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

发布时间：2025-02-01 20:03

　　 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Ns和植物氮吸收Nc1敏感性最高,异养呼吸参数地表微生物碳库分解速率K3和土壤微生物碳库分解速率K4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CO₂浓度特定反应τ2、异养呼吸参数缓性土壤碳库分解速率K7和植被残体氮NITG及土壤容重kw,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R2=0.32,优化前为0.19,均方根误差优化后为7.5...

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【部分图文】：

图2 CEVSA模型关键参数后验频率直方图

根据图2的形状可以将其划分为良性约束、击边约束[45]和不良性约束3种类型.其中,参数后验分布图近似为高斯分布的属于良性约束,包括Ns、Nc1、Sre、Nm、denom、mrato、gs1、k、gs2等与光合作用相关的参数及土壤水分参数fmoi.参数后验分布图近似为半高斯分布的属....

图3 2003-2005年千烟洲人工针叶林参数优化前后NEP观测值与模拟值的趋势对比

为检验参数优化后的效果,将表3中的一套最优参数集代入CEVSA模型中模拟2003-2005年NEP,对比模拟结果、优化结果与站点观测值(图3).参数优化后NEP模拟值与观测值更为接近,两者相关系数达到0.558,相对于参数优化前,模拟的整体变化趋势更好,尤其在每年植被生长旺盛的季....

图4 2003-2005年参数优化前后千烟洲人工针叶林NEP的观测值与模拟值拟合散点图

从图4可以看出,参数优化前NEP的模拟值与观测值偏离较大.参数优化后NEP的模拟值和观测值的偏差改善较为明显,表明模拟值与观测值更为接近.为了进一步验证参数优化的效果,利用3个统计指标整体评价模型优化效果(表4),可以看出参数优化前CEVSA模型模拟的NEP与观测值之间存在着较大....

图1 2003-2005年千烟洲人工针叶林NEP观测值与模拟值

参数敏感性分析采用OAT局部敏感性分析,其原理为保持模型中其他参数值不变的情况下,计算某一参数值的微小扰动引起的模拟结果的变化.敏感性等级能够根据参数变化百分率所引起的模型输出变量的百分率快速识别.本研究主要以旬NEE、GPP、RE、ET作为模型的输出变量,识别关键参数的影响.该....

本文编号：4029566