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温度对中国典型森林生态系统碳通量季节动态及其年际变异的影响 总被引：1，自引：0，他引：1
森林生态系统的碳收支及其对环境因子的响应规律一直是生态系统生态学研究的重要内容,而碳收支的年际变异规律反映了生态系统的稳定性特征。基于长白山温带针阔混交林、千烟洲亚热带人工针叶林和鼎湖山亚热带常绿阔叶林2003~2008年的通量观测数据,对比分析了3个生态系统碳通量的季节动态、季节动态的年际变异及温度对上述二者的影响规律。结果表明,长白山的总生态系统生产力(GEP)和生态系统呼吸(RE)都呈现单峰曲线的季节动态模式,最高时8天GEP总和可达85g C/m~2,8天总RE能达到66g C/m~2,二者均高于千烟洲和鼎湖山,而千烟洲和鼎湖山的GEP和RE在不同的时间起伏较大;净生态系统碳交换量(NEE)的季节动态模式3个生态系统各不相同。在碳通量的3个分量中,GEP和RE的季节动态的相对年际变异较小,而NEE的相对年际变异较大,表明GEP和RE在年际之间更稳定。3个生态系统的GEP和RE与温度之间均存在显著的指数相关关系,但NEE与温度之间的相关性较弱。在温度较高的时段,通常GEP,RE和NEE的绝对年际变异也较高,相对年际变异较低,整个生态系统表现为更加稳定;但GEP和RE的年际变异与温度的年际变异之间相关性较弱,说明除温度外,还有其他环境因子的年际变异对GEP和RE的年际变异产生重要影响。 相似文献
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太阳辐射的动态变化对生态系统固碳有重要影响,而不同天气条件下太阳辐射的改变对森林净生态系统碳交换(NEE)的影响还不明确。本研究利用亚热带人工针叶林生态系统2012年的通量数据和气象数据,分析了晴天、多云、阴天三种天气对NEE的影响。基于一年数据的研究结果表明:在不同季节中,不同天气下光响应曲线的变化没有季节性差异。和晴天条件相比,多云条件下的表观量子效率(?),150和750 W m~(–2)光强下的潜在光合速率(P_(150)和P_(750))分别平均提高了82.3%、217.7%、22.5%;阴天条件下的α和P_(150)分别平均提高了118.5%和301%。中等辐射条件有利于NEE达到最大值,但低辐射条件对NEE有抑制作用。在大多数情况下,与晴天相比,多云下NEE的相对改变量(%NEE)为正,但阴天下为负。多云条件下最大%NEE的平均值在春夏秋冬分别为42.4%、34.1%、1.6%、-87.3%。本研究表明多云天气促进亚热带人工针叶林的潜在光合速率和NEE。 相似文献
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中亚热带人工针叶林CO2通量组分统计不确定性分析 总被引：1，自引：0，他引：1
以ChinaFLUX千烟洲中亚热带人工针叶林2003—2005年连续3a涡度相关C02通量观测数据为基础,采用“单塔日变化法（Daily-differencing approach）”分析了CO2通量观测数据的随机误差,研究比较了不同生态过程模型、不同参数优化方法对模型关键参数及CO2通量组分（Reco,NEE,GEE）的影响,并利用不确定性分析方法——自助法（Bootstrapping）统地分析了生态过程参数和CO2通量组分的不确定性．结果表明：（1）CO2通量观测随机误差更多服从双边指数分布（Laplace分布）,而不是高斯正态分布;（2）不同参数优化方法获取的生态过程参数存在明显差异,最大似然参数优化方法获取的参数结果不确定性低于普通最小二乘参数优化方法;（3）最大似然参数优化方法与普通最小二乘参数优化方法模拟的如。,NEE,GEE结果分别相差12．18％（176．47g C．m^-2．a^-1）,34．33％（79．175g C．m^-2．a^-1）,5．4％（91．955g C．m^-2．a^-1）;而TW_model与T_model模拟Reco,NEE,GEE结果分别相差1．31％（17．825g C．m^-2．a^-1）,2．1％（5．745g C．m^-2．a^-1）,0．26％（4．28g C．m^-2．a^-1）．这说明参数优化方法的选择对C02通量的影响高于模型的选择,因此选择适当的误差分布假设（参数优化方法）对CO2通量的确定和评价很重要;（4）最大似然法参数优化方法获取结果的相对不确定性低于普通最小二乘法参数优化方法．且CO2通量组分估计结果的不确定性随时间尺度变化,时间尺度越大,CO2通量的相对不确定性越小．Reco,NEE,GEE年尺度上的相对不确定性分别为4％～8％．7％～22％．2％～4％． 相似文献
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涡动相关系统和闪烁通量仪都是评价局地到区域尺度的地表显热通量的有效途径.以ChinaFLUX千烟洲人工林生态系统2倍和3倍冠层高度的2套涡动相关(EC)系统和通量塔及其东偏南方向距离通量塔约70 m处1.2倍冠层高度安装的1套小孔径闪烁通量仪(SAS)为基础,重点对比分析了EC系统和SAS系统观测的显热通量的异同.研究表明,2倍和3倍冠层高度EC系统与SAS系统的显热通量的观测值有非常好的相关关系与一致性.在季节尺度和日尺度上,在降水正常的季节里SAS测定的显热通量值高于2倍和3倍冠层高度EC系统的测定值.但是在干旱胁迫条件下,SAS测定的显热通量低于2倍和3倍冠层高度EC系统的显热通量值.按16方位风向进行的相关分析表明,以南到南偏西和北偏东到东偏北2个与盛行风向垂直的方位相关性最高.在白天条件下,2倍和3倍冠层高度EC系统与SAS测定的显热通量值均显示出较高的相关性.但夜间无论是2倍还是3倍冠层高度EC系统与SAS测定的显热通量值之间相关性均很低.EC系统与SAS观测的显热通量的差异主要与通量覆盖区的差异以及各自的局限性有关. 相似文献
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根据59株湿地松（Pinus elliottii）树干解析资料,分析直径结构动态,结合乔木种群生物量模型及样方调查数据估算单位面积生物量的年净增长量;依据12a凋落物监测数据计算湿地松林群落NPP．利用BIOMEBGC模型对千烟洲21a的NPP进行跨尺度模拟,并结合近3a通量观测数据进行对比研究．湿地松人工林群落生物量为10574g．m^-2,其中乔木层、灌木层、草本层、乔木根系、灌木草本根系和细根生物量依次为7542,480,239,1810,230和274g．m^-2．近5a（1999-2004）湿地松林年增长量平均值为741g．m^-2．a^-1（=381．31g C．m^-2．a^-1）,年凋落量平均值为849g．C．m^-2．a^-1（=463g C．m^-2．a^-1）．年增长量与年凋落量相关性非常显著．凋落量约为乔木层年增长量的1．19倍．BGC模型模拟的1985～2005年NPP和GPP平均值分别为630．88g C．m^-2．a^-1（343．31-906．42g C．m^-2．a^-1）和1800g C．m^-2．a^-1（1351．62-2318．26g C．m^-2．a^-1）．湿地松林乔木层实测NPP结果与BGC模拟NPP结果之间呈线性关系．BGC模拟的NPP因受参数影响而偏小13．75％-21．77％;受数据质量影响而偏小9_3％．NPP占GPP的30．2％（25．6％～32．9％）,NEP占乔木层NPP的57．5％（48．1％～66．5％）,占森林群落NPP的41．74％（37％-52％）．土壤呼吸占实测乔木NPP的77．0％,占实测森林群落NPP的55．9％．涡度相关法观测NEE比实地观测的NEP高12．97％． 相似文献
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准确估计和预测陆地生态系统碳循环时空变化是预测气候变化的基础,也是目前全球变化研究中最为重要的前沿领域之一。最大光能利用率(ε_(max))是遥感估算陆地生态系统初级生产力的关键参数之一,本研究基于CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型,采用马尔科夫链-蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo,简称MCMC)方法,利用中国陆地生态系统通量观测研究网络(ChinaFLUX)8个野外台站的涡度相关通量观测数据对ε_(max)进行反演,得到ε_(max)的最优估计值及其不确定性,并利用优化后的ε_(max)对2003~2008年各生态系统总初级生产力(Gross Primary Productivity,简称GPP)及其不确定性进行了模拟。结果表明:8个生态系统ε_(max)后验估计结果均呈近似正态分布,森林、农田和草地生态系统ε_(max)分别为0.737±0.026~0.850±0.035g C/MJ·PAR,1.056±0.090g C/MJ·PAR和0.199±0.068~0.469±0.043g C/MJ·PAR;ε_(max)估计的不确定性将导致内蒙、当雄和海北草地生态系统GPP年总量的模拟值产生9.17%~14.20%的误差,长白山、鼎湖山、千烟洲和西双版纳4个森林生态系统GPP年总量的误差为3.52%~7.79%,禹城农田生态系统GPP年总量的误差为8.52%。对ε_(max)进行优化后,GPP年总量模拟值的相对误差显著降低,有效改善了原模型对内蒙草地生态系统GPP年总量的高估和除当雄草地生态系统外其他6个生态系统GPP年总量的低估。 相似文献
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