中亚热带人工针叶林CO_2通量组分统计不确定性分析
文献类型：中文期刊论文
| 作者 | 于贵瑞 ; 骆亦其; 何洪林; 王辉民
|
| 发表日期 | 2008 |
| 关键词 | CO_2通量组分 统计不确定性分析 自助法(Bootstrapping) 中亚热带人工针叶林 千烟洲 |
| ISSN号 | 1006-9267 |
| 摘要 | 以ChinaFLUX千烟洲中亚热带人工针叶林2003~2005年连续3a涡度相关CO2通量观测数据为基础,采用"单塔日变化法(Daily-differencingapproach)"分析了CO2通量观测数据的随机误差,研究比较了不同生态过程模型、不同参数优化方法对模型关键参数及CO2通量组分(Reco,NEE,GEE)的影响,并利用不确定性分析方法—自助法(Bootstrapping)系统地分析了生态过程参数和CO2通量组分的不确定性.结果表明:(1)CO2通量观测随机误差更多服从双边指数分布(Laplace分布),而不是高斯正态分布;(2)不同参数优化方法获取的生态过程参数存在明显差异,最大似然参数优化方法获取的参数结果不确定性低于普通最小二乘参数优化方法;(3)最大似然参数优化方法与普通最小二乘参数优化方法模拟的Reco,NEE,GEE结果分别相差12.18%(176.47gC·m?2·a?1),34.33%(79.175gC·m?2·a?1),5.4%(91.955gC·m?2·a?1);而TW_model与T_model模拟Reco,NEE,GEE结果分别相差1.31%(17.825gC·m?2·a?1),2.1%(5.745gC·m?2·a?1),0.26%(4.28gC·m?2·a?1).这说明参数优化方法的选择对CO2通量的影响高于模型的选择,因此选择适当的误差分布假设(参数优化方法)对CO2通量的确定和评价很重要;(4)最大似然法参数优化方法获取结果的相对不确定性低于普通最小二乘法参数优化方法.且CO2通量组分估计结果的不确定性随时间尺度变化,时间尺度越大,CO2通量的相对不确定性越小.Reco,NEE,GEE年尺度上的相对不确定性分别为4%~8%,7%~22%,2%~4%. |
| 出处 | 中国科学(D辑:地球科学)
 |
| 期 | 8页:1016-1027 |
| 语种 | 中文 |
| 源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/16245]  |
| 专题 | 地理科学与资源研究所_生态系统研究网络观测与模拟重点实验室_CERN水分分中心 地理科学与资源研究所_历年回溯文献 中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 于贵瑞,骆亦其,何洪林,等. 中亚热带人工针叶林CO_2通量组分统计不确定性分析. 2008. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
浏览0
下载0
收藏0
其他版本
除非特别说明，本系统中所有内容都受版权保护，并保留所有权利。