基于最優(yōu)性原理的普適性碳水通量耦合估算方法研究

譚 深,王 焓,*

1 清華大學(xué) 地球系統(tǒng)科學(xué)系,北京 100084

2 清華大學(xué) 全球變化研究院,北京 100875

植物光合作用與地表蒸散是全球碳、水循環(huán)的關(guān)鍵環(huán)節(jié),也是自然生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)和服務(wù)的基礎(chǔ)。精準(zhǔn)計(jì)算光合及蒸散過程產(chǎn)生的碳水通量既是地球系統(tǒng)科學(xué)的重要研究?jī)?nèi)容,也是實(shí)現(xiàn)資源高效管理、利用的前提[1]。然而在地球系統(tǒng)動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)[2]、基于遙感(RS)技術(shù)的資源監(jiān)測(cè)研究中,碳、水通量計(jì)算方法表現(xiàn)出無法忽視的不確定性亟待解決[3]。部分研究對(duì)機(jī)理認(rèn)識(shí)不夠深入,無法準(zhǔn)確、完整地表達(dá)地表過程對(duì)環(huán)境變化的響應(yīng)是其重要原因[1,4—6]。當(dāng)前研究常通過結(jié)合土地覆被分類數(shù)據(jù)產(chǎn)品,將屬性相同或相近的區(qū)域劃分為同一類別(或植被功能型)作為基本單元,根據(jù)經(jīng)驗(yàn)或?qū)崪y(cè)數(shù)據(jù)為每個(gè)類別賦予“特征參數(shù)”。樣本代表性不足和機(jī)理缺失導(dǎo)致站點(diǎn)尺度構(gòu)建的模型在時(shí)空外推過程中產(chǎn)生較強(qiáng)的不確定性[7]。另外,部分研究剝離耦合的光合和蒸騰過程,忽略二者聯(lián)系與相互約束,可能導(dǎo)致結(jié)果誤差[8]。因此,深入理解植物光合過程和地表蒸散過程,厘清二者聯(lián)系,同時(shí)避免采用特征參數(shù)將地表屬性離散化,從而提升碳水通量計(jì)算方法的穩(wěn)定性和應(yīng)用的可靠性,具有重要研究意義[9]。

量化植物行為對(duì)環(huán)境的響應(yīng)規(guī)律、簡(jiǎn)化龐雜的參數(shù)化方案,是避免特征參數(shù)對(duì)模型的限制、提升模型穩(wěn)定性和普適性的有效途徑[10]。生態(tài)水文最優(yōu)性原理(以下簡(jiǎn)稱最優(yōu)性原理)通過對(duì)大量觀測(cè)數(shù)據(jù)的分析和歸納后認(rèn)為,植被能夠適應(yīng)環(huán)境的變化,調(diào)整自身理化性質(zhì)達(dá)到資源最優(yōu)利用,實(shí)現(xiàn)凈碳收益最大化[4,11—13]。Wang等[14]整合最優(yōu)性原理和光合作用研究成果,構(gòu)建了不包含特征參數(shù)的C3植物普適性光合模型。該模型在全球范圍的驗(yàn)證研究中取得了良好的表現(xiàn)[15],作為新一代植被模型的核心,在全球總初級(jí)生產(chǎn)力監(jiān)測(cè)[15]、作物產(chǎn)量模擬和預(yù)測(cè)[16]、全球變化等研究中得到了廣泛的應(yīng)用[17],能夠與彭曼 (PM,Penman-Monteith)公式結(jié)合估算蒸騰[18]。

我國(guó)幅員遼闊,下墊面復(fù)雜多樣,碳、水通量的估算往往需要借助參數(shù)化方法和特征參數(shù)實(shí)現(xiàn)。受大尺度土地覆被數(shù)據(jù)產(chǎn)品準(zhǔn)確性和模型參數(shù)化方案代表性不足的影響,不同研究估算的全國(guó)尺度碳水通量結(jié)果差異顯著。本研究分別從站點(diǎn)尺度和全國(guó)尺度,論證基于最優(yōu)性原理構(gòu)建的普適性光合模型P model耦合估算GPP與ET的可行性。研究目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)標(biāo)志著無需率定模型參數(shù)即可準(zhǔn)確估算光合和蒸散速率。從而為農(nóng)業(yè)管理、區(qū)域資源評(píng)估、陸面模式發(fā)展等研究提供方法借鑒和數(shù)據(jù)支持。

1 方法與數(shù)據(jù)

1.1 普適性生產(chǎn)力模型P model

最優(yōu)性原理認(rèn)為植物能夠通過對(duì)環(huán)境的適應(yīng),調(diào)整自身理化性質(zhì),實(shí)現(xiàn)對(duì)能量、水分、養(yǎng)分資源的優(yōu)化利用[4,13]。光合作用生理生化模型中,瞬時(shí)光合速率由光反應(yīng)和暗反應(yīng)過程共同限制[19],二者均受由氣孔開閉程度調(diào)節(jié)的胞間二氧化碳濃度(ci,μmol/mol)影響。針對(duì)氣孔行為的最優(yōu)性理論研究從水分的角度,認(rèn)為植物在生長(zhǎng)過程中,能夠權(quán)衡氣孔開放所產(chǎn)生的光合收益和蒸騰損耗,最大化碳同化效率,實(shí)現(xiàn)環(huán)境適應(yīng)[12,20]。Wright等[21]和Prentice等[22]在其基礎(chǔ)上,將植物維持光合能力產(chǎn)生的損耗納入權(quán)衡網(wǎng)絡(luò),提出了最低消耗假說：即植物的氣孔調(diào)節(jié)傾向于最小化用于維持羧化和蒸騰速率的碳消耗,并與經(jīng)典光合作用模型整合,得出ci的理論模型：

(1)

(2)

式中,ca環(huán)境二氧化碳濃度(μmol/mol)；Γ*二氧化碳補(bǔ)償點(diǎn)(Pa),表達(dá)為對(duì)溫度Ta的函數(shù)：Γ*=4.08×exp [(27055.67/8.3145)(1/298.15-1/Ta)]；η*為水的粘滯阻力,表達(dá)為對(duì)溫度的函數(shù)：η*=exp {580[1/(Ta-138)]-1/160}；VPD為飽和水汽壓差 (Vapor Pressure Deficit, Pa)；K為Rubisco酶的米氏系數(shù)(Pa),表達(dá)為：K=Kc(1+209460/KO),其中,Kc和KO分別為Ta溫度下羧化和氧合反應(yīng)的米氏系數(shù),分別通過Kc=40.41×exp [(64805.5/8.3145)(1/298.15-1/Ta)]和KO=27480×exp [(36164/8.3145)(1/298.15-1/Ta)]定量計(jì)算。Wang等[14]在全球尺度,利用葉片穩(wěn)定碳同位素觀測(cè)數(shù)據(jù),律定公式(1)中β的取值為146,并對(duì)該理論模型進(jìn)行了驗(yàn)證。

基于最優(yōu)性原理,關(guān)于植物光合作用生化過程的協(xié)同限制假說認(rèn)為,在長(zhǎng)期的適應(yīng)下,植物能夠在周到月的尺度調(diào)節(jié)葉片內(nèi)Rubisco酶活性,使得羧化反應(yīng)速率和光反應(yīng)速率趨于一致,以實(shí)現(xiàn)對(duì)資源的充分利用[23]。Wang等[14]將協(xié)同限制假說與ci的模型,以及光合生理生化模型進(jìn)一步整合,構(gòu)建了C3植物普適性光合模型P model,并進(jìn)行了全球尺度的驗(yàn)證。Stocker等[15]進(jìn)一步考慮土壤水分對(duì)光合過程的脅迫[24],給出最新版本P model表達(dá)式和模型開源代碼(https://github.com/stineb/rpmodel)：

(3)

其中,GPP為總初級(jí)生產(chǎn)力,是全部葉片光合作用在冠層尺度上的體現(xiàn)。Iobs為冠層截獲的光合有效輻射 (mol photon/(m2·s)),表達(dá)為光合有效輻射(PAR, Photosynthetically Active Radiation)與冠層截獲能力fAPAR(fraction of Absorbed Photosynthetically Active Radiation)的乘積,即：Iobs=fAPAR×PAR,c*為固定值0.41,β(θ) 為由土壤含水量SWC (Soil Water Content, m3/m3)驅(qū)動(dòng)的水分脅迫項(xiàng)。φo為內(nèi)稟光量子效率(mol CO2/mol),可表達(dá)為溫度Ta(℃)的函數(shù)[25]:

(4)

式中的m項(xiàng)體現(xiàn)了CO2對(duì)光合作用的限制,其表達(dá)式為：

m=(ci-Γ*)/(ci-2Γ*)

(5)

關(guān)于P model的詳細(xì)推導(dǎo)過程可參考Wang等[14]和Stocker等[15]。

基于P model的C3植物的光合速率計(jì)算方案可拓展至C4植物。C4植物具有比C3植物更強(qiáng)的CO2親和力[26],所以我們假定C4植物的光合過程不受到環(huán)境CO2濃度的限制,即令m=1[18,27]。另外,C4植物的內(nèi)稟光量子效率響應(yīng)函數(shù)采用Kubien等[28]提出的計(jì)算方案

(6)

1.2 蒸散估算

水蒸氣分子經(jīng)由葉片氣孔向外擴(kuò)散的速率通過擴(kuò)散方程(the Fick′s law)表達(dá)。由于GPP代表冠層所有葉片的光合貢獻(xiàn),冠層尺度的氣孔導(dǎo)度(Gs)可表達(dá)為：

(7)

其中,1.6表達(dá)CO2分子與水分子擴(kuò)散速率的差異；χ為氣孔內(nèi)外二氧化碳濃度分壓ci與ca的比值,即ci/ca。對(duì)于C3植物,其取值可通過P model定量預(yù)測(cè)(公式1)；而對(duì)于C4植物,該比值變化相對(duì)保守。本研究采取Collatz等[29]的方案,將C4植物χ取為固定值0.45。

地表蒸散包括冠層蒸騰(Ec)和非生物蒸發(fā)(Es,包括土壤和冠層截留蒸發(fā))兩個(gè)主要部分,對(duì)應(yīng)的潛熱通量表達(dá)為：

λE=λEc+λEs

(8)

式中,λ為水的汽化潛熱(MJ/kg)。蒸騰對(duì)應(yīng)的潛熱通量λEc可通過PM公式計(jì)算[30]：

(9)

其中,Δ為飽和水汽壓隨空氣溫度變化的斜率(kPa/K),γ為干濕表常數(shù)(kPa/℃),Qn,c為冠層吸收的輻射能量(W/m),表達(dá)為地表可利用能量(凈輻射Rn與土壤熱通量G之差)與冠層截獲能力的乘積[30—31]。ρ為空氣密度(kg/m3),cp為干空氣定壓比熱(J kg-1K-1),ga為空氣動(dòng)力學(xué)阻抗。由于摩擦風(fēng)速觀測(cè)的缺失,本研究利用風(fēng)速的函數(shù)計(jì)算ga[32]：

1/ga=208/u

(10)

研究表明,在沒有外界干擾的情況下,蒸騰(T)與蒸散的比值(T/ET)受到能量和供水條件的協(xié)同限制,會(huì)在一定區(qū)間內(nèi)((70±9)%)變化[33]。Tan等[18]基于這一原理建立了T/ET響應(yīng)環(huán)境因子(Rn、Ta、SWC、fAPAR)的經(jīng)驗(yàn)關(guān)系,并認(rèn)為該關(guān)系在時(shí)間序列上保持不變。本研究沿用這一方案通過蒸騰計(jì)算蒸散?？紤]到植物對(duì)環(huán)境變化的適應(yīng)周期,本文以周為步長(zhǎng)計(jì)算站點(diǎn)尺度GPP與ET；而對(duì)于全國(guó)尺度的通量模擬實(shí)驗(yàn),結(jié)果時(shí)間分辨率為8 d,空間分辨率為500m,與MODIS產(chǎn)品保持一致。

1.3 數(shù)據(jù)

本研究分別從站點(diǎn)尺度和全國(guó)尺度論證碳水通量模擬結(jié)果的合理性。站點(diǎn)尺度的模型驗(yàn)證基于第二批發(fā)布的中國(guó)典型生態(tài)系統(tǒng)碳水通量數(shù)據(jù)集ChinaFLUX實(shí)現(xiàn)[34—36],共使用來自7個(gè)站點(diǎn)(3個(gè)森林站點(diǎn)、3個(gè)草地站點(diǎn)和1個(gè)農(nóng)田站點(diǎn))54站年觀測(cè)資料(表1)。其中,禹城站下墊面為冬小麥和夏玉米輪作農(nóng)田,玉米生長(zhǎng)季內(nèi)觀測(cè)資料用于C4模型的論證。原始10Hz通量記錄經(jīng)過質(zhì)量控制與缺失數(shù)據(jù)插補(bǔ),匯總至30分鐘數(shù)據(jù)集；再基于夜間的觀測(cè)數(shù)據(jù),建立呼吸速率與溫度的關(guān)系,將觀測(cè)碳通量拆分成GPP與呼吸[34]。本研究選用MODIS產(chǎn)品 (MYD15A2H)作為遙感fAPAR輸入：首先利用該產(chǎn)品質(zhì)量控制文件排除低質(zhì)量數(shù)據(jù),再經(jīng)過Savitzky-Golay濾波器去除高頻噪聲后[37],構(gòu)建完整時(shí)間序列的fAPAR數(shù)據(jù)集作為輸入。

表1 本文涉及ChinaFLUX站點(diǎn)信息

全國(guó)尺度碳、水通量估算基于谷歌地球引擎云計(jì)算平臺(tái)實(shí)現(xiàn)[38]。針對(duì)數(shù)據(jù)池中的MYD15A2H產(chǎn)品進(jìn)行了異常值剔除和質(zhì)量控制,同樣利用Savitzky-Golay濾波器平滑異常值并構(gòu)建時(shí)間序列完整的數(shù)據(jù)集,結(jié)合匯總、篩選后的GLDAS(V2.1)氣象驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品、ERA5土壤水分再分析產(chǎn)品共同輸入P model。為了體現(xiàn)C3與C4植物的通量貢獻(xiàn)差異,研究采用全球尺度的C4植物面積比例產(chǎn)品[39],以每個(gè)格點(diǎn)內(nèi)兩類植物通量貢獻(xiàn)的面積加權(quán)平均作為總地表通量。

GPP估算結(jié)果通過與2007—2015年GOME-2(Global Ozone Monitoring Experiment-2, V27)太陽誘導(dǎo)葉綠素?zé)晒?SIF, Sun-Induced Chlorophyll Fluorescence)產(chǎn)品對(duì)比,評(píng)估結(jié)果空間特征的合理性[40—41]。逐月SIF產(chǎn)品經(jīng)過異常值剔除,計(jì)算多年平均作為對(duì)照。基于經(jīng)驗(yàn)關(guān)系估算的T/ET結(jié)果與Niu等[42]基于參數(shù)化方法估算的我國(guó)T/ET產(chǎn)品(2003—2015年)對(duì)比[43]；2003—2018年ET估算結(jié)果則與PML-V2[31]、GLEAM-V3.3[44—45]和MODIS(MOD16A2)[46]3種基于參數(shù)化方法發(fā)展的全球ET產(chǎn)品平均值對(duì)比(PML截止于2017年)。

2 結(jié)果與分析

2.1 GPP估算結(jié)果

總體而言,站點(diǎn)尺度GPP的估算結(jié)果與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)表現(xiàn)出良好的一致性(圖1)。綜合全部樣本,P model對(duì)GPP的預(yù)測(cè)精度相關(guān)系數(shù)R2= 0.61,均方根誤差 (RMSE, Root Mean Square Error)= 2.1gC/d,擬合斜率為0.96。模型在具有顯著物候特征的站點(diǎn)(如長(zhǎng)白山站和海北站)、以及植被覆蓋度更高的站點(diǎn)(千煙洲站)具有更好的預(yù)測(cè)效果。模型估算結(jié)果與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)鼎湖山站表現(xiàn)出很好的一致性,但是存在高估(擬合斜率約為1.48)。該站點(diǎn)地處廣東,云雨天氣導(dǎo)致遙感fAPAR相較于其他站點(diǎn)具有更少的有效觀測(cè)和和更低的質(zhì)量,在3-6月甚至存在存在長(zhǎng)時(shí)間(超過6周)缺少有效數(shù)據(jù)的情況,導(dǎo)致時(shí)間重建后的fAPAR存在高估,影響估算效果。模型在植被稀疏的當(dāng)雄站表現(xiàn)出較低的相關(guān)性。由于當(dāng)雄站地處高寒草甸,遙感觀測(cè)信號(hào)包含大量非植被信息,影響模型估算結(jié)果。這也為模型的應(yīng)用提供了重要經(jīng)驗(yàn),即選擇質(zhì)量更好、精度更高的fAPAR產(chǎn)品作為輸入能夠提升模型表現(xiàn),后續(xù)衛(wèi)星精細(xì)譜段設(shè)計(jì)工作也應(yīng)當(dāng)提升植被指數(shù)相關(guān)波段對(duì)光合過程的敏感程度[47]。全國(guó)范圍內(nèi)2007—2015年平均GPP與同時(shí)間段的平均SIF信號(hào)空間分布一致(圖2),但由于值域分布和SIF產(chǎn)品空間分辨率較低的原因,模擬GPP在我國(guó)南方地區(qū)表現(xiàn)出更加豐富的空間細(xì)節(jié)和更大的值域變化范圍。證明P model 能夠在無需特征參數(shù)標(biāo)定的情況下,提供穩(wěn)定的GPP估算結(jié)果。GPP估算模型的穩(wěn)定表現(xiàn)也是后續(xù)準(zhǔn)確估算ET重要保證。

圖1 GPP預(yù)測(cè)結(jié)果與通量觀測(cè)對(duì)比

圖2 基于P model估算我國(guó)2007—2015年平均總初級(jí)生產(chǎn)力(gC/a)和 2007—2015年平均GOME-2觀測(cè)SIF信號(hào)/(mW/sr)

2.2 ET估算結(jié)果

本研究沿用Tan等[18]提出的全球尺度T/ET估算方法,與ChinaFLUX的站點(diǎn)觀測(cè)表現(xiàn)出較好的一致性(R2= 0.90,圖3)。該經(jīng)驗(yàn)關(guān)系主要由fAPAR驅(qū)動(dòng),表明在植被茂盛、環(huán)境濕潤(rùn)的地區(qū),冠層對(duì)輻射的截獲能力更強(qiáng),蒸騰占ET的比例更高。由于該方法缺少對(duì)冠層截留蒸發(fā)過程的獨(dú)立刻畫,所得結(jié)果在植被覆蓋程度較高、葉面積較大的站點(diǎn)略有低估(圖3)。另外,基于該經(jīng)驗(yàn)關(guān)系法的T/ET估算結(jié)果與Niu等[42]在中國(guó)發(fā)布的基于參數(shù)化方案構(gòu)建的T/ET產(chǎn)品空間趨勢(shì)接近,但變化范圍較小(圖4)在植被覆蓋程度較低的西藏阿里、日喀則等地具有更高的蒸騰貢獻(xiàn)比例?？傮w而言,本研究采用的經(jīng)驗(yàn)方法所得結(jié)果更符合已有研究提出的(70±9)%變化區(qū)間[33]

圖3 T/ET預(yù)測(cè)結(jié)果與站點(diǎn)觀測(cè)對(duì)比

圖4 經(jīng)驗(yàn)方法與參數(shù)化方法T/ET計(jì)算結(jié)果

與站點(diǎn)ET觀測(cè)的對(duì)比結(jié)果表明,基于P model的普適性蒸散模型表現(xiàn)穩(wěn)定(圖5)：相關(guān)系數(shù)R2= 0.66,RMSE = 0.85mm/d,擬合斜率為1.04。模型在內(nèi)蒙古和禹城站表現(xiàn)稍差,主要由于內(nèi)蒙站地處草地,通量貢獻(xiàn)源區(qū)范圍內(nèi)可能存在部分C4草本植物,影響通量觀測(cè)的代表性。另外,本研究將C4植物的χ簡(jiǎn)化為常數(shù)(0.45±0.16)。根據(jù)對(duì)C3植物的環(huán)境響應(yīng)規(guī)律,夏季χ值通常較冬季更高,由于C4植物缺少對(duì)環(huán)境的動(dòng)態(tài)響應(yīng),可能高估禹城站玉米種植期間的導(dǎo)度,進(jìn)而增加蒸散估算的不確定性。

圖5 ET估算結(jié)果與通量觀測(cè)對(duì)比

總體而言,全國(guó)尺度的ET估算結(jié)果與其他方法結(jié)果具有較好的空間一致性,但值域偏低(圖6)。部分南方地區(qū),如四川盆地和貴州地區(qū),P model估算的結(jié)果要顯著低于參數(shù)化方法的平均結(jié)果。本研究的方法將非生物蒸發(fā)(包括土壤蒸發(fā)和冠層截留蒸發(fā))作為整體通過T/ET刻畫。南方地區(qū)由于冠層結(jié)構(gòu)復(fù)雜、雨水充沛,可能導(dǎo)致低估截留蒸發(fā)。另有研究表明,部分參數(shù)化產(chǎn)品在我國(guó)較濕潤(rùn)的流域存在高估現(xiàn)象[48]。因此,本研究方法所得結(jié)果仍然需要更加系統(tǒng)的水平衡驗(yàn)證和時(shí)間序列變化趨勢(shì)驗(yàn)證,以論證其穩(wěn)定性。

圖6 基于P model和參數(shù)化模型估算我國(guó)2003—2018年平均ET(mm/a)空間分布

3 討論

本研究基于生態(tài)水文最優(yōu)性原理,根據(jù)植物對(duì)環(huán)境的適應(yīng)規(guī)律,拓展已有普適性C3植物光合模型P model至C4植物；并以氣孔導(dǎo)度作為結(jié)點(diǎn),耦合估算我國(guó)碳、水通量。與地面觀測(cè)、遙感SIF產(chǎn)品和同類產(chǎn)品的對(duì)比證明了本文采用的普適性模型的應(yīng)用潛力。傳統(tǒng)參數(shù)化方法以地物類型作為基本研究單元的處理思路能夠在充分率定參數(shù)和輸入數(shù)據(jù)完整的研究中取得良好表現(xiàn),但可能導(dǎo)致模型在未來情景或其他區(qū)域拓展的過程中產(chǎn)生問題,其原因包括以下幾個(gè)方面。首先,模型選擇、參數(shù)標(biāo)定的過程受到研究區(qū)域特點(diǎn)、觀測(cè)樣本量、模型結(jié)構(gòu)、擬合方法等因素影響。甚至相同站點(diǎn)的不同觀測(cè)方法可能導(dǎo)致參數(shù)擬合結(jié)果的差異[49—50]。嚴(yán)重增加了模型標(biāo)定的工作量,為模型的應(yīng)用造成不便,也限制了模型的外推效果。

圖7 標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)(鼎湖山站平均狀態(tài))下不同導(dǎo)度模型模擬結(jié)果對(duì)比

另外,土地覆被產(chǎn)品的精確性和準(zhǔn)確性也會(huì)影響通量計(jì)算精度。常見遙感分類產(chǎn)品空間分辨率介于10—103m之間,低分辨率分類產(chǎn)品在地物復(fù)雜的地區(qū)會(huì)產(chǎn)生混合像元,影響分類效果。對(duì)于參數(shù)化模型而言,不同地類的特征參數(shù)具有顯著差異,甚至于歸屬統(tǒng)一地類的不同物種間的參數(shù)都會(huì)存在很大差異[49]。如圖7示例為假設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)下(接近鼎湖山站的平均狀態(tài),溫度=20 ℃,VPD=10 hPa,fAPAR=0.8,ca=380 μmol/mol,SWC=0.2 m3/m3,PPFD=275 μmol photon/(m2s))常見氣孔導(dǎo)度模型(Jarvis模型[51]、Ball-Berry模型[52]、Leuning模型[53]和Medlyn模型[20],模型參數(shù)參考已有研究[20,46,50])在使用不同特征參數(shù)情況下模擬結(jié)果的差異。能夠看出,在土地覆被產(chǎn)品提供錯(cuò)誤分類信息的情況下,模擬結(jié)果將會(huì)產(chǎn)生顯著偏差,普適性模型則不會(huì)由于地類混淆產(chǎn)生問題。然而,本研究利用P model在進(jìn)行大尺度通量模擬的過程中采用了較低分辨率的C4植物面積比例數(shù)據(jù),通量模型復(fù)雜的非線性結(jié)構(gòu)會(huì)對(duì)估算結(jié)果造成一定影響。

由于建模過程對(duì)客觀規(guī)律的認(rèn)識(shí)不夠深入,部分模型假定的環(huán)境響應(yīng)規(guī)律與真實(shí)狀況不完全一致,但參數(shù)化過程和不充分的觀測(cè)樣本可能掩蓋這一問題。圖8展示了常用的導(dǎo)度模型在面對(duì)升溫和CO2增濃過程中的敏感性對(duì)比,除可以通過參數(shù)率定消除的系統(tǒng)偏差外,不同模型對(duì)環(huán)境變化的響應(yīng)趨勢(shì)有所差異。如Jarvis類導(dǎo)度模型常假設(shè)實(shí)際導(dǎo)度是最大導(dǎo)度與環(huán)境脅迫項(xiàng)的乘積,并假設(shè)溫度增加會(huì)降低環(huán)境對(duì)導(dǎo)度的脅迫[46],結(jié)果與水碳耦合類模型的估算結(jié)果產(chǎn)生相悖的趨勢(shì),該模型也忽視了環(huán)境CO2濃度增加對(duì)導(dǎo)度的影響(圖8)。

圖8 不同導(dǎo)度模型響應(yīng)環(huán)境因子變化示意

為了滿足應(yīng)用的要求、提升模型的精度,通量估算過程中的參數(shù)化過程逐漸細(xì)化。增加模型中的參數(shù)數(shù)量和模型的復(fù)雜程度不僅對(duì)其運(yùn)行的穩(wěn)定性和普適性產(chǎn)生嚴(yán)重阻礙,更可能導(dǎo)致其穩(wěn)定性下降。因此,避免采用過為復(fù)雜的模型結(jié)構(gòu)、減少參數(shù)數(shù)量、從而避免可能產(chǎn)生的過擬合現(xiàn)象是未來模型發(fā)展需要考慮的重點(diǎn)[5]。

本文采用的普適性碳水通量估算方案仍然需要發(fā)展和改進(jìn)。前文提到,當(dāng)前C4植物光合和蒸散計(jì)算方案基于C3植物的計(jì)算方案,考慮其具有更好的CO2親和力而簡(jiǎn)化得到,并且χ的估算方法也缺少對(duì)環(huán)境的動(dòng)態(tài)響應(yīng)。未來計(jì)劃通過更多的地面實(shí)驗(yàn),探索C4植物氣孔的環(huán)境適應(yīng)規(guī)律,改進(jìn)C4植物蒸騰、蒸散計(jì)算方案。

本研究的GPP、ET估算結(jié)果在四川盆地略有低估(圖2、圖6)。造成這一現(xiàn)象的主要原因是云層對(duì)光學(xué)遙感觀測(cè)的污染。四川盆地地處亞熱帶,特殊的地形條件導(dǎo)致其內(nèi)部濕熱、多云,對(duì)遙感觀測(cè)和地表參數(shù)反演造成了嚴(yán)重影響。本研究采用的光能利用率模型和蒸散模型對(duì)遙感fAPAR產(chǎn)品具有較強(qiáng)的敏感性,在該地區(qū)易受到影響導(dǎo)致結(jié)果產(chǎn)生偏差。已有研究證明,融合多種數(shù)據(jù)源的遙感通量觀測(cè)產(chǎn)品能夠在局部地區(qū)取得較好的觀測(cè)精度[54]。計(jì)劃在后續(xù)的研究中同化多源遙感數(shù)據(jù),提升監(jiān)測(cè)方案的穩(wěn)定性。這一不足也表明,非參數(shù)化模型對(duì)輸入遙感參數(shù)精度具有較高的要求。當(dāng)前使用的MODIS產(chǎn)品在反演過程中缺少對(duì)散射輻射的考慮,在陰天可能導(dǎo)致誤差[55—56]。

另外,蒸散計(jì)算過程中的重要系數(shù)T/ET的相關(guān)研究近年來成為了研究的熱點(diǎn)[57],但不同方法之間仍然存在巨大爭(zhēng)議[58]。本文采用了簡(jiǎn)單的經(jīng)驗(yàn)擬合方法,以期在保持模型普適性的前提下便于后續(xù)研究改進(jìn)。根據(jù)本文結(jié)果,該方案能夠與參數(shù)化方法取得較好的一致性,但無法反應(yīng)非生物蒸發(fā)在時(shí)間序列上的變化趨勢(shì)。已有研究表明,T/ET取值會(huì)在(70±9)%產(chǎn)生變化[33],因此該經(jīng)驗(yàn)方案在地表覆被或氣候類型變化劇烈的地區(qū)可能產(chǎn)生一定的誤差。后續(xù)計(jì)劃通過與其他蒸散分離方法[59—60]、非參數(shù)化蒸散產(chǎn)品對(duì)比[61],構(gòu)建更加嚴(yán)謹(jǐn)、準(zhǔn)確的蒸發(fā)計(jì)算方案,提升蒸散估算精度。

4 結(jié)論

本研究基于生態(tài)水文最優(yōu)性原理,將已有的普適性C3植物光合模型P model拓展至C4植物,并以氣孔導(dǎo)度作為結(jié)點(diǎn),耦合估算我國(guó)碳、水通量。站點(diǎn)尺度通量驗(yàn)證基于ChinaFLUX數(shù)據(jù)集7個(gè)站點(diǎn)共54站年的地面觀測(cè)實(shí)現(xiàn)。結(jié)果顯示,P model對(duì)GPP的估算結(jié)果相關(guān)系數(shù)R2= 0.61,RMSE = 2.1gC/d,擬合斜率為0.96；ET的估算結(jié)果相關(guān)系數(shù)R2= 0.66,RMSE = 0.85mm/d,擬合斜率為 1.04。全國(guó)尺度通量計(jì)算基于Google Earth Engine云平臺(tái)實(shí)現(xiàn)。GPP模擬結(jié)果與遙感SIF觀測(cè)具有較好的一致性；ET模擬結(jié)果與其他產(chǎn)品相比空間趨勢(shì)較為一致。證明基于最優(yōu)性原理構(gòu)建的普適性碳水通量耦合估算模型穩(wěn)定可靠,能夠在無法獲取高精度土地覆被信息以及模型訓(xùn)練樣本不足的情況下取得穩(wěn)定的計(jì)算結(jié)果。