中国森林生态系统碳周转时间的空间格局(4)

碳的周转时间(τ*

S

)对于土壤有机碳的观测值的变化较为敏感; (2) 由于凋落物的观测数据没有直接用于

参数反演过程(即直接约束凋落物周转时间的观测数

据缺失), 导致反演的凋落物周转时间(τ*F

与τ*C)在8种情景中具有相对较大的敏感性(图8). 3 讨论

当生态系统某一碳库的储量与通量均为可直接测量的数据时, 该碳库的周转时间通常可以由其储量和通量的比值来估算[17]. 虽然本研究采用反问题研究方法, 基于生态系统碳循环模型, 以生态系统观测的碳储量和通量作为约束条件来反演不同碳库的周转时间, 但它们估算的碳周转时间与基于观测的碳储量和通量的估算结果具有很好的一致性. 如根据图2中叶的观测数据[26]估算的5种森林类型的叶周转时间分别为1.59, 1.05, 2.97, 1.07和1.73年, 而本研究采用数据-模型融合方法反演的值分别为1.60, 1.05, 2.98, 1.13和1.70年, 两者具有很好的一致性. 同样, 采用图2中茎的观测数据[26]直接估算的5种森林的茎的碳周转时间分别为33.02, 35.02, 52.77, 63.40和 38.53年, 与本研究的反演的值32.14, 34.57, 51.42, 56.64和38.36年, 同样具有很好的一致性. 正因为数据-模型融合方法能够有效地挖掘不同观测数据集中所包含的关键参数的信息, 这使得反演获得的最优参数能够很好地模拟中国森林生态系统的碳循环过程(如图3).

虽然有些碳库的周转时间可以通过常规的观测数据直接估算, 但采用数据-模型融合方法反演参数具有相当大的优势. 这些优势主要表现在三个方面: 其一是野外直接观测的碳储量和碳通量的数据通常

是有限的, 有些碳库的相关数据甚至很难直接观测, 这使得常规方法很难估算这些碳库的周转时间. 但数据-模型融合方法不同, 它利用了碳循环机理模型和其他多种观测数据的信息, 从而可以在一定程度上揭示这些碳库的周转时间[19]; 其二是要正确理解生态系统碳循环过程和环境变化(如全球暖化)之间的反馈关系, 不仅需要了解某碳库的周转时间, 而且需要了解与之相关的碳的分配系数, 但有些分配系

碳循环论文1篇

中国科学: 地球科学 2010年 第40卷 第5期

数通过观测很难直接估算, 只有采用数据-模型融合的方法[9,12]; 其三是观测数据通常具有一定的观测误 差, 而数据-模型融合方法会综合评价所有的观测数据, 使系统的模拟结果与所有观测结果总的偏差最小, 从而避免了某个观测误差显著地影响系统的模拟值, 因而有助于从机理上理解碳循环动态规律和更准确地进行预测.

型(TECO-R), 结合遗传算法, 反演了中国森林生态系统碳周转时间的空间分布. 结果表明: (1) 数据-模型融合技术能有效反演中国森林生态系统碳循环过程模型中的关键参数, 从而很好地模拟中国森林生态系统的碳循环过程; (2) 中国森林生态系统的碳周转时间存在很大的空间异质性, 大多数空间格点的值介于24~70年之间; (3) 对于不同的森林类型而言, 落叶针叶林与常绿针叶林的平均周转时间最大, 其次是混交林与落叶阔叶林, 而常绿阔叶林的值最小; (4) 在全国尺度上, 各种森林生态系统总的碳周转时间的均值为57.8年.

4 结论

本文采用了区域尺度的生态系统碳循环过程模

致谢

两位匿名评审专家提供了建设性修改意见, 中国生态系统研究网络数据共享系统、地球系统科学数据共享网、中国科学院地理科学与资源研究所王绍强研究员提供了数据支持, 在此一并致谢.

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