一、陆地生态系统碳循环的多尺度试验观测和跨尺度机理模拟（论文文献综述）
王根绪,夏军,李小雁,杨达,胡兆永,孙守琴,孙向阳[1]（2021）在《陆地植被生态水文过程前沿进展:从植物叶片到流域》文中指出陆地植被生态水文过程是生态学、水文学和全球变化研究关注的前沿领域,更是生态水文学的关键理论基础之一.近年来围绕植被生态与水相互作用的研究范畴涵盖了从植物细胞到大陆尺度的几乎所有空间尺度,在不同尺度上分别在生态学和水文学各自视角取得了较大进展.但从生态水文学交叉学科角度,迫切需要整合生态学与水文学多尺度相关研究进展,系统性地归纳和总结跨尺度理论和方法进展,梳理理论前沿热点问题.为此,本文从近年来关于陆地植被生态水文过程与模拟研究进展中,系统提炼和总结了以植物水分利用与调控机制、碳氮水耦合循环过程与模拟、水循环关键过程的生态作用、植被生态作用下的径流形成与变化、植被生态水循环变化对大气降水过程的反馈影响等为主要研究热点的理论前沿方向,系统总结了这五方面在不同尺度及跨尺度方面所取得的主要进展,特别关注了基于过程机理的定量模型方面的发展状态.基于这些前沿热点面临的挑战性难题,提出了未来需要重点关注的核心问题,包括探索植物水分利用与调控的多尺度关联机制、发展基于过程机制的碳氮水耦合循环精准模拟方法、径流形成与动态变化的生态因素甄别与定量刻画等.对深入理解生态水文学国际前沿发展趋势,引导我国生态水文学学科的发展方向等有参考意义.
李新,马瀚青,冉有华,王旭峰,朱高峰,刘丰,何洪林,张臻,黄春林[2]（2021）在《陆地碳循环模型-数据融合:前沿与挑战》文中研究表明陆地碳循环是地球生物化学循环的重要组成部分,与人类福祉和可持续发展息息相关,但其模拟和观测都具有高度不确定性.融合模型和观测数据以减少陆地碳循环估计的不确定性、提高其可预测性,已成为陆地碳循环研究前沿.文章综述了陆地碳循环模型与观测各自不确定性的来源和特征,介绍了数据同化和参数估计这两类模型-数据融合方法的数学原理,其实质都是在考虑模型和观测各自误差的基础上,实现模型和观测信息的最优融合.文章进一步分析了陆地碳循环模型-数据融合的挑战和研究热点,重点讨论了真实和虚假的模型"异参同效"及其可识别性,地面通量观测与遥感观测代表性误差的估计,敏感性分析得到的参数后验概率分布对于确定模型误差矩阵的潜在作用,对日光诱导叶绿素荧光等新型遥感观测的同化,并指出把多源观测整合到一个协调一致的碳数据同化系统中绝非易事,然而这方面的突破是发展新一代全球碳数据同化系统的前提.论文最后指出,应用陆地碳循环数据同化,产出更高分辨率、更长时间序列、更可靠和一致的陆地碳循环再分析数据产品,对于准确估计全球和区域碳循环、实现碳管理和碳中和具有重要意义.
于贵瑞,任小丽,杨萌,陈智[3]（2021）在《宏观生态系统科学整合研究的多学科知识融合及其技术途径》文中研究说明综合认识大尺度的宏观生态系统结构功能、空间变异和动态演变的过程机理和模式机制,实现对生态系统变化及其对人类福祉影响的定量模拟、科学评估和预测预警,服务生态系统的利用保护及调控管理,是当代宏观生态系统科学的重要发展方向,正在孕育并形成大尺度的宏观生态系统科学整合生态学（IEMES）研究新领域。本研究通过对宏观生态系统科学整合生态学研究的基础理论、多学科知识融合途径及其关键技术问题的系统分析,形成以下几个基本认识:1)宏观生态系统科学整合生态学研究是以区域、大陆和全球尺度的宏观生态系统为研究对象,采用多学科知识融合方法和技术,致力于解决人类社会发展的食物安全、资源安全、生态安全、环境安全等重大资源环境问题。2)宏观生态系统科学整合生态学研究的基本科技任务是:理解宏观生态系统的结构功能基本属性,监测生态系统状态变化,解释生态系统时空演变规律,认知生态系统运维过程机理,定量评估生态系统功能状态及服务能力,预测生态系统动态演变及地理格局,预警生态系统变化及生态环境灾害。3)宏观生态系统科学整合生态学研究需要重新构造"多源数据分析-多模型模拟-多学科知识融合"的理论和方法学体系,发展"多尺度观测、多方法印证、多过程融合、跨尺度模拟"的多学科知识融合关键技术。4)大陆尺度的地基-空基-天基多时空尺度生态系统观测试验网络是承载多学科知识深度融合研究的基础科技设施,需要围绕区域、大陆和全球尺度的宏观生态系统科学问题,发展多要素-多过程-多界面-多介质-多尺度-多方法的多学科维度生态学知识融合关键技术。
来全[4]（2021）在《基于日光诱导叶绿素荧光的蒙古高原GPP模拟及其对干旱的响应研究》文中研究指明持续的全球气候变暖,改变了水资源的分布,许多地区区域水文周期已受到严重影响,导致全球范围内干旱灾害频繁发生。尤其是在干旱/半干旱地区,脆弱的生态环境对气候变化十分敏感,干旱发生频率、强度和范围均显着增加。蒙古高原地处典型干旱/半干旱区,有着丰富的植被资源,在东亚乃至全球碳循环中有着重要的角色,同时也是我国北方地区重要的生态安全屏障。干旱缺水对植被生产力带来的负面影响,是目前制约蒙古高原生态建设与经济社会可持续发展的重要因素。因此,提高蒙古高原干旱综合监测能力和区域尺度植被总初级生产力（Gross Primary Productivity,GPP）估算精度,探清蒙古高原绿色植被生产力对干旱的响应关系对该区可持续发展建设具有重要意义。本文从“大气-植被-土壤”角度出发,以植被生态系统与干旱之间的响应关系为研究主题,首先利用日光诱导叶绿素荧光（Sun/Solar-induced Chlorophyll Fluorescence,SIF）和GPP之间的潜在关系,构建三种基于SIF的GPP估算模型,通过地面观测数据筛选最优GPP估算模型,并基于该模型输出的GPP数据集对研究区GPP时空变化特征进行了综合分析;其次,利用Copula函数有效耦合土壤湿度和气象数据构建MMSDI干旱监测指数,系统分析了1981～2018年蒙古高原干旱发生强度、范围和频率以及不同时间尺度干旱时空变化趋势和突变特征,并从区域环境及大气环流角度探讨了干旱影响因素;再次,分析了植被GPP对干湿环境的敏感性、干旱胁迫下GPP的稳定性（抵抗力和恢复力）、干旱和GPP之间的相关性,从脆弱性角度建立了损失率曲线定量化分析了干旱造成的GPP损失量。最后,基于第六次国际耦合气候模式计划（Scenario Model Intercomparison Project 6,CMIP6）数据对未来不同排放情境下蒙古高原干旱和植被GPP进行了预估。本研究技术手段提高了蒙古高原GPP和干旱监测精度,解决了干旱对不同植被生长状态影响大小的精确表征等关键性问题,可以为全球变化背景下气候与植被交互作用、生态系统服务功能估算与全球碳循环相关研究提供技术支撑。论文主要内容和结果如下:（1）基于SIF的GPP模拟及其时空演变研究将降尺度后的GOME-2 SIF数据与Tropomi SIF数据进行比对验证后发现两者之间具有较好的空间一致性（R2=0.87）;多种影响因素下的CNN-BP卷积神经网络GPP回归模型相对于传统的线性回归模型对蒙古高原的GPP模拟存在较大优势,能够有效提高GPP模拟精度;蒙古高原2007～2018年区域生长季GPP呈上升趋势,且存在明显的空间分异规律,从东北向西南依次递减,其中GPP高值区集中在呼伦贝尔市的东部林区。春季和秋季GPP以0.44 g Cm-2/a和0.45 g Cm-2/a的速率缓慢增长,夏季GPP以1.52 g Cm-2/a的速率呈显着增长趋势。（2）蒙古高原干旱时空变化特征分析对三种土壤湿度格网数据（ERA-5、GLDAS、FLDAS）与实测站点的数据进行对比后发现,ERA-5产品在捕捉蒙古高原土壤水分特征占一定优势。利用Copula联合分布函数耦合ERA-5土壤湿度数据和气象数据,建立了修正的干旱检测指数（Modified Multivariate Standardized Drought Index,MMSDI）,并利用历史灾情数据和SPEI进行了比对验证,结果显示MMSDI指数在蒙古高原大范围干旱监测方面具有良好的适用性;1981～2018年期间蒙古高原MMSDI整体呈显着下降趋势（MMSDI-12斜率-0.397/10a,P<0.05）,并在1998年发生突变,突变后干旱程度明显加剧;空间上除内蒙古西部地区以外其它地区干旱均有增加的趋势,且蒙古国干旱情况严峻于我国内蒙古地区;不同季节干旱加剧程度依次为夏季>春季>秋季>冬季;影响蒙古高原短期干旱的主要因素依次为土壤湿度、降水和大气饱和水汽压差。（3）蒙古高原GPP对干旱的响应研究生长季各植被类型GPP对干湿环境的敏感性有所差异,其中草地植被最为敏感,灌丛、农田和沙地植被次之,针叶林和阔叶林敏感性较差;利用ARx自回归模型分析,从干旱到半湿润生态系统,植被恢复力与AI指数呈对数关系（R2=0.88）,表明蒙古高原植被的恢复力随着生态系统的湿润程度而增强。而植被的抵抗力指标在干旱到半湿润地区（R2=0.79）呈现抛物线形状的拟合线,在AI值0.28附近达到峰值。说明蒙古高原干旱区和半湿润区植被对干旱的抵抗力较好,而半干旱区的植被抵抗力较弱;GPP与MMSDI皮尔逊相关性分析结果显示,短时间尺度MMSDI主导草地GPP波动,草地可作为短时干旱发生的“指示器”。灌丛、农业植被和沙地植被的GPP波动主要受中时间尺度的MMSDI影响。而针叶林和阔叶林GPP受长时间尺度干旱影响为主,与短时间尺度的MMSDI呈负相关关系;从干旱胁迫下的植被GPP损失率曲线分析,夏季草地GPP损失率较高。林区GPP损失率介于在0～40%区间,而灌丛、农业植被和沙地植被GPP的损失率介于草地和林区之间;2007～2018年期间蒙古高原典型草原GPP因干旱导致的损失量最为严重,累计达1.4×107g Cm-1。（4）未来干旱情景下的蒙古高原GPP预估与分析基于CMIP6全球气候模拟数据,经过筛选验证计算获取到了未来不同排放情境下的MMSDI数据集,结果显示蒙古高原年平均MMSDI值随三种同情景排放浓度增大而持续降低。空间上,降低趋势的面积均由研究区东部向西部逐渐扩大。21世纪初期与末期发生干旱的频率大于中期,研究区西部干旱发生频率大于东部;构建了基于多时间尺度MMSDI的GPP估算模型,并对蒙古高原未来GPP进行了预估。发现在未来三种排放情景下GPP均值都高于GPP历史均值。时间上,随着温室气体排放浓度的增大GPP速率减小。空间上,随着温室气体排放浓度的增大,蒙古高原西部与中部地区植被GPP减小趋势大于其东部,其中内蒙古地区植被GPP呈现降低趋势且范围逐渐扩大。
阎广建,赵天杰,穆西晗,闻建光,庞勇,贾立,张永光,陈德清,姚崇斌,曹志宇,雷永荟,姬大彬,陈良富,柳钦火,吕利清,陈镜明,施建成[5]（2021）在《滦河流域碳、水循环和能量平衡遥感综合试验总体设计》文中提出始于20世纪80年代的系列大型遥感试验开始系统研究地表物质和能量交换过程,对遥感与地球系统科学研究的结合起到重要作用,但是尚无综合利用多源遥感数据解决碳、水、能量循环问题的有效方案。遥感科学国家重点实验室于滦河上游地区组织开展基础性、多学科、多尺度的"碳、水循环和能量平衡遥感综合试验"。本次试验面向地球系统科学对遥感观测的最新要求,以遥感如何服务地—气过程研究为关键科学问题,开展星—机—地多尺度遥感综合观测和地面测量,论证中国自主设计的碳、水、能量相关卫星的技术指标,基于大场景真实结构模拟和多尺度综合观测构建虚拟遥感试验场,验证全波段遥感机理模型和复杂地表辐射传输机理。核心试验区位于地势较为平坦的闪电河流域和地形复杂的小滦河流域。闪电河流域主要地类为农田和草地,开展的试验以水循环和能量平衡遥感综合观测为主。小滦河流域主要地类为森林和草地,以碳循环遥感综合观测为主。两个试验区都开展了系统性的多架次飞行试验,并同步开展地面全波段、主被动协同观测。特别设计了一次长达165 km的大跨度飞行试验,横跨两个试验区,包含了地表类型和海拔高度的逐渐过渡。从2017年的预实验开始,整个试验为期5年。基于科学目标驱动、开放、协作、共享的原则,本次试验吸引了10个大型国家科研项目,4个卫星计划团队,19家单位200人次参加,是中国主导的又一次具有明确科学目标的大型多学科交叉遥感综合试验。
底阳平,曾辉,张扬建,陈宁,丛楠[6]（2021）在《多尺度碳利用效率研究进展》文中进行了进一步梳理碳利用效率（carbon use efficiency,CUE）是指机体用于生长的碳量占其吸收总碳量的比例,是研究生态系统碳循环和碳分配模式的重要参数。对CUE的研究可利用多种方法从多尺度开展,然而CUE的高尺度敏感性导致不同方法之间的结果变异性较大,难以整合并且扩展外推,成为制约CUE研究方法及应用的重要因素。本文将CUE常见的测定方法按照研究对象的应用尺度差异分为样地尺度、生态系统尺度、景观和区域尺度以及大陆和全球尺度,概述各方法的特点、优势及局限性。随后,分尺度综述CUE的研究进展,发现CUE受到包括生物和非生物等多种因素的影响,各影响因素及其交互作用在不同时空尺度上控制着CUE,CUE数值也随尺度和测定方法的不同而发生变异。建议今后对CUE的研究应该综合考量生物和环境等多要素交互影响效果,通过机理和技术研究提升数据测定的准确性,以及整合多尺度结果为模型优化提供新思路。
于贵瑞,李文华,邵明安,张扬建,王绍强,牛书丽,何洪林,戴尔阜,李发东,马泽清[7]（2020）在《生态系统科学研究与生态系统管理》文中研究说明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。
李钊[8]（2020）在《全球陆地植物生长季节性的时空变化及其影响因素》文中研究表明陆地植物的生长受到温度、水分、光照和自身生理节律的调节而呈现出一定程度的季节性波动。植物生长的季节性特征不仅对气候变化高度敏感,还控制着陆-气系统的能量传输,并在调节全球碳、氮、水循环方面起着至关重要的作用。然而,以往关于植物季节性生长特征的研究多集中在北半球地区离散的物候事件上,缺乏对其在全球尺度上和区域范围内的针对性研究。本文利用遥感卫星获得的陆地植被指数和叶绿素荧光数据;长期原位监测的大气二氧化碳浓度数据;站点尺度的涡度通量观测及其尺度推绎得到的全球总初级生产力（Gross primary productivity,GPP）数据;以及陆地生态系统模型模拟的GPP数据,首先对全球陆地植物生长的季节性及其时空变化规律进行定量分析再分别就北半球高纬度地区、北半球中纬度地区和热带常绿林地区植物生长季节性对陆地碳循环的调节作用及其关键调控过程进行探讨。主要结果如下:（1）全球陆地植物的季节性生长特征在过去三十四年间的长期变异和年际波动呈现纬度地带性差异。基于Markham季节性指数（Markham seasonality index,MSI）的结果表明,在1982-2015年间,北半球高纬度地区植物生长的季节性呈现减小的趋势,其MSI的变化速率为-0.027 decade-1;而中纬度地区的MSI则呈现出显着增大的趋势,平均增长速率为0.018 decade-1。在热带和南半球地区,植物生长季节性的长期趋势不明显,但是在常绿林区域,MSI的年际变异非常剧烈,在2001-2015年间,高达25%～62.1%。（2）北半球高纬度地区,不对称的季节性变暖通过影响植物生长季长度对植物生长和大气二氧化碳浓度的季节性波动特征进行调节。大气二氧化碳浓度存在季节性震荡,其振幅([CO2]amplitude)与北半球高纬度地区植物生长的季节性动态紧密关联。从二十世纪90年代中期开始,[CO2]amplitude与植物生长、生长季长度延长的速度同步放缓。进一步的研究发现北半球高纬度地区的植物生长与其生长季长度十分相关（r≈0.89）,而生长季长度对春季变暖（partial r=-0.36）的依赖性要高于秋季变暖（partial r=0.018）。在该时间段内,春季变暖发生停滞而秋季变暖持续发生是导致植物生长与[CO2]amplitude增长变缓的主要原因。（3）北半球中纬度地区,生长峰值对植物生长的季节性波动具有决定性影响。在1982-2015年间,北半球中纬度地区MSI的平均增长速率为0.018 decade-1。在北半球中纬度39.3%空间格点中,生长峰值主导了植物生长季节性的长期变化趋势。在不同的植被类型中,草地和农田对北半球中纬度地区的MSI增长趋势的贡献较大,分别占长总区域的28.9%和19.6%。植物生长峰值的提高是草地和农田区域MSI增长的主要原因。（4）在热带常绿生态系统,最小生长值是植物季节性波动及其年际动态的主要调控因子。本文将最小生产力水平作为基线,将总初级生产力在一年内的累积值拆解为基础生产力（basic GPP,即最小生产力在一年内的累积值）和季节性生产力（recurrent GPP,即日生产力与最小生产力的差值在一年内的累积值）两个组分。基于该方法的分析表明,基础生产力在该地区83.7%的区域是GPP年际变异的主要控制因子。基础生产力对总初级生产力的调控作用主要来源于植物最小生长值对季节性降雨的高敏感性。综上所述,本研究对全球陆地植物的季节性生长特征进行了量化,系统地发现了其在北半球高、中纬度地区相反的长期变异趋势及在热带地区的高年际变率。随着纬度带由北向南迁移,植物生长季节性的关键调控因子由植物生长季长度、生长峰值转变为最小生长值。与此同时,本文还发现了植物生长对季节性气候变化的不对称响应在调节生态系统碳循环的重要作用。这些结果共同揭示了陆地植物生长的季节性在全球尺度的时空变异特征,对全球植被动态的预测和生态系统碳循环模型的参数化具有重要的意义。
夏建阳,鲁芮伶,朱辰,崔二乾,杜莹,黄昆,孙宝玉[9]（2020）在《陆地生态系统过程对气候变暖的响应与适应》文中提出陆地生态系统包含一系列时空连续、尺度多元且互相联系的生态学过程。由于大部分生态学过程都受到温度调控,因此气候变暖会对全球陆地生态系统产生深远的影响。近年来,全球变化生态学的基本科学问题之一是陆地生态系统的关键过程如何响应与适应全球气候变暖。围绕该问题,该文梳理了近年来的研究进展,重点关注植物生理生态过程、物候期、群落动态、生产力及其分配、凋落物与土壤有机质分解、养分循环等过程对温度升高的响应与适应机理。通过定量分析近20年来发表于主流期刊的相关论文,展望了该领域的前沿方向,包括物种性状对生态系统过程的预测能力,生物地球化学循环的耦合过程,极端高温与低温事件的响应与适应机理,不对称气候变暖的影响机理和基于过程的生态系统模拟预测等。基于这些研究进展,该文建议进一步研究陆地生态系统如何适应气候变暖,更多关注我国的特色生态系统类型,并整合实验、观测或模型等研究手段开展跨尺度的合作研究。
刘晓文[10]（2020）在《陆地生态系统过程模型参数估计及其在碳水通量模拟中的研究 ——以CEVSA模型为例》文中研究指明准确认识和评估陆地生态系统碳水通量变化对于深入理解碳水循环过程及其耦合作用,促进碳水资源可持续利用具有十分重要的研究意义。通量观测和模型模拟是当前研究碳水通量的两种常用方法。仅使用通量观测无法反映生态系统内在过程及控制机制,且难以定量表达碳水通量的时空演变特征。基于生理生态过程的模型模拟是定量表达碳水通量时空特征,分析其内在机制的有效方法。其中以CEVSA（Carbon Exchange Between Vegetation,Soil and Atmosphere）模型为代表的生物地球化学模型具备较为成熟的机理性与模拟能力,已被广泛应用于陆地生态系统碳水研究领域。然而用于描述CEVSA模型结构的方程中包含了众多植被生理生态信息过程相关的参数,且大部分参数来源于实验观测或专家经验,导致模型的模拟精度在实际应用中较低,限制了模型的推广应用。因此,有必要结合现有的观测数据对模型的关键参数进行优化,使得模型能够在实际应用中具备较高的模拟精度与外推能力,以此加深人们对模型结构的进一步认识,为CEVSA模型参数化方案奠定基础。鉴于此,本文基于陆地生态系统过程模型—CEVSA模型,采用One-At-A-Time（OAT）参数敏感性分析方法分别对千烟洲常绿针叶林、鼎湖山常绿阔叶林、长白山针阔混交林、内蒙古草地、禹城农田、海北灌丛和当雄草甸共七种典型植被的参数进行敏感性分析。其次,设计三种不同的优化实验,采用差分进化马尔科夫链（Differential Evolution Markov Chain,DEMC）优化算法结合现有的碳水通量观测数据分别对七种典型植被下筛选出的10-12个关键参数进行优化。最后,使用决定系数（R2）、均方根误差（RMSE）和纳什系数（NSE）三个统计指标对参数优化后模型模拟的碳水通量性能进行综合评价。主要结论如下:（1）七种典型植被敏感性参数排序基本一致,模型输出的碳水通量对植被氮吸收参数Ns、Nm、Nc1和植被氮吸收中间计算参数denom这四个光合作用参数最为敏感。本文以2.5%为敏感性判别指标,敏感性高达74.81%-152.88%,远远高于其它参数的敏感性指数,表明这四个光合作用参数是影响CEVSA模型模拟碳水通量过程最为关键的参数。其次,七种典型植被下净生态系统生产力（Net Ecosystem Productivity,NEP）的敏感性排序与总初级生产力（Gross Primary Productivity,GPP）和生态系统呼吸（Ecosystem Respiration,RE）的敏感性排序较为相似,数值上有一定的差异。本文发现关键参数对NEP的影响可能主要来源于GPP的变化也可能主要来源于RE的变化（NEP=GPP-RE）,因此不能仅依靠参数敏感性分析结果来定论碳通量之间变化关系。此外,影响NEP变化的光合作用参数基本同时会影响ET的变化,且它们的敏感性参数排序基本一致,表明CEVSA模型中植物的气孔行为将光合作用和蒸腾作用耦合为一个统一整体。（2）对七种典型植被下筛选出的10-12个关键参数进行优化,能够被NEP观测数据约束的参数有3-8个。植被氮吸收参数Ns、Nc1、Nm和植被氮吸收中间计算参数denom这4个最为敏感的光合作用参数在不同植被类型下后验中位数相对于原模型值变化最大,因此在模型外推时因重点注意该类参数的优化率定;分解作用的土壤水分影响因子系数参数fmoi在所有植被类型下相对于原模型值都有一定程度的偏低且其后验分布95%的置信区间较为集中,说明原模型该参数在土壤水分平衡表达模块可能取值偏高。此外,三种典型森林站点下使用实验3（NEP&ET观测数据）约束模型能够有效估计的参数个数最多,使用实验1（NEP观测数据）约束模型估计的参数次之,使用实验2（ET观测数据）约束模型估计的参数个数最少;实验3相对于实验1和实验2估计出的大部分参数后验95%的置信区间最窄,表明同时使用NEP和ET观测数据共同约束模型能够有效降低参数估计的不确定性。且参数比叶面积SLA、植被氮吸收Ns、Nm、Nc1和Nc2在三种森林站点变异性最高,相对于其它参数,其不确定性最大;气孔导度响应参数gs1、边材维持呼吸参数Sre和Rubisco对CO2浓度的反应参数τ2变异性最小,相对于其它参数,不确定性最小。（3）七种典型植被下,使用实验1约束模型获得的最优参数集模拟NEP与观测值具有较好的一致性,但模拟的水通量ET相对于观测值普遍偏离较大。三种典型森林站点下,仅使用实验2约束模型获得的最优参数集模拟的ET与观测具有较好的一致性,但模拟的碳通量NEP相对于观测值存在较大误差。使用实验3约束模型获得的最优参数集对碳水通量的综合模拟效果最好。（4）不论在校正年（2003-2007）或验证年（2008-2010）,参数优化后模型对碳水通量的模拟能力均普遍要远远高于参数优化前,说明优化后参数集能够更好地模拟三种典型森林站点碳水交换特征。且参数优化后RMSENEP和RMSEET相对于优化前分别降低了39%-45%和15%-18%,较为明显的改善了碳水通量模拟值与观测值偏离较大的问题;参数优化后NSE全部大于零,说明参数优化后CEVSA模型对碳水通量的模拟更加准确可靠。对于千烟洲常绿针叶林的ET而言,优化后模型的模拟能力相对于优化前略有下降。这可能是因为筛选出的12个关键参数除9个光合作用参数外,还包括了2个自养呼吸参数和1个影响土壤碳分解的参数。因此,优化后的参数集对NEP模拟提升效果明显,部分不良约束的呼吸参数可能会使得ET模拟值与观测值产生一定偏差。
二、陆地生态系统碳循环的多尺度试验观测和跨尺度机理模拟（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、陆地生态系统碳循环的多尺度试验观测和跨尺度机理模拟（论文提纲范文）
（1）陆地植被生态水文过程前沿进展:从植物叶片到流域（论文提纲范文）
| 1 陆地植被生态水文过程研究热点问题 |
| 2 植物水分利用与调控机制:从植物个体到生态系统 |
| 2.1 植物水力调控机制与水分利用权衡 |
| 2.2 植物水分利用策略与根系水力再分配机制 |
| 2.3 最优冠层导度与模拟 |
| 3 碳氮水耦合循环过程与模拟:从叶片到区域 |
| 4 水循环关键过程的陆地植被作用:从植物个体到区域 |
| 4.1 植被冠层截留 |
| 4.2 蒸散发过程 |
| 5 陆地植被生态因素作用下的径流形成与变化:从坡面到区域 |
| 5.1 样地尺度 |
| 5.2 坡面尺度 |
| 6 陆地植被覆盖变化对大气降水过程的反馈影响:从流域到大陆 |
| 7 结论与展望 |
（2）陆地碳循环模型-数据融合:前沿与挑战（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 模型-数据融合降低陆地碳循环估计的不确定性 |
| 2.1 陆地碳循环模型的不确定性 |
| 2.2 陆地碳循环观测的不确定性 |
| 3 陆地碳循环模型-数据融合方法 |
| 3.1 数据同化 |
| 3.2 参数估计 |
| 4 挑战和研究热点 |
| 4.1 异参同效 |
| 4.2 观测的代表性误差 |
| 4.3 敏感性分析 |
| 4.4 新型碳循环遥感观测及其数据同化 |
| 4.5 多源多尺度碳数据同化 |
| 4.6 全球和区域碳数据同化系统 |
| 5 小结与展望 |
（3）宏观生态系统科学整合研究的多学科知识融合及其技术途径（论文提纲范文）
| 1 传统生态系统科学的研究方法及其局限性 |
| 1.1 经典生态学研究及其方法和技术途径 |
| 1.2 基于科学数据的归因分析及定量表达 |
| 1.3 基于生态过程的数值模型及模拟分析 |
| 1.4 基于数据-模型融合的综合分析及数值模拟 |
| 2 宏观生态系统科学整合研究的理论基础及方法学框架 |
| 2.1 系统生态学的理论基础及整合生态学研究的科学目标 |
| 2.2 多学科维度知识整合的理论框架及方法学体系 |
| 2.3 宏观生态系统科学整合研究的技术途径及关键技术 |
| 3 宏观生态系统科学整合研究的新方法和新技术 |
| 3.1 生态系统状态及其时空变化的立体化协同观测 |
| 3.2 多源生态大数据的知识挖掘及跨学科的生态知识融合 |
| 3.3 基于生态系统模型的多生态过程耦合及跨尺度模拟 |
| 3.4 基于生态系统整体性原理的多生态过程及功能属性的融合 |
| 3.5 基于多学科知识维度的数据整合分析 |
| 3.6 基于特定科学问题的多维度数据整合分析 |
| 4 结 语 |
（4）基于日光诱导叶绿素荧光的蒙古高原GPP模拟及其对干旱的响应研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究进展 |
| 1.3.1 植被生产力研究进展 |
| 1.3.2 干旱指数研究进展 |
| 1.3.3 气候变化与植被生产力相关研究进展 |
| 1.3.4 当前研究存在的问题与发展方向 |
| 1.4 研究目标、内容与技术路线 |
| 1.4.1 研究目标 |
| 1.4.2 研究内容与章节安排 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 1.5 项目来源与经费支持 |
| 第二章 研究方法、数据来源与处理 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 自然环境特征 |
| 2.1.2 土地利用现状 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 变化趋势率 |
| 2.2.2 森氏斜率与M-K趋势检验分析法 |
| 2.2.3 IDW空间插值 |
| 2.2.4 干燥度指数 |
| 2.2.5 标准化降水蒸散指数 |
| 2.2.6 Copula联合分布函数 |
| 2.2.7 留一交叉验证法 |
| 2.2.8 植被抵抗力和恢复力自回归模型 |
| 2.2.9 精度评估方法 |
| 2.3 数据来源与处理 |
| 2.3.1 气象数据 |
| 2.3.2 DEM数据 |
| 2.3.3 土壤湿度数据 |
| 2.3.4 MODIS数据 |
| 2.3.5 GLASS数据 |
| 2.3.6 土地利用数据 |
| 2.3.7 SIF数据 |
| 2.3.8 野外生物量实测数据 |
| 2.3.9 CMIP6气候模式数据 |
| 第三章 基于SIF的GPP模拟及其时空演变研究 |
| 3.1 蒙古高原GOME-2 SIF数据降尺度处理 |
| 3.1.1 GOME-2 SIF数据的降尺度 |
| 3.1.2 GOME-2 SIF降尺度结果验证 |
| 3.2 基于SIF数据的GPP遥感估算模型构建 |
| 3.2.1 基于线性关系理论的SIF-GPP估算模型的建立 |
| 3.2.2 基于CNN-BP卷积神经网络的SIF-GPP估算模型的建立 |
| 3.3 植被总初级生产力时空变化特征 |
| 3.3.1 2007~2018年蒙古高原GPP时间变化特征 |
| 3.3.2 2007~2018年蒙古高原GPP空间变化特征 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 蒙古高原干旱综合监测与时空变化特征分析 |
| 4.1 MMSDI干旱指数的构建 |
| 4.1.1 土壤湿度数据的验证 |
| 4.1.2 MMSDI指数的构建 |
| 4.1.3 MMSDI指数的验证 |
| 4.2 MMSDI时空变化特征 |
| 4.2.1 年尺度MMSDI时空变化特征 |
| 4.2.2 生长季MMSDI时空变化 |
| 4.2.3 季节尺度MMSDI时空变化特征 |
| 4.3 干旱空间分布特征(EOF分解展开) |
| 4.4 干旱影响因素分析 |
| 4.4.1 气象因子对干旱影响相关性分析 |
| 4.4.2 干旱与大气环流特征量的遥相关分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 蒙古高原GPP对干旱的响应研究 |
| 5.1 GPP对干旱的敏感性分析 |
| 5.1.1 植被GPP对干湿环境的敏感性 |
| 5.1.2 干旱胁迫下植被稳定性分析 |
| 5.2 植被对不同时间尺度MMSDI的响应关系 |
| 5.2.1 时间尺度上的响应 |
| 5.2.2 空间尺度上的响应 |
| 5.3 干旱胁迫下不同植被GPP的损失估算 |
| 5.3.1 干旱损失率曲线构建与验证 |
| 5.3.2 2007~2018 年夏季因旱GPP损失量估算 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 未来干旱情景下的蒙古高原GPP预估与分析 |
| 6.1 未来气候模式选取 |
| 6.2 预测未来不同排放情境情景下干旱特征 |
| 6.2.1 SSP1-2.6情景下的干旱预估 |
| 6.2.2 SSP2-4.5情景下的干旱预估 |
| 6.2.3 SSP5-8.5情景下的干旱预估 |
| 6.3 预测未来不同排放情景下GPP的时空变化特征 |
| 6.3.1 基于多尺度MMSDI指数的未来GPP预估模型构建 |
| 6.3.2 不同情景下GPP的时间变化趋势 |
| 6.3.3 不同情景下的GPP空间变化趋势 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 结论与讨论 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 政策与建议 |
| 7.4 不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 在学期间公开发表论文及着作情况 |
（5）滦河流域碳、水循环和能量平衡遥感综合试验总体设计（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 试验目标与拟解决的科学问题 |
| 3 试验区与试验期 |
| 3.1 试验区 |
| 3.2 试验期 |
| 4 试验设计 |
| 4.1 试验总体方案 |
| 4.2 观测参量和方法 |
| 5 试验组成及内容 |
| 5.1 复杂地表碳循环遥感综合试验 |
| 5.2 水循环与能量平衡遥感综合试验 |
| 5.3 大气模式与参数反演遥感综合试验 |
| 6 结语 |
（6）多尺度碳利用效率研究进展（论文提纲范文）
| 1 基本概念及测定方法 |
| 1.1 基本概念 |
| 1.2 测定方法 |
| 1.2.1生物计量法 |
| 1.2.2 微生物的实验测定 |
| 1.2.3 箱式通量观测法 |
| 1.2.4 通量塔观测 |
| 1.2.5 遥感观测 |
| 1.2.6 模型模拟 |
| 1.2.7文献调查法 |
| 2 多尺度CUE研究进展 |
| 2.1 各尺度CUE的影响因素 |
| 2.1.1 样地尺度 |
| 2.1.2 生态系统尺度 |
| 2.1.3 景观和区域尺度 |
| 2.1.4 大陆和全球尺度 |
| 2.1.5 整合的多源数据 |
| 2.2 CUE数值变异情况 |
| 3 问题与展望 |
| 3.1 存在问题 |
| 3.2 展望 |
（7）生态系统科学研究与生态系统管理（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 发展历程 |
| 2.1 生态信息的数据管理与模拟分析 |
| 2.2 生态系统碳氮水通量及其耦合机制 |
| 2.3 陆地生态系统对全球变化响应和适应的时空格局与过程机制 |
| 2.4 生态系统功能及特征的生物地理格局 |
| 2.5 生态系统管理与生态系统服务 |
| 3 主要成就 |
| 3.1 生态信息的数据管理与模拟分析 |
| 3.2 生态系统碳氮水通量及其耦合机制 |
| 3.3 陆地生态系统对全球变化响应和适应的时空格局与过程机制 |
| 3.4 生态系统功能及特征的生物地理格局 |
| 3.5 生态系统管理与生态系统服务 |
| 4 未来展望 |
（8）全球陆地植物生长季节性的时空变化及其影响因素（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 陆地植物生长的季节性特征研究进展 |
| 1.2.1 陆地植物生长的季节性特征及其观测方法 |
| 1.2.2 陆地植物生长的季节性对全球变暖的响应 |
| 1.2.3 陆地植物生长的季节性对其他驱动因子的响应 |
| 1.3 陆地植物生长的季节性对陆地碳循环的影响 |
| 1.3.1 陆地植物生长的季节性与大气二氧化碳的季节性振幅 |
| 1.3.2 生长季长度和生长峰值对生态系统初级生产力的调控作用 |
| 1.3.3 热带植物生长与热带植被碳汇 |
| 1.4 研究目的、内容与技术路线 |
| 1.4.1 研究目的 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.4.3 研究思路与技术路线 |
| 第二章 全球陆地植物生长的季节性特征 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 数据与方法 |
| 2.2.1 归一化植被指数 |
| 2.2.2 增强型植被指数 |
| 2.2.3 季节性指数 |
| 2.2.4 分析方法 |
| 2.3 结果 |
| 2.3.1 陆地植物生长季节性的全球格局 |
| 2.3.2 陆地植物生长季节性的长期趋势 |
| 2.3.3 陆地植物生长季节性的年际变异 |
| 2.4 讨论 |
| 2.4.1 北半球中、高纬度地区植物生长季节性的影响因素 |
| 2.4.2 热带地区植物生长季节性的影响因素 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 北半球高纬度地区植物生长季节性与大气二氧化碳振幅的调控过程 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 材料与方法 |
| 3.2.1 大气二氧化碳浓度数据 |
| 3.2.2 气候数据 |
| 3.2.3 植被指数 |
| 3.2.4 生长季长度的判定方法 |
| 3.2.5 陆地生态系统模型 |
| 3.2.6 统计分析 |
| 3.3 结果 |
| 3.3.1 二十世纪九十年代末期的植物生长停滞现象 |
| 3.3.2 生长季长度是北半球植物生长的关键限制因子 |
| 3.3.3 植物生长季长度对春、秋季增温的敏感性 |
| 3.4 讨论 |
| 3.4.1 陆地生态系统模型模拟的植物生长对季节性增温的依赖度 |
| 3.4.2 季节性不对称变暖对植物生长季长度的调控作用 |
| 3.4.3 植物生长季长度对大气二氧化碳季节性振幅的调控作用 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 北半球中纬度地区植物生长季节性的关键调控因子 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 材料与方法 |
| 4.2.1 植被指数 |
| 4.2.2 植被功能类型 |
| 4.2.3 季节性指数 |
| 4.2.4 生长季开始、结束时间和生长峰值的提取方法 |
| 4.2.5 分析方法 |
| 4.3 结果 |
| 4.3.1 北半球中纬度地区植物生长的季节性 |
| 4.3.2 北半球中纬度地区植物生长季节性的变化趋势 |
| 4.3.3 北半球中纬度地区植物生长季节性的关键调控因子 |
| 4.4 讨论 |
| 4.4.1 MSI的主控因子在各植被类型间的差异 |
| 4.4.2 生长季开始、结束时间和生长峰值对植物生长季节性的调节作用 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 热带地区植物生长季节性的关键调控因子 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 材料与方法 |
| 5.2.1 数据来源 |
| 5.2.2 概念模型 |
| 5.2.3 分析方法 |
| 5.3 结果 |
| 5.3.1 基础生产力和季节性生产力的比例 |
| 5.3.2 基础生产力和季节性生产力对植被生长年际变异的贡献 |
| 5.3.3 环境因子对热带地区年最小生长值的影响 |
| 5.4 讨论 |
| 5.4.1 本概念模型的优、缺点 |
| 5.4.2 最小生长值在控制GPP年际变异中的主导作用 |
| 5.4.3 环境因子对热带植物生长的调控作用 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 本研究的创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附图 |
| 附表 |
| 附录一 数据信息 |
| 附录二 中英文对照表 |
| 在学期间取得的科研成果 |
| 参加会议及讲座 |
| 致谢 |
（9）陆地生态系统过程对气候变暖的响应与适应（论文提纲范文）
| 1 陆地生态系统关键过程对气候变暖的响应与适应 |
| 1.1 植物生理生态过程 |
| 1.2 植物物候 |
| 1.3 植物群落动态 |
| 1.4 生态系统生产力及其分配过程 |
| 1.5 凋落物与土壤有机质分解过程 |
| 1.6 元素循环及其耦合过程 |
| 2 前沿方向展望 |
| 2.1 物种性状与生态系统功能 |
| 2.2 生物地球化学循环的耦合过程 |
| 2.3 生态系统对极端低温与高温事件的响应与适应机理 |
| 2.4 不对称性增温对生态系统的特异性影响 |
| 2.5 生态系统的模拟与预测 |
| 3 总结 |
（10）陆地生态系统过程模型参数估计及其在碳水通量模拟中的研究 ——以CEVSA模型为例（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 陆地生态系统碳水通量观测研究 |
| 1.2.2 陆地生态系统碳水通量模型研究 |
| 1.2.3 CEVSA模型研究进展与应用 |
| 1.2.4 参数估计研究进展 |
| 1.2.5 存在问题 |
| 1.3 研究目标、研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 研究区域概况与研究方法 |
| 2.1 研究区域概况 |
| 2.2 CEVSA模型 |
| 2.2.1 模型简介 |
| 2.2.2 模型原理 |
| 2.2.3 模型参数 |
| 2.3 数据来源及数据处理 |
| 2.3.1 数据来源 |
| 2.3.2 数据处理 |
| 2.4 研究方法 |
| 2.4.1 OAT参数敏感性分析 |
| 2.4.2 DEMC参数优化 |
| 2.4.3 优化评价指标 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 CEVSA模型参数敏感性分析 |
| 3.1 不同植被类型敏感性参数 |
| 3.2 碳水通量敏感性参数分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 CEVSA模型参数优化 |
| 4.1 碳通量NEP数据约束 |
| 4.2 水通量ET和碳水通量NEP&ET数据约束 |
| 4.3 三种优化实验对比分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 优化评价及应用 |
| 5.1 基于三种优化实验的模型模拟评价 |
| 5.2 碳通量模拟性能评价及应用 |
| 5.3 水通量模拟性能评价及应用 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
四、陆地生态系统碳循环的多尺度试验观测和跨尺度机理模拟（论文参考文献）
- [1]陆地植被生态水文过程前沿进展:从植物叶片到流域[J]. 王根绪,夏军,李小雁,杨达,胡兆永,孙守琴,孙向阳. 科学通报, 2021(Z2)
- [2]陆地碳循环模型-数据融合:前沿与挑战[J]. 李新,马瀚青,冉有华,王旭峰,朱高峰,刘丰,何洪林,张臻,黄春林. 中国科学:地球科学, 2021(10)
- [3]宏观生态系统科学整合研究的多学科知识融合及其技术途径[J]. 于贵瑞,任小丽,杨萌,陈智. 应用生态学报, 2021(09)
- [4]基于日光诱导叶绿素荧光的蒙古高原GPP模拟及其对干旱的响应研究[D]. 来全. 东北师范大学, 2021(09)
- [5]滦河流域碳、水循环和能量平衡遥感综合试验总体设计[J]. 阎广建,赵天杰,穆西晗,闻建光,庞勇,贾立,张永光,陈德清,姚崇斌,曹志宇,雷永荟,姬大彬,陈良富,柳钦火,吕利清,陈镜明,施建成. 遥感学报, 2021(04)
- [6]多尺度碳利用效率研究进展[J]. 底阳平,曾辉,张扬建,陈宁,丛楠. 生态学杂志, 2021(06)
- [7]生态系统科学研究与生态系统管理[J]. 于贵瑞,李文华,邵明安,张扬建,王绍强,牛书丽,何洪林,戴尔阜,李发东,马泽清. 地理学报, 2020(12)
- [8]全球陆地植物生长季节性的时空变化及其影响因素[D]. 李钊. 华东师范大学, 2020(02)
- [9]陆地生态系统过程对气候变暖的响应与适应[J]. 夏建阳,鲁芮伶,朱辰,崔二乾,杜莹,黄昆,孙宝玉. 植物生态学报, 2020(05)
- [10]陆地生态系统过程模型参数估计及其在碳水通量模拟中的研究 ——以CEVSA模型为例[D]. 刘晓文. 兰州大学, 2020(01)