为使光能利用率模型在亚热带常绿针叶林区得到更好的应用,以江西省太和县千烟洲为例,利用2003—2005年卫星遥感数据(GLASS LAI叶面积指数产品数据集、MODIS地表反射率产品数据集(MOD09A1)和MODIS GPP产品(MOD17A2))及中国陆地生态系统通量研究网络(ChinaFLUX)千烟洲常绿针叶林的通量观测数据,对13种不同光能利用率模型中的光合有效辐射吸收比率(Fraction of absorbed photosynthetically active radiation,FPAR)、7种水分限制因子(f_(θ))和3种温度限制因子(f_(t))进行模型重组,通过对比通量站观测值与273种模型组合的估算值的决定系数及均方根误差(RMSE)得到更优的模型组合。同时使用该优化模型进行总初级生产力(Gross Primary Productivity,GPP)估算,并进行敏感性分析。结果表明,优化所得到的优选模型组合:用EVI表示的光合有效辐射吸收比率FPAR_(EVI)、3PG模型中的水分影响因子f_(θ-3PG)、TEM模型中的温度影响因子f_(t-TEM)(R^(2)=0.86,RMSE=0.47μmol/(m^(2)·s))的模拟效果最好。优化模型的GPP模拟值均优于MODIS陆地四级标准数据产品(MOD17A2)。敏感性分析结果表明,最大光量子效率α_(max)、增强型植被指数(Enhanced vegetation index,EVI)和光合有效辐射(Photosynthetically active radiation,PAR)为模型的直接线性变量,对模型输出结果影响最大,其他参数敏感性由大到小排序依次为:光合最低温度T_(min)、光合最适温度T_(opt)、月均温度T、光合最高温度T_(max)。因此,本文的优化模型具有较强的实用意义,对进一步提高GPP估算精度具有重要意义。
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