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“温度-绿度指数”模型估算GPP的可靠性和不确定性研究取得进展
        陆地生态系统总初级生产力(GPP)是全球碳循环的重要组份。利用遥感模型估算区域和全球GPP是常用方法之一,但其在全球生态系统上的可靠性和不确定性仍不甚清楚。实验室博士生董嘉琪同学利用“温度-绿度指数”(TG)模型和全球155个通量站的GPP数据,分析了TG模型参数敏感性,确定了不同植被类型的敏感性参数,并应用贝叶斯方法对最敏感参数进行了优化,综合评价了TG模型的可靠性和不确定性。
        研究结果表明TG 模型中的最低温度(Xn)和最适值温度(Xo)是敏感参数,而最高温度(Xm)不敏感。在12种不同植被类型中,一半以上的植被类型的优化参数与默认参数有显著差异。敏感参数的优化显著提高了TG模型对主要受温度和辐射影响的森林生态系统GPP的估算精度。对于主要受水分控制的草地生态系统,TG模型的参数优化对GPP估算精度的影响有限。结果表明“温度-绿度指数”模型,以及其它类似的GPP遥感估算模型,仅凭借参数优化技术,并不能显著提高所有生态系统类型的GPP估算精度,需要将其它重要气候变量引入进模型之中,以便提高GPP遥感模型的估算精度。
        研究成果以Robustness and Uncertainties of the “Temperature and Greenness” Model for Estimating Terrestrial Gross Primary Production为题发表在Scientific Reports上,全文链接:https://www.nature.com/articles/srep44046。


 
 

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