陆面过程模型（DLM）关键结构与参数误差评估
文献类型：学位论文
| 作者 | 陈婧 |
| 答辩日期 | 2015-04 |
| 文献子类 | 博士后出站报告 |
| 授予单位 | 中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 授予地点 | 中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 导师 | 陈报章 |
| 关键词 | DLM模型 参数调整 模型结构 土地覆盖数据 不确定性 |
| 学位名称 | 博士后 |
| 英文摘要 | 优化陆面过程模型的关键参数和算法，提高其模拟过程和模拟结果的准确性，对于准确估算陆地表层物质和能量循环，评估其与气候变化之间的相互作用关系非常重要。本研究通过吸收基于遥感的生态系统-大气模拟框架（the remote-sensing-based Ecosystem-Atmosphere Simulation Scheme，EASS）中的优秀算法，以Community Earth System Model（CESM v1.0.3）中的陆面过程模型作为主要框架，构建了Dynamic Land Model（DLM），然后展开模型参数、算法和土地覆盖输入数据的不确定性研究。 (1) 参数优化对总初级生产力模拟结果的影响已有的模型参数优化研究较少涉及参数优化方案差异对模拟结果改进程度的影响。本研究通过设计四个模型模拟实验，评估了不同参数优化方案对总初级生产力模拟结果的改进。实验基于经过筛选的21个涡度相关通量塔展开，这些通量塔代表了9种典型的植被功能类型。结果显示，优化光能利用率模型中的关键参数最大光能利用率（εmax）能够改进对总初级生产力的模拟，但是参数优化并不能补偿由于采用单叶冠层结构导致的夏季模拟值偏低。在光能利用率模型中加入土壤水分因子并不能明显改进模拟结果，但是会降低相同植被功能型和不同植被功能型的站点间模拟值的不确定性。虽然优化了模型参数，单叶模型和双叶模型都不能较好模拟光合作用的季节性动态变化。 (2) 算法差异对陆面过程模型中蒸发散模拟的影响质量传输方程和彭曼公式是陆面过程模型中常用的两个蒸发散估算方法，但是很少有研究阐明这两种结构存在差异的模型对不同植被功能型植被蒸发散模拟差异的影响。研究利用22个涡度相关通量塔数据评估了不同的蒸发散算法对模拟结果的影响，包括CLM（Community Land Model v4.0）模型中的单叶质量传输模型，DLM模型中的双叶彭曼公式和单叶彭曼公式。结果显示，在半小时、日、月和季节时间尺度上，彭曼公式对森林蒸发散的模拟优于质量传输方程。对于部分植被类型，彭曼公式比质量传输方程的均方根误差低8~15%、一致性指数高1~4%，并且在暖湿季节有更低的不确定性。由于DLM模型中的蒸发散估算方法考虑了叶片和土壤表层可利用的净辐射，并且使用双叶冠层结构，因此，其模拟值在总体上与涡度相关通量塔数据更接近。 (3) 土地覆盖差异对地表光合作用和能量通量模拟的影响对全球土地覆盖数据集UMDLC、GLCC、GLC2000、MCD12Q1 C5、CLMLC、synGLC以及SYNMAP进行统一的土地覆盖类型分类，然后分别驱动DLM模型，以研究土地覆盖数据差异对总初级生产力、潜热通量和感热通量模拟结果的影响。结果显示，基于重新分类方法的产品改进了南半球草地的空间分布。但是由于土地覆盖产品的原始分类系统对混合像元的植被分类不明确，因此重新分类后的土地覆盖数据仍存在很大的不确定性。土地覆盖产品之间的差异直接影响不同功能型植被碳通量和能量通量模拟值的空间分布。不同产品之间，土地覆盖差异大的植被功能型，其通量模拟值之间的相关性较小；而土地覆盖差异小的植被功能型，其通量模拟值之间的相关性较大。受消减作用的影响，在植被类型覆盖丰富的区域，不同土地覆盖产品通量总值的空间分布并未出现明显差异，而在植被类型覆盖相对单一的区域这一差异较为明显，如北方灌丛。这种消减作用在计算通量总量时被进一步加强。 |
| 语种 | 中文 |
| 页码 | 118 |
| 源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/193606]  |
| 专题 | 地理科学与资源研究所_研究生部 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 陈婧. 陆面过程模型（DLM）关键结构与参数误差评估[D]. 中国科学院地理科学与资源研究所. 中国科学院地理科学与资源研究所. 2015. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
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