陸地生態系統淨碳交換量遙感估算模型構建

《陸地生態系統淨碳交換量遙感估算模型構建》是依託南京大學，由周艷蓮擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：陸地生態系統淨碳交換量遙感估算模型構建
• 項目類別：面上項目
• 項目負責人：周艷蓮
• 依託單位：南京大學

項目摘要

準確計算區域或全球尺度生態系統淨碳收支NEE，是積極應對氣候變化的迫切需要，具有非常重要的科學意義。以光能利用率模型為基礎通過光合碳吸收GPP和生態系統呼吸Re之差來計算NEE的遙感模型為區域NEE計算提供了新的手段。然而，當前NEE遙感模型中GPP模型沒有區分陰陽葉的光能利用效率，水分脅迫因子參數化方案也由於區域土壤水分計算的困難而不夠完善；Re模擬沒有綜合考慮土壤溫度、土壤水分、生物量和土壤有機碳等因子的影響。本項目利用MODIS和通量數據，在兩葉光能利用率模型基礎上，基於LAI和能量-水分平衡模型計算區域土壤水分，改進GPP模型水分脅迫因子參數化方案；利用遙感反演地表溫度、表征生物量和土壤有機碳信息的NDVI和EVI，結合計算的區域土壤水分，改進Re模型，構建區域NEE遙感模型。通過建立的NEE遙感模型，提高區域NEE計算的精度，為陸地生態系統碳源匯精確計算提供技術支持和數據基礎。

結題摘要

生態系統淨碳通量（NEE）作為生態系統光合作用碳吸收（GPP）和呼吸碳排放（Re）兩大基本生理生態學過程之間平衡的結果，準確估計區域或者全球尺度陸地生態系統淨碳交換量及其時空變化特徵，是評估區域碳收支狀況、積極應對氣候變化的迫切需要，具有非常重要的科學意義。然而，當前NEE遙感模型中GPP模型沒有區分陰陽葉的光能利用效率；Re模擬沒有綜合考慮土壤溫度、土壤水分、生物量和土壤有機碳等因子的影響。本研究利用遙感數據和通量觀測數據，驗證陰陽葉兩葉光能利用率模型（TL-LUE），計算不同植被類型的陰陽葉光能利用率（LUEshaded和LUEsun），建立陰陽葉光能利用率與光化學指數PRI之間的關係，從而進行區域尺度光能利用效率參數化，分析月尺度螢光數據（SIF）與模擬的中國區域GPP之間的一致性，進行GPP區域模擬結果的驗證。基於溫度、水分和通量觀測數據，對比分析不同的遙感呼吸模型，最佳化模型參數，模擬站點和中國區域的Re，並利用TL-LUE模型模擬GPP，模擬中國區域2003-2012年的NEE、GPP和Re，分析中國2003-2012年的NEE、GPP和Re的空間分布規律。研究結果表明，TL-LUE模型模擬不同生態系統8天GPP的能力優於MOD17算法。此外，TL-LUE模型對PAR的敏感性遠低於MOD17算法，最佳化的陰葉光能利用率遠高於陽葉。隨著時間尺度的增大，TL-LUE相比於MOD17對GPP模擬結果的改善程度減輕。溫度降水呼吸模型（TPGPP）生態系統呼吸模型可以較高精度地模擬不同植被類型的生態系統呼吸。研究結果可為提高區域NEE模擬精度和陸地生態系統碳源匯精確計算提供技術支持和數據基礎。