陆地生态系统总初级生产力和蒸散发耦合反演研究
文献类型：学位论文
| 作者 | 黄凌霄 |
| 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 | 唐荣林 |
| 关键词 | 遥感 陆地生态系统 总初级生产力 地表蒸散发 耦合反演 |
| 学位名称 | 博士 |
| 学位专业 | 地理学与地理信息系统 |
| 英文摘要 | 在全球气候迅速变化的背景下，全球碳循环和水循环研究已引起国内外学 界的广泛关注。陆地生态系统总初级生产力（Gross Primary Productivity，GPP） 指植物通过光合作用将大气二氧化碳固定的有机质总量，决定了进入陆地生态 系统的初始物质和能量，是陆地碳循环过程中最大、同时也是最不确定的组分。 地表蒸散发（Evapotranspiration，ET）代表水分从地表转移到大气中的过程， 包括植被蒸腾和土壤蒸发等组分，是地表能量平衡和水量平衡的关键纽带，也 是陆地水循环过程中除降水以外的第二大组分。精确估算陆地生态系统 GPP 和 ET 对深入理解全球碳、水循环关键过程和合理制定相关政策以应对全球气候变 化等方面具有重要意义。事实上，植物的光合作用和蒸腾作用共同受到叶片气 孔的调控，二者紧密耦合、相互影响。然而，现有大多数遥感模型将植被的光 合作用和蒸腾作用视作两个完全独立的过程，忽略了二者内在的耦合关系，进 而导致基于遥感模型反演的 GPP 和 ET 存在精度低、估算结果不一致等问题。 鉴于此，本文围绕陆地生态系统碳水耦合建模研究，开展了一系列工作。 本文的主要研究内容和结论如下： （1）本文收集了 7 套 GPP 全球遥感产品和 7 套 ET 全球遥感产品，将不同 时空分辨率的遥感产品统一至月尺度的时间分辨率和 0.05°的空间分辨率，并 与全球 57 个 FLUXNET 通量站点的观测数据进行对比，通过全面分析这些基于 不同遥感模型生产的产品精度，剖析不同遥感模型在 GPP 和 ET 反演中的优劣 势，揭示现有 GPP 和 ET 遥感反演研究的薄弱之处，对后续的碳水耦合建模研 究提供重要的先验知识和建模依据。结果表明，现有 GPP 和 ET 全球遥感产品 的精度存在明显差异。与地面站点观测值对比，7 套 GPP 产品的均方根误差 （Root Mean Square Error，RMSE）在月尺度上的范围为 83.7 g C/m2 /month ~ 108.9 g C/m2 /month，7 套 ET 产品的 RMSE 在月尺度上的范围为 22.1 mm/month ~ 29 mm/month。更重要的是，7 套 GPP 产品的相对均方根误差（Relative Root Mean Square Error，rRMSE）整体显著高于 7 套 ET 产品的 rRMSE。特别地，对 于两个基于碳水耦合模型生产的 Penman-Monteith-Leuning Version 2（PMLv2） 产品和 Breathing Earth System Simulator Version 2（BESSv2）产品，GPP 估算值 的 rRMSE 均高出 ET 估算值的 rRMSE 约 20%。对于基于机器学习方法生产的 FLUXCOM 产品，GPP 估算值的 rRMSE 更是高出 ET 估算值的 rRMSE 约 25%。 上述研究结果表明，GPP 遥感估算仍存在很大提升空间，推进碳水耦合建模研 究的首要任务之一是提高 GPP 模型的估算能力。 （2）本文针对现有大叶理论和双叶理论各自的局限性，提出了一个考虑植被冠层结构随天气变化而动态变化的动态叶光能利用率（Dynamic-Leaf Light Use Efficiency，DL-LUE）模型。本文将 DL-LUE 模型在全球 179 个 FLUXNET 通量站点上开展了日尺度、500 米的 GPP 估算，并与大叶光能利用率（Big-Leaf Light Use Efficiency，BL-LUE）模型和双叶光能利用率（Two-Leaf Light Use Efficiency，TL-LUE）模型的估算结果进行对比。结果表明，DL-LUE 模型的 GPP 估算精度优于其他两种光能利用率模型，在 11 种植被类型上的 RMSE 范围 为 0.85 g C/m2 /day ~ 3.67 g C/m2 /day，相关系数（Coefficient of Correlation，r） 范围为 0.70 ~ 0.91，Bias 范围为-0.32 g C/m2 /day ~ 0.32 g C/m2 /day。TL-LUE 模型 的 GPP 估算精度次之，在 11 种植被类型上的 RMSE 范围为 0.93 g C/m2 /day ~ 3.69 g C/m2 /day，r 范围为 0.70 ~ 0.90，Bias 范围为-0.26 g C/m2 /day ~ 0.36 g C/m2 /day。BL-LUE 模型精度最低，在 11 种植被类型上的 RMSE 范围为 0.89 g C/m2 /day ~ 3.69 g C/m2 /day，r 范围为 0.68 ~ 0.89，Bias 范围为-0.60 g C/m2 /day ~ 0.13 g C/m2 /day。值得注意的是，DL-LUE 模型的提升在常绿针叶林、常绿阔叶 林、落叶阔叶林和混交林等森林植被类型中尤为明显，相比 TL-LUE模型和 BLLUE 模型可降低 0.06 g C/m2 /day ~ 0.38 g C/m2 /day 的 RMSE。此外，在大多数植 被类型中，TL-LUE 模型和 BL-LUE 模型在晴空系数较低时（天气更阴）低估站 点观测GPP，而在晴空系数较高时（天气更晴）高估站点观测GPP。DL-LUE模 型可有效降低 TL-LUE 模型和 BL-LUE 模型在不同天气条件下对观测 GPP 的系 统性估算偏差。 （3）本文以新开发的动态叶光能利用率模型作为 GPP 子模型，PenmanMonteith 方程作为植被蒸腾子模型，Priestley-Taylor 公式作为土壤蒸发子模型， 并利用四种不同的气孔导度模型（包括 Best-Fitted 气孔导度模型、Optimal 气孔 导度模型、Leuning 气孔导度模型和 Ball-Berry 气孔导度模型）连接 GPP 子模型 和植被蒸腾子模型，构建了一个碳水耦合模型，在全球 125 个 FLUXNET 通量 站点上实现了日尺度、500 米的 ET 估算，并定量分析了不同气孔导度模型的选 用和 GPP 的估算误差对碳水耦合模型 ET 估算精度的影响。研究结果表明，基 于 Best-Fitted 模型、Optimal 模型、Leuning 模型的碳水耦合模型的 ET 反演精度 在 11 种植被类型上表现相近，且普遍优于基于 Ball-Berry 模型的碳水耦合模型。 与基于 Ball-Berry 模型的碳水耦合模型相比，基于 Best-Fitted 模型、Optimal 模 型和 Leuning模型的碳水耦合模型在常绿针叶林和常绿阔叶林中可分别降低 0.07 mm/day 和 0.10 mm/day 以上的 RMSE，可分别降低 0.08 mm/day 和 0.14 mm/day 以上的 Bias。此外，在大部分植被类型上，与以 DL-LUE 模型估算 GPP 作为输 入的碳水耦合模型相比，以观测GPP作为输入的碳水耦合模型具有更高的ET反 演精度。尤其在木质稀树草原、稀树草原和草地上，基于两种不同 GPP 输入的 碳水耦合模型估算 ET 的 RMSE 差异明显，分别达到 0.22 mm/day、0.16 mm/day 和 0.16 mm/day。同时，以观测 GPP作为输入的碳水耦合模型在常绿阔叶林、落叶阔叶林和农田上也存在较为明显的 ET 估算提升，RMSE 的降低均达到 0.1 mm/day 以上。 相比于前人的研究，本文的创新点和学术贡献包括： （1）全面评估和对比了现有 GPP 全球遥感产品和 ET 全球遥感产品的相对 表现，提出了推进碳水耦合建模研究的首要任务之一是提高 GPP 模型估算能力 这一认识，为碳水耦合建模研究指明了一个行之有效的研究方向；（2）针对现 有的大叶理论和双叶理论各自的局限性，发展了一个考虑不同天气情况下冠层 动态变化的动态叶光能利用率模型，提高了 GPP 的估算精度；（3）首次定量分 析了不同气孔导度模型的选用和 GPP 的估算误差对于碳水耦合模型 ET 估算结 果的影响。 本文提出了一个结构简洁、可业务化运行的碳水耦合模型，提供了高精度 的 GPP 和 ET 估算值，为全球碳循环和水循环研究提供了关键的算法支撑，同 时对未来的碳水耦合建模研究有重要的借鉴意义。 |
| 学科主题 | 地理学与地理信息系统 |
| 语种 | 中文 |
| 页码 | 160 |
| 源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/209365]  |
| 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 | 黄凌霄. 陆地生态系统总初级生产力和蒸散发耦合反演研究[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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