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生态系统科学研究与生态系统管理 总被引：2，自引：2，他引：2
中国科学院地理科学与资源研究所生态系统学科以生态系统生态学研究为核心,通过研制生态系统观测和模拟分析的技术和方法,探索解决区域性/大尺度生态学问题的理论和方法,监测生态系统变化,认知生态系统变化规律,推动生态系统生态学、生物地理生态学、全球变化生态学和生态信息科学技术的发展,创新生态系统管理模式,服务于国家和地方的生态建设、应对全球变化及区域可持续发展。面向国家重大需求,在中国华北平原农业区、南方红壤丘陵林业区、青藏高原农牧区以及黄土高原区等典型区域开展生态系统管理技术与模式的集成与创新研究,着力解决国家生态文明建设和应对全球气候变化中的重大生态学问题,推动区域生态系统管理领域的科技进步。围绕生态系统生态学学科前沿,着重在① 生态系统联网观测、模拟与信息管理,② 生态系统结构、过程与功能,③ 生态系统空间格局与机制,④ 生态系统对全球变化的响应与适应,⑤ 生态系统管理与生态系统服务等五大主要研究方向,系统开展生态系统生态学前沿理论和实践的创新研究,研究成果处于国内和国际生态学研究的科学前沿。 相似文献
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野外科学观测研究台站（网络）和科学数据中心建设发展 总被引：1，自引：1，他引：1
中国科学院地理科学与资源研究所成立80年来,十分重视野外台站（网络）和科学数据中心的建设,取得了辉煌成就。研究所建立了4个野外观测研究网络,引领了中国生态系统研究网络的建设与发展;成立了2个国家级科学数据中心,1个中国科学院数据中心,1个数据出版系统并于2016年加入了世界数据系统;拥有2个国家级野外观测研究站,1个中国科学院野外研究站,形成了独具特色的野外观测研究平台和数据共享服务平台。本文回顾了中国生态系统研究网络、国家生态系统观测研究网络、中国通量观测研究网络、中国物候观测网和禹城站、拉萨站、千烟洲站以及地球系统科学数据中心、生态科学数据中心、资源环境科学数据中心和全球变化科学研究数据出版系统的发展历程。地理资源所台站（网络）从无到有,不断发展壮大,引领了中国野外观测研究事业的发展,支撑了地理学、生态学等重要科学成果产出,科技支撑能力和示范能力大幅提升,有力支撑了华北平原、青藏高原以及南方山地丘陵区的生态文明建设;成为中国地球系统科学、野外台站、资源环境等学科和领域最大的科学数据汇聚中心,数据共享服务成效显著,在国内外具有广泛影响力。在未来发展中,地理资源所将充分发挥野外台站（网络）综合中心作用,强化生态系统、碳水通量、物候等观测研究网络的能力建设,稳步提升野外观测研究站条件保障能力和科学数据中心的数据汇聚能力、分析挖掘能力以及共享服务能力,持续推动和引领中国科学数据的共享,在科学研究和支撑国家需求等方面做出更大贡献。 相似文献
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ChinaFLUX CO2通量数据处理系统与应用 总被引：4，自引：0，他引：4
CO2通量观测数据的规范处理及其高质量数据产品的发布,是CO2通量及其相关领域研究的前提和基础。为解决目前通量观测数据处理工作中存在的过程繁琐、方法不统一、处理不及时等问题,本研究以MATLAB为开发工具,利用其强大的数学计算功能和可视化GUI技术,集成目前主要的通量数据处理方法,开发了一套具有自主知识产权的中国通量网(ChinaFLUX)通量观测数据处理系统。该系统的处理对象为30min的CO2通量观测数据,其主要处理步骤包括湍流通量计算、观测数据的质量控制/质量保证、缺失观测数据的插补,以及不同时间尺度下碳交换量的分解和计算等。该系统自动化程度高、可视化程度强,为ChinaFLUX通量观测数据处理及服务提供了一个良好的平台。 相似文献
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参数优化方法是准确估计生态模型参数、降低其不确定性的有效手段。本文提出一种基于贝叶斯机器学习的No-U-Turn Sampler（NUTS）生态模型参数优化方法。NUTS是一种高效的参数优化方法,每次取样中利用递归算法生成候选参数集（二叉树）推断参数的后验信息,如果满足约束条件“非U型回转”,不断构建子树更新参数;否则,记录本次抽样的“最优”参数集,并开始下一次取样,直到获取足够样本。该算法在每次取样中充分优化参数,避免因随机游走行为产生冗余抽样,提高了参数优化效率。本文以千烟洲亚热带人工针叶林碳通量模拟为例,基于Pymc3框架利用NUTS参数优化方法实现了碳通量（Net Ecosystem Exchange,NEE）模型参数反演,并与Metropolis-Hastings（MH）方法进行对比。结果表明,本文算法的参数值达到稳定波动时的抽样次数减少了85%左右,参数优化效率提升3倍左右。参数优化后,2种NEE模型中7个参数不确定性降低10%~53%。此外,NEE模拟效果明显提升,模拟值与实测值的R2分别提高23%和17%,RMSE分别降低3%和4%。综上所述,本文提出的参数优化方法对生态领域的参数估计或数据同化工作具有一定的借鉴意义。 相似文献
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近50 年中国光合有效辐射的时空变化特征 总被引：8，自引：1，他引：7
基于中国陆地区域1961-2007 年逐年/季节平均光合有效辐射(PAR) 的空间化数据(10km×10km),结合GIS 空间分析技术与Mann-Kendall 趋势分析方法对近50 年年/季节平均PAR进行时空变化特征分析。结果表明：① 全国PAR的空间分布差异明显,总体上呈现东南低、西部高的特点,年均PAR在17.7~39.5 mol m-2 d-1之间。② 全国像元平均的年/季节平均PAR表现出一个较明显的波动下降过程,年均PAR降幅为0.138 mol m-2 d-1/10a,不同季节下降幅度存在差异,夏季降幅最大。③ 逐像元分析显示全国大部分地区PAR呈现显著下降趋势(α = 0.05),东部趋势变化较西部明显,夏冬两季在PAR年际变化中的贡献最大。华北地区在不同季节都是下降区域,而青藏高原西北地区在不同季节都表现为上升趋势。④ PAR年际变化率空间分布在不同时段差异明显,同一地区PAR年际变化率不仅在不同季节存在差异,而且在不同时段也不相同,总体上1990年代之前PAR下降较快,之后下降趋势变缓。 相似文献
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全球/区域生态系统碳循环研究具有多台站联网观测、多源异构数据、多模型综合分析、跨领域科学家协同工作等特点。以中国陆地生态系统通量观测研究网络(ChinaFLUX)为基础平台,论述建立碳循环科研信息化环境(e-Carbon Science)的迫切性,系统阐述e-Carbon Science的目标、组成、关键技术及研究进展,构建了由"四环境(碳循环数据集成与服务环境、模型模拟环境、可视化分析环境、科研协同工作环境)、三系统(站点、区域、全国尺度陆地生态系统碳收支评估应用系统)"组成的ChinaFLUX e-Carbon Science,形成ChinaFLUX通量数据采集—传输—存储—管理—处理—可视化—共享服务的一体化系统,实现不同尺度的碳收支快速评估与模拟,支撑并促进我国陆地生态系统碳循环研究和生态信息学发展,对我国野外台站网络信息化起到引领和示范作用。 相似文献
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涡度相关技术的发展,为准确获取区域尺度的CO2通量分布格局提供了数据基础．但由于涡度相关技术自身的局限性,需要利用模型模拟作为获取区域CO2通量的重要手段．可是CO2通量和其他微气象变量之间的非线性关系给模拟CO2通量的时空动态变化带来了一定的困难．人工神经网络模型为模拟CO2通量与其他微气象变量的非线性关系提供了一种新的手段．在ChinaFLUX三个不同类型(农田、森林、草地)生态系统中,基于2003年6～8月的半小时涡度相关观测数据,采用BP人工神经网络模型,以能量通量(净辐射、潜热、显热和土壤热通量)以及温度(空气温度、土壤温度)和表层土壤水分作为输入变量,模拟了CO2通量的动态变化．结果表明,人工神经网络模型具有较好的模拟结果,其R2系数在0．75与0．866之间．RMSE在0．008μmol／m2与0．012μmol／m2之间,MAE在1．38μmol／m2与3．60μmol／m2之间,其中农田和森林生态系统的模拟精度略高于草地生态系统．其次,通过比较土壤水分要素是否参与模拟的结果表明,在生长季期间,不存在土壤水分胁迫的情况下,土壤水分的参与并不能显著提供模型模拟的精度．最后,应用连接权重方法进行了神经网络模型不同输入变量的重要性分析,指出神经网络模型不完全是一个黑箱模型,也可以有效地揭示出某些机理性现象．该研究证明,神经网络模型不仅可以有效地模拟CO2通量,也可以揭示出一些机理现象,为通过涡度相关观测与遥感反演技术的集成途径,利用已获取的区域尺度能量通量数据,模拟分析区域尺度的CO2通量分布格局提供了一种有效的方法． 相似文献
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涡度相关技术的发展,为准确获取区域尺度的CO2通量分布格局提供了数据基础.但由于涡度相关技术自身的局限性,需要利用模型模拟作为获取区域CO2通量的重要手段.可是CO2通量和其他微气象变量之间的非线性关系给模拟CO2通量的时空动态变化带来了一定的困难.人工神经网络模型为模拟CO2通量与其他微气象变量的非线性关系提供了一种新的手段.在ChinaFLUX三个不同类型(农田、森林、草地)生态系统中,基于2003年6～8月的半小时涡度相关观测数据,采用BP人工神经网络模型,以能量通量(净辐射、潜热、显热和土壤热通量)以及温度(空气温度、土壤温度)和表层土壤水分作为输入变量,模拟了CO2通量的动态变化.结果表明,人工神经网络模型具有较好的模拟结果,其R2系数在0.75与0.866之间.RMSE在0.008 μmol/m2与0.012 μmol/m2之间,MAE在1.38 μmol/m2与3.60 μmol/m2之间,其中农田和森林生态系统的模拟精度略高于草地生态系统.其次,通过比较土壤水分要素是否参与模拟的结果表明,在生长季期间,不存在土壤水分胁迫的情况下,土壤水分的参与并不能显著提供模型模拟的精度.最后,应用连接权重方法进行了神经网络模型不同输入变量的重要性分析,指出神经网络模型不完全是一个黑箱模型,也可以有效地揭示出某些机理性现象.该研究证明,神经网络模型不仅可以有效地模拟CO2通量,也可以揭示出一些机理现象,为通过涡度相关观测与遥感反演技术的集成途径,利用已获取的区域尺度能量通量数据,模拟分析区域尺度的CO2通量分布格局提供了一种有效的方法. 相似文献
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涡度相关技术的发展, 为准确获取区域尺度的CO2通量分布格局提供了数据基础. 但由于涡度相关技术自身的局限性, 需要利用模型模拟作为获取区域CO2通量的重要手段. 可是CO2通量和其他微气象变量之间的非线性关系给模拟CO2通量的时空动态变化带来了一定的困难.人工神经网络模型为模拟CO2通量与其他微气象变量的非线性关系提供了一种新的手段. 在ChinaFLUX三个不同类型(农田、森林、草地)生态系统中, 基于2003年6~8月的半小时涡度相关观测数据, 采用BP人工神经网络模型, 以能量通量(净辐射、潜热、显热和土壤热通量)以及温度(空气温度、土壤温度)和表层土壤水分作为输入变量, 模拟了CO2通量的动态变化. 结果表明, 人工神经网络模型具有较好的模拟结果, 其R2系数在0.75与0.866之间.RMSE在0.008 ?mol/m2与0.012 ?mol/m2之间, MAE在1.38 ?mol/m2与3.60 ?mol/m2之间, 其中农田和森林生态系统的模拟精度略高于草地生态系统.其次, 通过比较土壤水分要素是否参与模拟的结果表明, 在生长季期间, 不存在土壤水分胁迫的情况下, 土壤水分的参与并不能显著提供模型模拟的精度. 最后, 应用连接权重方法进行了神经网络模型不同输入变量的重要性分析, 指出神经网络模型不完全是一个黑箱模型, 也可以有效地揭示出某些机理性现象.该研究证明, 神经网络模型不仅可以有效地模拟CO2通量, 也可以揭示出一些机理现象, 为通过涡度相关观测与遥感反演技术的集成途径, 利用已获取的区域尺度能量通量数据, 模拟分析区域尺度的CO2通量分布格局提供了一种有效的方法. 相似文献
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