%0 Journal Article
%T CARBON CYCLE MODELING OF A BROAD-LEAVED KOREAN PINE FOREST IN CHANGBAI MOUNTAIN OF CHINA USING THE MODEL-DATA FUSION APPROACH<br>基于模型数据融合的长白山阔叶红松林碳循环模拟
%A LUO Yi-qi
%A <br>张黎
%A 于贵瑞
%A LUO Yi-qi
%A 何洪林
%A 张雷明
%J 植物生态学报
%D 2009
%I Editorial Office of Chinese Journal of Plant Ecology
%X 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409~1 879 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) g C·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-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。
%K Bayesian estimation
%K uncertainty analysis
%K Markov Chain Monte Carlo method
%K model-data fusion
%K carbon residence time<br>贝叶斯估计
%K 不确定性
%K 马尔可夫链-蒙特卡罗方法
%K 模型数据融合
%K 碳滞留时间
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=90BA3D13E7F3BC869AC96FB3DA594E3FE34FBF7B8BC0E591&jid=2F2173CCFF292BF447DC2681EA33BBAE&aid=B2DE8BBCB64350FA90E3944E4AC9B9A2&yid=DE12191FBD62783C&vid=27746BCEEE58E9DC&iid=B31275AF3241DB2D&sid=3F10405738B4D004&eid=309A221A57FE8496&journal_id=1005-264X&journal_name=植物生态学报&referenced_num=1&reference_num=0