检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：李承昊华东师范大学

学位级别：硕士

土壤微生物作为分解者,在调节陆地生态系统土壤碳过程及其对气候变化的响应中起着关键作用。近年来,陆地生态过程模型中越来越多地加入微生物模块,以完善模型对微生物过程和土壤碳动态的模拟。常绿阔叶林作为全球重要碳汇,却面临愈发频... 详细信息

土壤微生物作为分解者,在调节陆地生态系统土壤碳过程及其对气候变化的响应中起着关键作用。近年来,陆地生态过程模型中越来越多地加入微生物模块,以完善模型对微生物过程和土壤碳动态的模拟。常绿阔叶林作为全球重要碳汇,却面临愈发频繁的极端干旱状况。极端干旱通过影响微生物过程改变土壤碳储存,然而,微生物调控土壤碳过程响应极端干旱的关键机制,以及增加微生物模块对模型模拟干旱条件下常绿阔叶林土壤碳动态的影响如何目前尚不清楚。因此,本研究依托浙江天童亚热带森林生态系统野外观测研究站极端干旱实验平台,利用数据-模型融合方法对多个陆地生态系统模型(3个传统模型:3-5碳库;5个微生物酶模型:3碳库+微生物酶库,4或5碳库+1或2个微生物酶库)进行比较筛选,并对干旱条件下微生物过程对常绿阔叶林土壤碳过程影响的模拟进行研究。主要结果如下:(1)传统与微生物酶模型结构的比较与筛选:微生物过程(酶模块)的加入能够提高陆地生态系统碳循环模型模拟常绿阔叶林土壤碳过程的精度。具体表现为,除4碳库+微生物酶库模型外,微生物酶模型模拟常绿阔叶林土壤碳过程的准确度均高于对应的传统模型,微生物酶模型平均模拟准确度比传统模型高4.8%。而微生物酶模型(5碳库+微生物酶库和4碳库+2个微生物酶库)在干旱条件下对土壤碳过程模拟的准确度比筛选出传统模型(4碳库)分别高11.60%和6.49%。综合考虑模型的复杂度,4碳库+2微生物酶库模型可作为常态下模拟常绿阔叶林碳过程的最优模型。此外,我们的结果表明增加酶活数据,可以约束更多的土壤碳过程相关参数、降低参数的不确定性、提高模型模拟的精度。(2)基于微生物酶模型模拟极端干旱对土壤碳动态的影响:利用筛选出来的微生物酶模型(5碳库+微生物酶库和4碳库+2个微生物酶库)在干旱条件下对土壤碳过程进行模拟。结果表明干旱能够显著降低土壤总碳库和微生物碳库,主要是由于干旱导致生态系统净初级生产力的降低,而提高了微生物的周转。微生物酶模型和传统模型的差异表现在干旱对土壤慢性有机质和结构性凋落物的短期影响上,具体表现在4碳库+2微生物酶模型和5碳库+微生物酶模型在模拟干旱对土壤慢性有机质碳库影响的相对贡献相对于4碳库模型了分别下降了54.64%和78.68%,同时对结构性凋落物碳库影响的相对贡献分别增加了394%和803%。表明短期干旱下,微生物对土壤慢性有机质的利用明显减弱,而对结构性凋落物的利用加强,这可能与干旱条件下土壤团聚体物理保护的加强,以及微生物群落的变化引起微生物对底物利用的偏好性改变有关。综上所述,增加微生物过程,可以提高陆地生态系统碳循环模型对常绿阔叶林土壤碳过程及其响应干旱的模拟精度,并能够揭示微生物对土壤有机碳响应干旱的调控作用。本研究结果为更好地理解常绿阔叶林土壤有机碳对极端干旱的响应及其微生物的调控机制提供了参考,并为改进模型结构、减小模拟的不确定性以及为提高未来模型对气候变化的预测提供科学依据。

关键词：微生物过程陆地生态系统模型数据-模型融合模型筛选干旱土壤有机碳常绿阔叶林

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宏观生态系统科学整合研究的多学科知识融合及其技术途径

引用

应用生态学报 2021年第9期32卷 3031-3044页

作者：于贵瑞任小丽杨萌陈智中国科学院地理科学与资源研究所生态系统网络观测与模拟重点实验室北京100101 中国科学院大学资源与环境学院北京100049

综合认识大尺度的宏观生态系统结构功能、空间变异和动态演变的过程机理和模式机制,实现对生态系统变化及其对人类福祉影响的定量模拟、科学评估和预测预警,服务生态系统的利用保护及调控管理,是当代宏观生态系统科学的重要发展方向,正... 详细信息

综合认识大尺度的宏观生态系统结构功能、空间变异和动态演变的过程机理和模式机制,实现对生态系统变化及其对人类福祉影响的定量模拟、科学评估和预测预警,服务生态系统的利用保护及调控管理,是当代宏观生态系统科学的重要发展方向,正在孕育并形成大尺度的宏观生态系统科学整合生态学(IEMES)研究新领域。本研究通过对宏观生态系统科学整合生态学研究的基础理论、多学科知识融合途径及其关键技术问题的系统分析,形成以下几个基本认识:1)宏观生态系统科学整合生态学研究是以区域、大陆和全球尺度的宏观生态系统为研究对象,采用多学科知识融合方法和技术,致力于解决人类社会发展的食物安全、资源安全、生态安全、环境安全等重大资源环境问题。2)宏观生态系统科学整合生态学研究的基本科技任务是:理解宏观生态系统的结构功能基本属性,监测生态系统状态变化,解释生态系统时空演变规律,认知生态系统运维过程机理,定量评估生态系统功能状态及服务能力,预测生态系统动态演变及地理格局,预警生态系统变化及生态环境灾害。3)宏观生态系统科学整合生态学研究需要重新构造"多源数据分析-多模型模拟-多学科知识融合"的理论和方法学体系,发展"多尺度观测、多方法印证、多过程融合、跨尺度模拟"的多学科知识融合关键技术。4)大陆尺度的地基-空基-天基多时空尺度生态系统观测试验网络是承载多学科知识深度融合研究的基础科技设施,需要围绕区域、大陆和全球尺度的宏观生态系统科学问题,发展多要素-多过程-多界面-多介质-多尺度-多方法的多学科维度生态学知识融合关键技术。

关键词：宏观生态系统科学整合生态学多学科知识融合多尺度协同观测多源数据分析数据-模型融合跨尺度生态系统模拟

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大数据时代的整合生态学研究--从观测到预测

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中国科学：地球科学 2020年第10期50卷 1323-1338页

作者：牛书丽王松汪金松夏建阳于贵瑞中国科学院地理科学与资源研究所生态系统网络观测与模拟重点实验室北京100101 中国科学院大学资源与环境学院北京100049 华东师范大学生态与环境科学学院上海200241

当前人类社会所面临的一系列生态环境问题,绝大多数需要在生态系统、流域、区域甚至全球尺度来解决.生态学研究正快速向宏观尺度和宏观治理方向发展.随着网络和信息技术的快速发展,天-空-地一体化观测体系正成为新时期生态系统观测的重... 详细信息

当前人类社会所面临的一系列生态环境问题,绝大多数需要在生态系统、流域、区域甚至全球尺度来解决.生态学研究正快速向宏观尺度和宏观治理方向发展.随着网络和信息技术的快速发展,天-空-地一体化观测体系正成为新时期生态系统观测的重要特征,伴随全球新一代生态系统观测研究网络的逐渐形成以及海量多源异构数据的快速膨胀,当今生态学已经发展到大科学、大数据、大理论时代.如何整合生态大数据、发现有价值的生态学规律和机理并将其逐步拓展到解决与人类发展密切相关的诸多生态环境问题是该领域面临的重大机遇和挑战.文章系统总结了生态大数据的研究现状,评述了整合生态学发展的时机和需求,从Meta分析、数据挖掘、数据-模型融合的原理和相关研究进展进一步探讨了生态大数据整合研究的主要途径,最后展望了整合生态学的前景和研究方向,并指出未来研究需要将大数据融合到模型中,进而提高生态预测的准确性.可以预见在未来全球变化和大数据快速发展的背景下,整合生态学研究将得到更多的应用和发展,实现全球生态环境治理的美好愿景,服务人类社会可持续发展.

关键词：整合生态学 Meta分析数据挖掘数据-模型融合

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中国森林生态系统碳周转时间的空间格局

引用

中国科学：地球科学 2010年第5期40卷 632-644页

作者：周涛史培军贾根锁李秀娟 Yiqi LUO 北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室北京100875 民政部/教育部减灾与应急管理研究院北京100875 中国科学院东亚区域气候一环境重点实验室北京100029 Department of Botany and Microbiology University of OklahomaNormanOK 73019USA

森林生态系统持续的碳吸收能力在很大程度上取决于净初级生产力(NPP)的增长趋势及生态系统碳周转的时间,因此,获取生态系统碳周转时间的空间分布格局是有效评估生态系统碳汇潜力的基础.本研究采用数据-模型融合方法,基于区域生态系统碳... 详细信息

森林生态系统持续的碳吸收能力在很大程度上取决于净初级生产力(NPP)的增长趋势及生态系统碳周转的时间,因此,获取生态系统碳周转时间的空间分布格局是有效评估生态系统碳汇潜力的基础.本研究采用数据-模型融合方法,基于区域生态系统碳循环过程模型(TECO-R),结合生态系统观测数据(NPP、生物量及土壤有机碳)、遥感数据(NDVI)及气象、植被与土壤等辅助空间数据,利用遗传算法(Genetic Algorithm)反演了中国森林生态系统各碳库的周转时间及分配系数,并在此基础上估算了平衡状态下森林生态系统碳周转时间的空间分布格局.研究结果表明:数据-模型融合技术能有效地反演中国森林生态系统碳循环过程模型中的关键参数,从而很好地模拟中国森林生态系统的碳循环过程;反演的中国森林生态系统的碳周转时间在空间上存在很大的异质性,其值大多介于24～70年之间;不同森林类型的统计结果表明,落叶针叶林与常绿针叶林的平均周转时间最大(分别为73.8与71.3年),其次是混交林与落叶阔叶林(38.1与37.3年),而常绿阔叶林的值最小(31.7年);从全国尺度看,中国各种森林生态系统总的碳周转时间的均值为57.8年.

关键词：碳周转时间碳循环森林生态系统数据-模型融合反演遗传算法

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