动态全球植被模型(dynamic global vegetation models,DGVMs)在模拟和预测陆地生态系统对气候变化响应中表现出很大的不确定性,重要原因之一在于动态全球植被模型将定义植物功能型的性状值设置为常数,忽略了植物功能性状对环境变化的响...
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动态全球植被模型(dynamic global vegetation models,DGVMs)在模拟和预测陆地生态系统对气候变化响应中表现出很大的不确定性,重要原因之一在于动态全球植被模型将定义植物功能型的性状值设置为常数,忽略了植物功能性状对环境变化的响应.动态全球植被模型现有的植物功能型框架已经严重地阻碍了其发展,因此迫切需要一种新的方法来克服这种局限性.植物功能性状不仅可以反映植物对环境连续变化的响应,而且与生态系统的结构和功能密切相关,可提升当前动态全球植被模型对生态系统过程的模拟和功能的预测.本文从动态全球植被模型发展和植物功能型局限性入手,详细介绍了植物功能性状发展现状及其对动态全球植被模型改进的重要价值,归纳总结了植物功能性状对动态全球植被模型改进的主要方法,并指明植物功能性状对动态全球植被模型改进的发展方向.以期通过凝练植物功能性状在构建下一代动态全球植被模型中发挥作用,推动动态全球植被模型在我国的发展和应用.
地表反照率是影响地–气相互作用的关键因子,而准确描述地表反照率是改进陆面模型水热模拟能力的关键。当前Noah-MP (the Noah land surface model with Multiple Parameterizations)土壤反照率估算主要依赖于查找表方法,该方法基于土...
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地表反照率是影响地–气相互作用的关键因子,而准确描述地表反照率是改进陆面模型水热模拟能力的关键。当前Noah-MP (the Noah land surface model with Multiple Parameterizations)土壤反照率估算主要依赖于查找表方法,该方法基于土壤颜色获得不同土壤类型的反照率,但在区域尺度上土壤颜色等级尚未得到有效率定,直接影响了区域反照率模拟水平。此外,裸土反照率的计算还高度依赖于土壤水分。针对这一问题,以同化得到的土壤水分数据作为输入,计算得到不同土壤颜色等级对应的反照率时间序列。在此基础上,以MODIS反照率为参照,同时排除高植被覆盖和积雪的影响,逐步筛选得到青藏高原区域0.25°格点尺度下最优的土壤颜色等级。评估结果表明,优化得到的土壤颜色等级空间分布规律符合土壤质地与反照率之间的物理规律,且改进了研究区域70%空间网格内的Noah-MP模型反照率估计。
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