地理资源所构建生态系统模型并开发长时间序列辐射数据产品

发展精度较高的生态模型、开发长时间序列数据产品是开展生态系统碳循环研究的基础。在陆地生态系统模型数据融合系统框架下，不断完善模型结构、参数和输入数据是降低模型模拟结果不确定性的重要途径。

中国科学院地理科学与资源研究所何洪林研究组通过整合我国北方16个草地站点2003-2013年的呼吸通量数据，综合考虑水分、温度和植被生产力对呼吸时空变异的影响，构建了区域尺度时空过程耦合的呼吸模型。结果表明，考虑水分效应大幅提升了干旱半干旱草地生态系统呼吸的模拟精度；植被生产力和水分因子是北方草地呼吸空间格局的主控因子；对于呼吸的时间变异，温度在青藏高寒草地起主控作用，而水分在内蒙古温带草地的影响与温度同等重要。该研究为我国北方草地生态系统呼吸大尺度估算提供了一种新的高时空分辨率的遥感模型方法。

研究团队通过构建陆地生态系统碳循环模型数据同化方法，完善模型不确定性分析方法体系，实现了模型参数的不确定性分析以及模型模拟结果误差的量化和拆分；并应用于站点尺度碳循环模型参数反演和碳水通量模拟结果不确定性评估中。他们以长白山森林生态系统为研究对象，发现碳水通量观测数据（NEE和ET）同时参与模型参数优化，可显著降低模型参数的不确定性，并提高模型的综合模拟精度；在模型的所有关键参数中，最大净CO2同化速率（Amax）和比叶重（SLW）两个参数对碳水通量模拟的不确定性影响最大，这一结论对于千烟洲和鼎湖山森林生态系统同样成立。

此外，研究人员开发了长时间序列辐射数据产品。太阳辐射是植被光合作用的主要能量来源，其中散射组分能够增强植被冠层光能利用率从而提升植被生产力。为了更加精确地模拟和分析生态系统生产力，不仅需要总辐射和光合有效辐射数据，同时也需要散射辐射和散射光合有效辐射数据。因此，基于地面观测数据和模型，开发了一套中国区域1981-2010年的逐月辐射要素空间数据集，包括总辐射、光合有效辐射、散射辐射和散射光合有效辐射四个子数据集，并在ScienceDB上开放共享。

以上研究得到国家重点研发计划项目、国家自然科学基金等资助。