基于模型数据融合的中亚地区草地生态系统碳源/汇模拟及驱动因素研究
文献类型：学位论文
| 作者 | 高超 |
| 答辩日期 | 2024-06 |
| 文献子类 | 学术型学位 |
| 授予单位 | 中国科学院大学 |
| 授予地点 | 中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 导师 | 任小丽 |
| 关键词 | 碳源/汇 碳循环 中亚地区 模型数据融合 |
| 学位名称 | 硕士 |
| 学位专业 | 地图学与地理信息系统 |
| 英文摘要 | 草地作为全球陆地表面最为广泛的植被类型之一，在全球碳循环中扮演着重要角色。中亚地区广袤的草地约占其土地利用类型的60%，在全球草地生态系统中具有重要地位，然而由于气候条件恶劣和水资源匮乏，该区域的部分草地已经出现明显退化，而未来的情况可能会进一步恶化，严重威胁区域乃至全球碳循环。尽管已经对中亚地区植被生态系统碳源/汇进行了一定程度的研究，但聚焦于该地区草地碳源/汇的研究相对较少。在目前的研究中，由于模型参数和输入数据等方面的限制，直接利用模型模拟获得的结果存在着一定的不确定性。模型数据融合方法能够将生态系统过程模型和观测数据有机结合起来，降低模型参数不确定性，从而提升模拟精度，因此在生态系统碳循环模拟中得到广泛应用。然而，由于其计算密集型的特性，尤其在面对区域尺度的研究需求时，计算时间长，计算资源需求大已经成为不可避免的问题。因此，迫切需要深入研究如何有机整合生态系统模型、模型数据融合技术和分布式并行计算平台，构建区域尺度模型数据融合系统，从而实现中亚草地生态系统碳循环碳收支的准确估算及其调控机制的深入分析，为政府决策的制定及碳中和目标的实现提供数据支持。 本研究以中亚地区为研究对象，在大数据的背景下，基于Spark 大数据架构，结合PyMC 概率编程框架以及陆地生态系统碳循环模型构建区域尺度模型数据融合系统。在深入了解中亚地区植被的时空变异特征及其影响因子的基础上，充分运用积累的碳循环观测信息，通过逐栅格优化中亚地区草地生态系统碳循环的关键参数，实现对该区域草地生态系统碳循环过程的准确模拟，同时分析其碳源汇的时空变异特征及其影响因素。主要研究结论如下： （1）基于Spark 大数据框架成功构建了区域尺度模型数据融合系统，由数据管理、数据挖掘和用户交互等三个功能模块组成。该系统的实现基于Linux，Hadoop，Spark，Python，GDAL，YAML 等技术手段。通过以DALEC 模型为实例的测试，对比不同并行度下的运行时间发现，基于Spark 大数据架构的系统可显著提高区域尺度模型数据融合的执行效率，对于5000 次迭代的任务而言，在利用280 个线程进行并行计算时，其效率相较于本机执行提升了114 倍。此外，分析结果表明，系统同化的大多参数能呈现出正态分布，表明该系统能够在提升运行效率的同时，保证参数优化效果。 （2）在2001-2020 年间，中亚地区的植被生长状况相对较差，年均归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）仅为0.16。此外，中亚地区的NDVI 空间分布呈现显著的空间异质性，呈现出从北到南、从东到西逐渐降低的空间分布格局。此外，研究发现在2001 年至2020 年期间，NDVI 呈轻微增长趋势，且在2010 年左右该地区植被变化趋势发生了显著转变。对于中亚地区NDVI 时空变异特征的影响因素，土地利用类型可大致决定中亚地区NDVI整体空间格局，降水和土壤含水量等水分因素可影响其35%和32%的空间分布。在NDVI 的时间变化方面，主要受降水波动影响，不同地理条件下各区域受降水影响的程度有所不同。 （3）在深入了解中亚地区植被时空变异趋势及其成因的基础上，利用创建的区域模型数据融合系统，进一步对中亚地区生态系统过程模型进行逐栅格的参数优化，并对该地区草地生态系统碳源汇状况进行了模拟评估。研究结果表明，净生态系统生产力（Net ecosystem productivity, NEP）的平均值为3.61 g C m-2 yr-1，总体上呈现微弱的碳汇状态，其中东北部相对较高，而西南部相对较低。该区域NEP 的时间变化整体呈现出下降的趋势，然而其后十年下降趋势有所减弱。这一现象主要受到净初级生产力（Net primary productivity, NPP）时间变化趋势的影响。该区域NPP 年均值为113.58 g C m-2 yr-1，主要分布在1.57 ~ 660.33 g Cm-2 yr-1 之间。其空间分布显示出北部较高、西南部较低的趋势。在时间变化上，其整体呈现出前十年下降、后十年显著上升的趋势，这一变化受到降水的影响较大。 |
| 语种 | 中文 |
| 页码 | 91 |
| 源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/208112]  |
| 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 | 高超. 基于模型数据融合的中亚地区草地生态系统碳源/汇模拟及驱动因素研究[D]. 中国科学院地理科学与资源研究所. 中国科学院大学. 2024. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
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