“温度-绿度指数”模型估算GPP的可靠性和不确定性研究取得进展
时间：2017-07-03
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陆地生态系统总初级生产力（GPP）是全球碳循环的重要组份。利用遥感模型估算区域和全球GPP是常用方法之一，但其在全球生态系统上的可靠性和不确定性仍不甚清楚。实验室博士生董嘉琪同学利用“温度-绿度指数”（TG）模型和全球155个通量站的GPP数据，分析了TG模型参数敏感性，确定了不同植被类型的敏感性参数，并应用贝叶斯方法对最敏感参数进行了优化，综合评价了TG模型的可靠性和不确定性。
研究结果表明TG 模型中的最低温度（Xn）和最适值温度（Xo）是敏感参数，而最高温度（Xm）不敏感。在12种不同植被类型中，一半以上的植被类型的优化参数与默认参数有显著差异。敏感参数的优化显著提高了TG模型对主要受温度和辐射影响的森林生态系统GPP的估算精度。对于主要受水分控制的草地生态系统，TG模型的参数优化对GPP估算精度的影响有限。结果表明“温度-绿度指数”模型，以及其它类似的GPP遥感估算模型，仅凭借参数优化技术，并不能显著提高所有生态系统类型的GPP估算精度，需要将其它重要气候变量引入进模型之中，以便提高GPP遥感模型的估算精度。
研究成果以Robustness and Uncertainties of the “Temperature and Greenness” Model for Estimating Terrestrial Gross Primary Production为题发表在Scientific Reports上，全文链接：https://www.nature.com/articles/srep44046。
