中亚热带人工针叶林co2通量组分统计不确定性分析
刘敏1; 何洪林1; 于贵瑞1; 骆亦其2; 孙晓敏1; 王辉民1
2008
Source Publication中国科学d辑地球科学
ISSN1006-9267
Volume38Issue:8Pages:1016
Abstract以ChinaFLUX千烟洲中亚热带人工针叶林2003~2005年连续3a涡度相关CO2通量观测数据为基础,采用"单塔日变化法(Daily-differencingapproach)"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)系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Reco,NEE,GEE结果分别相差12.18%(176.47gC·m?2·a?1),34.33%(79.175gC·m?2·a?1),5.4%(91.955gC·m?2·a?1);而TW_model与T_model模拟Reco,NEE,GEE结果分别相差1.31%(17.825gC·m?2·a?1),2.1%(5.745gC·m?2·a?1),0.26%(4.28gC·m?2·a?1).这说明参数优化方法的选择对CO2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%.
Language英语
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/76018
Collection生态系统网络观测与模拟院重点实验室_生态系统综合研究中心
Affiliation1.中国科学院地理科学与资源研究所
2.南京师范大学
First Author Affilication中国科学院地理科学与资源研究所
Recommended Citation
GB/T 7714
刘敏,何洪林,于贵瑞,等. 中亚热带人工针叶林co2通量组分统计不确定性分析[J]. 中国科学d辑地球科学,2008,38(8):1016.
APA 刘敏,何洪林,于贵瑞,骆亦其,孙晓敏,&王辉民.(2008).中亚热带人工针叶林co2通量组分统计不确定性分析.中国科学d辑地球科学,38(8),1016.
MLA 刘敏,et al."中亚热带人工针叶林co2通量组分统计不确定性分析".中国科学d辑地球科学 38.8(2008):1016.
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