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基于大气浓度的区域陆地生态系统光合和呼吸碳通量优化计算

4、生态与可持续发展 > 专题2：生物地球化学循环与全球变化

对全球和不同区域陆地生态系统光合和呼吸过程产生的地表和大气之间碳交换的估算存在着很大的不确定性。当前，普遍通过遥感模型和生态过程模型“自下而上”模拟估算，模型结构和输入数据都极大地影响着估算精度。大气碳同化系统，根据物质守恒原理，利用大气输送模型建立大气浓度和地表碳通量之间的关系，通过数据同化技术实现“自上而下”最优估算，能够降低陆地生态系统碳通量估算的不确定性。大气羰基硫（OCS）浓度主要受到陆地生态系统光合吸收影响而呈现类似大气CO2浓度所具有的季节变化特征，而CO2的季节变化同时受到光合和呼吸作用的影响。联合同化大气OCS和CO2浓度可实现陆地生态系统光合（GPP）和呼吸（Reco）碳通量的分别优化计算。本研究以北美地区为例，构建高效稳健的区域大气碳同化系统CTDAS-Lagrange，发展联合利用大气OCS和CO2数据实现区域尺度的光合和呼吸碳通量优化计算的方法，并进行初步验证和评价。
结果表明，构建的CTDAS-Lagrange碳同化系统能够有效减小侧边界条件的误差和降低生态系统先验碳通量带来的不确定性。联合同化后大气OCS和CO2浓度的模拟值与观测更加接近。优化的北美2010年GPP季节变化幅度较SiBCASA、CASA-GFED3和SiB3模拟结果有明显降低，与基于GOME-2 SIF叶绿素荧光数据优化计算的GPP和基于站点通量数据升尺度推算的GPP更接近。同化OCS能够纠正生态过程模型在美国玉米带生长季GPP峰值不合理的空间分布，优化后GPP的空间分布与SIF空间分布更加一致。但同时发现，土壤OCS通量等输入组分通量的不确定性对GPP估算精度有较大的影响。优化后的GPP和Reco较优化前和基于站点通量数据升尺度结果均有更明显的季节和年际变化特征。优化后的Reco呈现与GPP类似的总量和季节变化幅度降低，在空间分布上与GPP有明显的相似，与基于站点通量数据升尺度推算结果有较好的一致性。由于缺少直接的大尺度碳通量验证数据，将从与其他地表变量比较和分析其对极端气候事件响应方面进一步论证优化通量的合理性。
本研究发展的CTDAS-Lagrange区域碳同化系统与联合同化大气OCS和CO2浓度的方法为优化计算区域碳通量、特别是光合和呼吸两个分量提供了一种新途径，为增进理解全球碳循环过程提供了参考。