CEVSA模型参数敏感性分析及参数优化——以千烟洲亚热带人工针叶林为例
文献类型：期刊论文
| 作者 | 刘晓文1; 韩拓1; 陈惠玲1; 许洁1; 牛忠恩2; 朱高峰1 |
| 刊名 | 兰州大学学报. 自然科学版
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| 出版日期 | 2020 |
| 卷号 | 56期号:5页码:700 |
| 关键词 | CEVSA model parameter sensitivity analysis parameter optimization optimization evaluation CEVSA模型 参数敏感性分析 参数优化 优化评价 |
| ISSN号 | 0455-2059 |
| 英文摘要 | 利用千烟洲亚热带人工针叶林气象和碳水通量观测数据,采用OAT局部敏感性分析方法对陆地生态过程(CEVSA)模型的参数进行了敏感性分析,识别了模型的关键参数,并利用差分进化马尔科夫链算法结合净生态系统碳交换量NEE观测数据优化了关键参数,对比分析了2003-2005年参数优化前后千烟洲人工针叶林净生态系统生产力NEP模拟的效果.结果表明:共有40个参数为敏感性参数,其中光合作用参数植物氮吸收${N_s}$和植物氮吸收${N_{c1}}$敏感性最高,异养呼吸参数地表微生物碳库分解速率${K_3}$和土壤微生物碳库分解速率${K_4}$敏感性最低,影响NEE的光合作用参数同时会影响蒸散发ET. 16个关键参数中,有12个能够被NEE观测数据有效约束,但是对于光合参数rubisco对 ${\rm{C}}{{\rm{O}}_2}$浓度特定反应${\tau _2}$、异养呼吸参数缓性土壤碳库分解速率${K_7}$和植被残体氮NITG及土壤容重${k_w}$,仅使用NEE数据无法有效约束.利用优化后的一套参数集模拟了2003-2005年千烟洲人工针叶林NEP的变化,发现较参数优化前有大幅度改善,尤其在每年植被生长季节最为显著,且优化后模拟的${R^2} = 0.32$,优化前为0.19,均方根误差优化后为7.56,优化前为13.42,纳什效率系数优化后为0.22,优化前为-1.47.本研究为CEVSA模型中关键参数的筛选提供初步的指导,为模型在千烟洲亚热带人工针叶林的应用提供一套参数优化方案,对进一步加深理解模型参数和改进模型结构有借鉴意义. |
| 语种 | 英语 |
| 源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/135926]  |
| 专题 | 中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 作者单位 | 1.兰州大学 2.中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 刘晓文,韩拓,陈惠玲,等. CEVSA模型参数敏感性分析及参数优化——以千烟洲亚热带人工针叶林为例[J]. 兰州大学学报. 自然科学版,2020,56(5):700. |
| APA | 刘晓文,韩拓,陈惠玲,许洁,牛忠恩,&朱高峰.(2020).CEVSA模型参数敏感性分析及参数优化——以千烟洲亚热带人工针叶林为例.兰州大学学报. 自然科学版,56(5),700. |
| MLA | 刘晓文,et al."CEVSA模型参数敏感性分析及参数优化——以千烟洲亚热带人工针叶林为例".兰州大学学报. 自然科学版 56.5(2020):700. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
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