生態系統碳循環模型

植被-大氣系統的碳交換模型及以此為基礎的陸地生態系統區域模式的開發與改良,一直是生態系統碳循環研究的重要內容,也是通量觀測的目的之一,得到了生物物理、生物化學和生物地理等學科領域的普遍關注,他們從各自的科學領域都推出了大量的模型(詳見於貴瑞等,2003陳泮勤等,2004)。區域尺度的碳循環模型開發主要有自下而上(bottom-up)和自上而下(top-down)兩種基本途徑(於貴瑞等,2003),為了縮短單個模式的發展歷程,加速模式的發展,國際上組織了大量的模型對比實驗,成為模型開發的重要途徑之一(於貴瑞等,2003)。

基本介紹

  • 中文名:生態系統碳循環模型
  • 外文名:Ecosystem carbon cycle model
  • 學科:生物物理、生物化學和生物地理
  • 類型:自下而上和自上而下
  • 結構性分類:靜態和動態
  • 物質性分類:物質和能量
簡介,結構性模型,功能性模型,發展趨勢,

簡介

植被-大氣系統的碳交換模型及以此為基礎的陸地生態系統區域模式的開發與改良,一直是生態系統碳循環研究的重要內容,也是通量觀測的目的之一,得到了生物物理、生物化學和生物地理等學科領域的普遍關注,他們從各自的科學領域都推出了大量的模型(詳見於貴瑞等,2003陳泮勤等,2004)。區域尺度的碳循環模型開發主要有自下而上(bottom-up)和自上而下(top-down)兩種基本途徑(於貴瑞等,2003),為了縮短單個模式的發展歷程,加速模式的發展,國際上組織了大量的模型對比實驗,成為模型開發的重要途徑之一(於貴瑞等,2003)。

結構性模型

根據現有的模型結構的差異,陸地生態系統碳循環模型大致分為兩大類,即基於靜態植被的生態系統碳循環模型和基於動態植被的生態系統碳循環模型(延曉冬,2004)。於貴瑞等(2003)在《全球變化與陸地生態系統碳循環和碳蓄積》中,系統地評述了陸地生態系統碳循環模型的發展,並且較詳細地討論了經驗-半經驗模型,基於植物生理化學機制的光合作用模型,基於生態學過程的生物地理模型,基於生態學過程的生物地球化學模型,生態系統碳循環的生物物理模型的發展與問題,還討論了GIS和RS技術在碳循環模型中的套用等問題。

功能性模型

陳泮勤等(2004)在《地球系統碳循環》中還分別就森林、草地、農田、濕地、內陸水體和海洋碳循環模型的發展進行了較全面的評述。在上述兩部專著中所討論的許多模型都與生態系統的碳、水和能量通量有關,可供讀者參考。目前用於評價生態系統植被-大氣間碳交換量的模型主要有基於植被-氣候關係的碳交換模型,基於土壤-植物-大氣系統的物質和能量傳輸過程的生物物理模型、生物地球化學模型以及通過衛星遙感技術反演物質和能量傳輸過程關鍵參數或變數的遙感模型等多種類型。

發展趨勢

以往的觀測與模型研究主要側重在各尺度或多數過程上分別進行,缺乏對不同尺度生態系統過程相互作用的機理研究,當前碳循環模型的發展趨勢為:
一、建立全球碳循環動態模型,並更加注重碳循環的機理過程,模擬從幾卜年到幾個世紀的不同時間尺度上的碳循環動態(Walker&Steffen,1997)如在GCTE計畫中,現有全球動態植被模型(DGVM)的原型中就已包括了陸地表面模組、植被氣候模組、植被動態模組和碳平衡模組四個組成部分(Walker&Steffen,1997)。各個模組在不同的時間尺度(從1個小時到1年)上運行,不同的模組之間通過物質、能量和水分交換相互作用。其中葉面積指數關係到植物的光合、呼吸、水分、植被特性及其反饋作用,是模型模擬和尺度轉換中的重要變數。
二、從單一碳循環模擬向碳、氮、磷等多種元素循環相耦合模擬發展。陸地生態系統碳循環與氮、磷等營養物質循環之間往往具有複雜的耦合關係,生態系統中不同元素之間處於相互制約的平衡關係(Townsend&Rastetter,1993)。在多種時1司尺度上碳循環都與其他元素的循環相關連,特別是氮、磷和硫(Hudson,1994),而正是這些循環的相互作用構成了生態系統的主要功能。研究表明,可利用氮的不足將限制生態系統碳的吸收和存儲(Walker&Steffen,1997)。因此,碳循環模型中必須直接或間接地模擬其他營養元素對碳循環的影響。
三、開始注重土地利用與土地覆蓋變化對碳循環的影響。由於人口的急劇增長,人類活動導致的土地利用與土地覆蓋變化對陸地碳循環的影響將更為突出,特別是引起大量的碳排放。當前,對未來土地利用與土地覆蓋變化模式的預測仍是碳循環模擬中的主要不確定因素,並已成為碳循環模型研究的新熱點(Leemans,1995,1997)。
四、多尺度觀測數據-模型融合系統(Data一Model Fusion System)的發展與套用。傳統生態模型的建立以單一尺度、零散(少量和非系統)的試驗和觀測數據為基礎,而今後的生態系統模型的建立將套用多尺度、大量的試驗和觀測數據,構建多尺度數據一模型融合系統(Heimann&Kaminski、1999Luo et al., 2003 ; White & Luo, 2002 : 曹 明 奎,2004)。隨著實驗技術的不斷發展(如渦度相關技術、高解析度遙感套用),可以獲取不同尺度上的各種數據,如CO2淨交換通量、NDVI、葉面積指數、有效輻射吸收和植被生產力等,套用這些數據,可以驗證和檢驗模型在不同尺度上的有效性。最終,數據-模型融合將套用動態觀測數據(包括環境和生態系統狀態變數)對模型模擬進行連續驅動、檢驗和引導,現實地預測和預報生態系統動態變化。

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