利用大气二氧化碳观测优化生态模型参数的方法研究

Terrestrial ecosystem carbon fluxes have played an important role in the reduction of atmospheric carbon dioxide concentration. Although the development of ecosystem models dates from 1980s, NEP simulations of ecosystem models are quite different. Uncertainties of parameters in ecosystem models are identified as a major source of model errors. Various methods and in-sites measurements have been used for parameter estimation in these models. However, due to different spatial scales and environment factors, parameters best fit to measurements at sites may not best represent the average conditions of a region. Measurements of carbon dioxide concentration have a bigger footprint than observations at sites. It is, therefore, possible to recalibrate these parameters by using carbon dioxide concentration measurements. In addition, it is more efficient to apply data assimilation to optimize parameters and states of models. Based on the above, we aim to: collect global carbon dioxide concentration measurements during 2002-2008; predict atmospheric carbon dioxide concentration by using BEPS and MORZAT models; employ data assimilation techniques to optimize photosynthesis and respiration parameters in BEPS. Simultaneously, in-situ NEE observations are used to evaluate the GPP and NEP simulations from BEPS model with optimized parameters.

陆地生态系统碳通量对调节大气中二氧化碳浓度有着不可忽视的作用。虽然经过多年的研究，利用生态模型对陆地生态系统碳通量的估计还存在很大的不确定性。生态模型参数的不确定性正是引起模型模拟不准确的主要原因之一。因此，估计与优化模型参数已经成为碳循环研究的焦点问题。受站点观测代表性和参数的空间异质性约束，基于站点观测优化/估计的模型参数往往难以在区域应用。相较于站点观测，高塔观测的二氧化碳浓度具有更大的观测足迹。数据同化技术可以有效的利用观测数据调整模型误差，它被广泛应用于模型参数估计/优化研究。基于此，本研究拟收集2002-2008年全球高塔观测二氧化碳浓度数据，构建生态模型BEPS和大气传输模型MORZAT的耦合模型，利用数据同化技术和高塔观测，选取BEPS模型中光合作用参数（如最大羧化率等）和呼吸作用参数（如Q10等），开展优化研究，并利用通量观测数据对优化后的BEPS模型进行验证。

陆地生态系统碳通量对调节大气中二氧化碳浓度有着不可忽视的作用。虽然经过多年的研究，利用生态模型对陆地生态系统碳通量的估计还存在很大的不确定性。生态模型参数的不确定性正是引起模型模拟不准确的主要原因之一。因此，估计与优化模型参数已经成为碳循环研究的焦点问题。受站点观测代表性和参数的空间异质性约束，基于站点观测优化/估计的模型参数往往难以在区域应用。相较于站点观测，高塔观测的二氧化碳浓度具有更大的观测足迹。数据同化技术可以有效的利用观测数据调整模型误差，它被广泛应用于模型参数估计/优化研究。本研究收集2002-2008年全球高塔观测二氧化碳浓度数据，构建生态模型BEPS和大气传输模型MORZAT的耦合模型，利用数据同化技术和高塔观测，选取BEPS模型中光合作用参数（如最大羧化率等）和呼吸作用参数（如Q10等），开展优化研究，并利用通量观测数据对优化后的BEPS模型进行验证。结果表明GCAS系统优化的模型参数对于减少生态模型的不确定性具有重要的指示意义。