基于Biome-BGC模型的南方型杨树人工林碳通量模拟OA

为实现对南方型杨树人工林碳通量的精准模拟,本研究基于涡度通量塔观测数据,采用PEST参数优化方法对Biome-BGC模型的生理生态参数进行校准,模拟了该人工林生态系统逐日总初级生产力(GPP)和生态系统呼吸(Re),并识别了敏感性参数与主要气象驱动因子。结果表明:参数优化后,模型对GPP和Re的模拟精度显著提高,决定系数(R^(2))分别达0.74和0.63,较优化前提升27.6%和31.3%,平均绝对误差(MAE)分别降低15.6%和7.5%,均方根误差(RMSE)分别降低16.9%和5.9%。模型模拟的5年间平均GPP和Re分别为1.71和1.55 kg C·m^(-2)·a^(-1)。敏感性分析表明,叶片碳氮比和冠层消光系数为影响碳通量模拟的高敏感参数,二磷酸核酮糖羧化酶中叶氮占比和凋落物碳氮比为中敏感参数。通径分析显示,在日尺度上,气温和短波辐射通量密度是驱动GPP增加的主要气象因子,而气温、降水量和短波辐射通量密度则显著促进Re增加,其中气温的正向驱动效应最强。综上,PEST参数优化可显著提高Biome-BGC模型在南方型杨树人工林碳通量模拟中的效果,影响模拟精度的关键敏感参数为叶片碳氮比和冠层消光系数,主导GPP和Re变化的关键气象因子为气温。