养
呼吸"aF#分别占了@^h和6@h
表AK参数后验分布统计表
P->*AKS)="7,)7="-",=",()<#-7-2"7=
参数
WCLCBNQNL
正态观测误差".b(#
.0LBC1BNCK4LNBNGQNL0L
众数
b0PN
平均值l标准差
bNCG l-:
约束类型
&0GKQLCDGDGHQRON
双指数观测误差":b(#
:04I1NNdO0GNGQDC1BNCK4LNBNGQNL0L
众数
b0PN
平均值l标准差
bNCG l-:
约束类型
&0GKQLCDGDGHQRON
B
0OQ
862# 8627 l!2^ ?& 8#2# 8#2@ l!2" ?&
1 8286^ 82886 l$2$6# ?& 82$7# 828$^ l$2$6" ?&
5
P
$2#^ $2#7 l$2$6 ?& $2#6 $2#7 l$2$6 ?&
) $2!$ $2!$ l$2$8 W& $2!$ $2!$ l$2$8 W&
I
BCd
6276 6277 l$28$ ?& 62"^ 6275 l$2$# ?&
J
B
$256 $256 l$2$5 ?& $255 $25@ l$2$5 ?&
K
0OQ
^7 #$ l6 ?& ^^ #$ l6 ?&
J
KB
$2$$" $2$85 l$2$$5 W& $2$$# $2$8! l$2$$5 W&
3 $2$$^! $2$$#$ l$2$$8@ W& $2$$@# $2$$^7 l$2$$8@ W&
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K
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6
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#$5 ^7" l65 ?& ^"5 #$$ l65 ?&
6
K1T
@66$ @@"! l!^@ ?& @5"5 @@#6 l!^6 ?&
ZZ?&%良约束?N1;M0GKQLCDGNP$W&%不良约束W00L1RM0GKQLCDGNP
!!$5 Z 生Z态Z学Z报ZZZ !"卷Z
FQO%ccTTT2NM010HDMC2MG
表EK模拟的ABBE GABBT年长白山阔叶红松林碳通量的年总值"H&B_! C8#
P->*EKU)1*1-..0-*M-7>)./*0?=-""!M6O=,"<7)2ABBE ") ABBT "H&B
_!
C
8
#
碳通量年总值
%GG4C1MCLI0G U14dNK
正态观测误差
.0LBC1BNCK4LNBNGQNL0L
!$$5年 !$$@年 !$$6年
双指数观测误差
:04I1NNdO0GNGQDC1BNCK4LNBNGQNL0L
!$$5年 !$$@年 !$$6年
总初级生产力+WW 88"@ 8!57 887" 88!5 8865 88!#
生态系统呼吸aN 7^^ 7#6 76^ "67 "67 "@^
自养呼吸aC ^"8 ^76 ^#7 ^5! ^@8 ^!7
异养呼吸aF !"6 !"8 !## !!# !87 !8#
净生态系统碳交换量.(( _!8# _!^@ _!@! _!^@ _!75 _!"8
进一步对比分析了两种误差分布下日.((模拟值的差异二者与实测值的符合程度大致相同!模拟值
与实测值的决定系数均为$2@7!离散程度也类似"图5#但在生长旺季期间当森林生态系统具有较强的碳
吸收能力时!两种误差分布下模拟的.((存在较大差异统计.((实测值和两种模拟值的频率分布发现!
.((实测数据小于_@ H&B_! P _8的频率为^25h!而基于.b(的模拟结果小于该值的频率仅为82^h!明
显低于实测结果!说明基于.b(的模拟结果低估了生长旺季长白山森林生态系统对碳的净吸收能力基于
:b(的模拟结果与实测情况更为接近!相应的频率为@2!h
图5Z长白山阔叶红松林.((模拟值与观测值的比较
VDH25Z)IKNLXNP XK2B0PN1NP GNQNM0KRKQNBNdMFCGHN0U&)
!
".((# 4KDGH0OQDBDENP OCLCBNQNLKU0L&m- KDQN
C!I%正态观测误差$M!P%双指数观测误差ZC!I% G0LBC1BNCK4LNBNGQNL0L$ M!P% P04I1NNdO0GNGQDC1BNCK4LNBNGQNL0L
EK讨论
E&FK.((观测数据对参数的约束作用
ZZ参数的准确估计是陆地生态系统机理模型模拟和预测生态系统过程和碳循环动态变化的重要前提在
陆地生态系统碳收支的模拟过程中!尽管.((是最终模拟结果!所有模拟过程和参数都对其有不同程度的作
用!但由于各个参数对.((模拟的敏感性存在差异!并且参数之间也具有不同程度的相关性!因此在进行参
5!$5Z#期 ZZZ张黎Z等%.((观测误差分布类型对陆地生态系统机理模型参数估计的影响 Z
FQO%ccTTT2NM010HDMC2MG
数估计时并非所有参数都能被准确估计比如!&mb模型"QFN&-,a)mD0KOFNLDMb0PN1#中只有5至@个光合
和蒸腾参数可以由地表通量观测数据来确定)88* -,W.(模型"QFN-DBO1DUDNP WF0Q0KRGQFNKDKCGP (XCO0;
LCGKODLCQD0G B0PN1#的!5个参数和状态变量初始值中!有85个参数能被.((实测数据进行良约束!包括大
部分光合和呼吸参数以及初始土壤碳库等)8!*
本研究中约有8!个参数能够被.((观测数据所约束这类参数的取值在很大程度上影响着.((的模
拟值比如光合最优温度B
0OQ
!它是光合作用的温度响应函数中的参数!直接作用于植物光合速率的计算!并
影响.((的估算因此!在.((已知的情况下!能够在一定程度上反推出该类参数的取值本研究中初始
土壤碳库也能被较好约束!这可能是由于&(/-%!模型考虑了土壤氮含量对光合作用的影响!土壤氮含量又
是土壤碳和碳氮比的函数!因此初始土壤碳库的估计也能从.((实测数据中间接提取信息而对于土壤水
文参数K
K
(自养呼吸参数)(异养呼吸参数J
KB
和3!仅用.((观测数据无法对这些参数准确估计!需要其他
相关数据的支持!如土壤水分(土壤呼吸(凋落物(土壤微生物碳含量等尽管本研究所用的模型和估计的参
数与他人研究不尽相同!但结果却具有一定的相似性!即涡度相关技术测定的.((数据具有约束陆地生态系
统模型参数的潜力!但仅限于对其敏感的部分参数
E2AK.((观测误差分布类型对参数估计以及碳通量模拟的影响
误差分布类型的不同选择不仅会影响参数估计的结果!而且会进一步影响生态系统碳通量的模拟比
如!基于.b(估计的光合参数B
0OQ
低于基于:b(的估计结果!而1高于基于:b(的估计值"表!#!这是两种
误差分布下模拟的+WW存在差异的主要原因一方面!光合最优温度的不同取值会导致植物光合速率对温
度的响应关系产生差异!在长白山阔叶红松林生长季的温度范围内"最高气温不超过!6g#!最优温度为
86n#g时最大羧化速率"M
BCd
#和最大电子传递速率"N
BCd
#对温度的响应值J
X
和J
S
均高于最优温度为8#2#g
时的值"图@#另一方面!较高的1
8
也会增加气孔导度对土壤湿度的响应值!从而产生较高的+WW
图@Z不同最适温度下的最大羧化速率M
BCd
和最大电子传递速率N
BCd
的温度响应曲线J
X
"B#和J
S
"B#
VDH2@ZNBONLCQ4LNLNKO0GKNU4GMQD0GKJ
X
"B# CGP J
S
"B# 0UBCdDB4BLCQN0UMCLI0dR1CQD0G "M
BCd
#CGP BCdDB4BLCQN0UN1NMQL0G QLCGKO0LQ"N
BCd
#
PNONGPDGH0G PDUNLNGQ0OQDB4BQNBONLCQ4LNK
基于.b(模拟的森林生态系统呼吸年总量比基于:b(的模拟结果高8$# A88^ H&B_! C_8!其量级与
aDMFCLPK0G和Y01DGHNL)86*的研究结果大致相当!并在其范围内他们的研究表明!当误差为正态分布时估计
的参考呼吸较低而A
8$
较高!因此模拟的生态系统呼吸随温度的上升增加地更快而在本研究中!生态系统
呼吸年总量模拟值出现差异的主要原因是基于.b(估计的碳库初始值"6
CMQ
(6
KB
(6
KB1
和6
K1T
#和呼吸参数
"I
BCd
(J
B
(K
0OQ
(J
KB
和3#均高于基于:b(的估计值其中!较高的碳库初始值和J
KB
会直接导致异养呼吸的
增加!较高的I
BCd
(J
B
会增加生态系统的维持呼吸!较高的K
0OQ
和3则分别通过减弱土壤水分胁迫和土壤氮
对异养呼吸的限制作用增加了异养呼吸量
@!$5 Z 生Z态Z学Z报ZZZ !"卷Z
FQO%ccTTT2NM010HDMC2MG
本研究在利用.((实测数据对模型参数进行估计时!假设各个时刻数据的标准差相同而实际上各个
时刻观测数据的标准差并不相同!它随着量值的大小(环境因子以及季节的变化而发生变化)8@* 这些变化也
可能会对陆地生态系统机理模型的参数估计以及碳通量的模拟产生影响
LK结论
"8#利用长白山阔叶红松林测定的.((数据对陆地生态系统机理模型&(/-%!中8^个敏感参数进行
估计!其中大部分参数属于良约束类型!能被.((数据有效约束!而土壤水文参数K
K
(自养呼吸参数)(异养
呼吸参数J
#8
和3属于不良约束类型!仅用.((数据无法对其准确估计
"!#观测误差分布类型的差异直接导致参数估计结果的不同!进而影响了长白山阔叶红松林碳通量的模
拟结果基于正态观测误差模拟的总初级生产力和生态系统呼吸的年总量分别比基于双指数观测误差的模
拟结果高^8 A"^ H&B_! C_8和8$# A88^ H&B_! C_8!导致前者模拟的.((年总量较后者低!7 A@# H&B_!
C
_8
与实测.((数据的对比结果显示!基于正态观测误差模拟的.((低估了长白山阔叶红松林生长旺季
期间的净碳吸收能力
尽管以上结论仅建立在对长白山阔叶红松林碳通量的模拟研究上!其普适性有待进一步检验!但本研究
对相关领域的参数估计或数据同化等方面工作具有一定的借鉴意义!即不能忽视同化数据的观测误差分布类
型及其对应的目标函数!它们的不合理设置有可能会对参数估计以及模拟结果产生较大影响
3<7.(=%
) 8 *Z&C0b=! >4 +a! *D4 3>! *D=a2b41QD;KMC1N0IKNLXCQD0G CGP ML0KK;KMC1NBNMFCGDKQDMB0PN1DGH0G QNLNKQLDC1NM0KRKQNBMCLI0G MRM1N2-MDNGMN
DG &FDGC"(CLQF -MDNGMNK#! !$$@! 5@"K4OO12
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#% 8 8@2
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MCLI0G 0IKNLXCQD0G% BNQF0PK! PCQCLN\4DLNBNGQKCGP PCQC4GMNLQCDGQRKONMDUDMCQD0GK2+10IC1&FCGHNmD010HR! !$$6! 88% 5#" 57#2
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$
% [KDGH
LNB0QNKNGKNP PCQCCGP NM010HDMC10IKNLXCQD0G 0UGNQOLDBCLROL0P4MQD0G2N14K! !$$5! 66m% !#$ !"72
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OCLCBNQNLKMCG TNNKQDBCQNCGP TFDMF BNCK4LNBNGQKCLNB0KQ4KNU41- +10IC1&FCGHNmD010HR! !$$8! #% @76 68$2
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- m! ?0UKR- &2%B41QD;KDQNCGC1RKDK0ULCGP0BNL0LDG Q0TNL;ICKNP BNCK4LNBNGQK0UMCLI0G CGP NGNLHRU14dNK2%HLDM41Q4LC1CGP V0LNKQ
bNQN0L010HR! !$$^! 85^%8 8"2
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FQO%ccTTT2NM010HDMC2MG
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U0LQRODMC1NM0KRKQNBKDG .-(&2-MDNGMNDG &FDGC"(CLQF -MDNGMNK#! !$$^! 5^ "K4OO12
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#% @6 672
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!
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)!!*Z*CLMFNL?2WFRKD010HDMC1W1CGQ(M010HR2mNL1DG% -OLDGHNL;/NL1CH287"$2
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OLDBCLROL0P4MQDXDQRDG K04QFNLG %BNLDMC% COO1DMCQD0G 0UCH10IC1B0PN12(M010HDMC1%OO1DMCQD0G! 8778! 8% 577 @!72
)!@*ZbM+D1?! &CGG0G =! a0INLQK0G 3! &00] V:2:RGCBDMK0UK0D1BDML0IDC1ID0BCKKCGP TCQNLK014I1N0LHCGDM&DG mLNQ0G *CUQNL6$ RNCLK0U
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)!6*Z*D4 Vb! Y4CGH3m! 9DNV+! *D<-MDNGMNCGP NMFG010HR! 8778! 8""@#%55 5^2
)!^*ZVNGH92FN0LR0U%HL0BNQN0L01HR2mNDSDGH% bNQN0L010HRWLNKK! 87782
)!#*Z9D0GH- +2mCDKMK0D1KMDNGMN2mNDSDGH% &FDGNKN%HLDM41Q4LC1[GDXNLKDQRWLNKK! !$$82
)!"*ZWLNKK?Y! N4]01K]R-%! /NQNL1DGH?! V1CGGNLRmW2.4BNLDMC1LNMDONKDG V0LQLCG ##% FNCLQ0UKMDNGQDUDMM0BO4QDGH2.NT>0L]% &CBILDPHN
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)5!*Z+N1BCG %! a4IDG :m2,GUNLNGMNUL0BDQNLCQDXNKDB41CQD0G 4KDGHB41QDO1NKN\4NGMNK2-QCQ2-MD2! 877!! #% @6# 6882
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