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何洪林研究组在碳循环模型数据融合及不确定性研究中取得新进展

湖泊是气候变化的重要指示器,在全球物质和能量交换过程中起着重要作用。随着全球和区域气候模式中网格尺度的精细化,湖泊的重要性变得不可忽视。尽管湖泊的作用十分重要,但由于在水体开展持续观测的难度大、成本高,目前对于湖气相互作用的认识仍非常有限。

碳循环研究观测和模拟均存在不确定性,模型数据融合技术为有效利用各种观测数据,量化和减少碳循环不确定性提供了一种手段。然而目前大部分碳循环研究只包含定性的不确定性分析,很少有研究系统地量化不确定性并追踪其主要不确定性来源,尤其是在区域尺度。利用模型数据融合技术能够获取模型参数不确定性,结合不确定性量化和拆分方法可以更准确地揭示陆地生态系统碳循环的时空变化。

生态系统生态学是生态系统网络观测与模拟重点实验室的核心研究领域。自2006年以来,在于贵瑞研究员、孙晓敏研究员和李胜功研究员等研究所和实验室领导的支持与领导下,重点实验室稳定同位素生态系统生态学研究方向已经取得了快速的发展。孙晓敏研究员的博士研究生庞家平最新SCI论文发表在Science of the Total Environment

洱海位于云贵高原与横断山脉南端交界区域,青藏高原东南缘的关键水汽输送通道上,受到南亚季风和东亚季风的共同影响。中国科学院大气物理研究所刘辉志团队于2011年6月在洱海建立了固定于湖面上的观测平台,利用涡动相关法开展了湖气通量的长期连续观测。

何洪林研究小组发展了基于模型数据融合技术的不确定性分析框架,量化模型模拟的不确定性,并拆分不确定性以追溯不确定性的主要来源,定位对模拟结果影响较大的参数,从而合理评价过程机理模型和遥感参数模型模拟结果及关键模型参数的不确定性,为未来野外观测及模型改进提供指导,建立野外观测与模型模拟之间的桥梁,为进一步减小不确定性奠定基础。并以我国亚热带人工针叶林为典型生态系统,青藏高原高寒草地为典型区域,将该方法应用于站点尺度和区域尺度碳通量模拟研究中,分析了站点尺度和区域尺度碳通量的不确定性及其来源。

大气CO2同位素组成是研究城市区域碳循环中人类活动和生物活动影响的理想示踪剂。2012年11月15日至2014年3月8日,利用CRDS技术对北京近地层大气CO2和δ13C进行了原位连续观测。植物生长季CO2和δ13C的变异幅度均明显小于供暖季。δ13C和夜间CO2来源的δ13C信号均表现出植物生长季富集,而供暖季贫化。供暖季CO2和δ13C均呈双峰型的昼夜变化,体现了交通早高峰的影响。化石燃料燃烧释放和生物呼吸释放对局地CO2和δ13C的相对贡献决定了其季节和日变化特征。假设供暖季夜间CO2主要来源为煤炭和天然气的燃烧释放,同位素质量守恒模型表明,供暖季I和II煤炭燃烧的贡献分别达到83.83±14.11%和86.84±12.27%,而天然气的贡献则只有16.17±14.11%和13.16±12.27%。其中背景大气CO2的δ13C是影响模型拆分结果的重要因素。供暖季I和II CO2和δ13C与空气质量评价指数均呈现显著的线性关系,可以表征局地大气污染状况。供暖季北京大气CO2的主要来源以污染较重的煤炭燃料为主,能源消费结构的调整可以改善北京大气污染状况。

基于2012-2015年四年连续的观测资料,杜群等分析了洱海能量通量和CO2通量不同时间尺度的变化特征及其控制因子,及季风对洱海湖气交换过程的影响等。结果表明在年际尺度上,洱海表现为弱的CO2,年总CO2通量在117.5至161.7 g C m-2a-1。在季风前期和季风期初期,热量从大气向湖面输送,感热通量为负值,湖泊开始储存热量;季风期中期开始,热量从湖泊向大气输送,感热通量变为正值,湖泊开始释放热量。湖气温差是感热通量的主要控制因子,且湖气温差与感热通量的相关系数从半小时到月尺度逐渐增加。风速对于感热通量的影响较小,但与潜热通量和CO2通量关系较密切。感热通量在季风期前和季风期后的控制因子比较相似,这一现象在CO2通量的控制因子上也得以发现,表明季风对于洱海的热量和碳交换过程的影响较为显著。

研究成果已在《Journal of Geophysical Research: Biogeosciences》期刊上发表。

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许鲁君等利用改进了的WRFv3.7.1湖泊模式,研究了季风对洱海大气边界层特征和局地环流的影响等。结果表明:洱海的存在扩大了大理盆地谷底和山区的热力差异。由于有较低的粗糙度长度和较高的热容量,洱海的存在增加了湖陆间的温差和局地风速。湖泊在白天使气温下降,比湿增加,并降低了大气边界层高度,在夜间则相反。

  1. Ren, X. L., H. L. He*, D. J. P. Moore, L. Zhang, M. Liu, F. Li, G. R. Yu, and H. M. Wang , Uncertainty analysis of modeled carbon and water fluxes in a subtropical coniferous plantation, Journal of Geophysical Research: Biogeosciences, 118, 1674-1688.

  2. He H. L., M. Liu, X. M. Xiao, X. L. Ren, L. Zhang, X. M. Sun, Y. H. Yang, Y. N. Li, L. Zhao, P. L. Shi, M. Y. Du, Y. M. Ma, M. G. Ma, Y. Zhang, and G. R. Yu* , Large-scale estimation and uncertainty analysis of gross primary production in Tibetan alpine grasslands, Journal of Geophysical Research: Biogeosciences, 119, doi:10.1002/2013JG002449.

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