在地表模型中作为参数化的植物功能类型的替代品?

Question

植物功能类型(PFTs)是全球植被类型的离散化。在陆地表面模型中，它们被用于参数化许多值，包括反照率、各种光合作用参数和水的利用。这些因素会影响净生态系统碳交换(NEE)、热量和辐射预算的结果估计，以及土壤湿度的变化。然而，Alton(2011)已经表明，对于其中一些参数化变量，许多常用的pft之间没有显著差异。这意味着，在某些情况下，PFTs可能不是决定每个陆地表面模型网格单元应如何操作的最佳方法。

有没有其他的全球地表参数化方法可以为地表模型提供更多或更好的信息?也许是基于土壤类型，或者甚至是统计参数化(比如基于PCA的东西)?如果有，目前的陆地表面模型中是否有使用?

• 奥尔顿，p.b.， 2011。植物功能类型在碳、水和能量循环的全球模拟中有多大用处?地球物理研究杂志116 (G1)。可以在:http://doi.wiley.com/10.1029/2010JG001430[2013年8月26日访问]。

Answer 1

Alton等人2011年使用的方法适用于本文的范围和意图——证明该方法的弱点——但不是模型中pft的全面分析。

我认为质疑pft的使用是有用的，但得出Alton等人声称pft没有用的结论是不正确的。Alton等人表明反照率、净短波辐射和径流对pft特定的四个参数的值不敏感，但他们也发现了净碳平衡是敏感。

该研究的结论仅限于被评估的JULES模型和允许变化的参数(因此可以通过反演估计)。陆地生态系统功能有许多不同的模型，也有许多模型参数化的方法。此外，JULES对于每个PFT有超过50个参数，在本研究中只有4个参数发生了变化。(这是JULES中设置的参数的数量。fortran名称列表下JULES_NVEGPARM而且JULES_PFTPARM）.

这项研究还提供了使用本质上是“自由”参数(类似于贝叶斯上下文中的“平坦先验”)的反演如何具有局限性的示例。图3显示了这一点，因为“检索”(逆估计)参数与这些参数的直接测量不一致。这更多的是估算pft水平参数的反演方法的局限性，而不是pft作为植物生理多样性近似值的效用。

为了回答您的问题——是的，对于模型结构和参数化都有替代方法。这是一个活跃的研究领域(也是我感兴趣的领域)。下面是一些例子，按照复杂度(以及数据和计算需求)的增加顺序。

• 像JULES这样的全球陆地表面模型必然更加抽象(并使用pft来代表“生物群落”)。
• 代表属于特定PFT和年龄类别的个体组(这是在生态系统人口统计模型中首次完成的(Moorecroft等，2001年，它已经发展到ED2，并已集成到NCAR的社区土地模型中。
• 在空间和时间上动态地改变参数。例如,Wang et al 2012表明在一个非常简单的作物模型中，改变(垂直)空间和时间上的Vcmax可以提高总初级生产力的估计。
• 基于个体的模型(IBM的)显式地表示个体。DeAngelis和Mooij 2005年对这些研究进行了综述。
• 使用概率分布来反映所研究系统的参数可变性。我不知道有人这样做过。

然而，增加更多的自由度限制了推断——太多的无约束参数使得对模型进行参数化、理解其输出或对世界如何运行做出一般结论变得困难。

记住“所有的模型都是错误的，但有些是有用的”——乔治·博克斯

• Wang et al 2012氮素分配对芒(Miscanthus x giganteus)生长和光合作用的影响。全球变化生物学-生物能源。doi: 10.1111 / j.1757-1707.2012.01167.x
• P. R.摩尔克罗夫特，G. C.赫特，S. W.帕卡拉2001。植被动态的标度方法:生态系统人口统计(ED)模型。生态专论71:557-586。0012 - 9615 . doi: 10.1890 / (2001) 071 (0557: AMFSVD) 2.0.CO; 2
• DeAngelis和Mooij, 2005。基于个体的生态和进化过程建模。生态学、进化与系统学年度评论。146 . doi: 10.1 / annurev.ecolsys.36.1020