植物功能类型作为地表模型参数化的替代方案?

Question

植物功能类型(PFTs)是全球植被类型的离散化。它们在陆地表面模型中用于参数化许多值，包括反照率、各种光合作用参数和水分利用。这些影响了净生态系统碳交换(NEE)、热和辐射收支的最终估计，以及土壤湿度的变化。然而，Alton(2011)表明，对于其中一些参数化变量，许多常用的pft之间没有显着差异。这意味着，在某些情况下，pft可能不是决定每个陆地表面模型网格单元应该如何运行的最佳方法。

有没有其他的全球地表参数化方法可以为地表模式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(比如基于PCA的东西)?如果是这样，那么在当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——展示该方法的弱点——但不是对模型中pft的全面分析。

我认为质疑PFTs的使用是有用的，但得出Alton等人声称PFTs没有用的结论是错误的。Alton等人表明，反照率、净短波辐射和径流对pft特定值不敏感，但他们也发现净碳平衡是敏感。

该研究的结论仅限于所评估的JULES模型和允许变化的参数(因此可以通过反演估计)。陆地生态系统功能的模型多种多样，模型参数化的方法也多种多样。此外，JULES对每个PFT有超过50个参数，而在本研究中只有4个参数是不同的。(这是在JULES中设置的参数数。fortran名称列表下JULES_NVEGPARM和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例子。图3显示了这一点，因为“检索”(反估计)参数与这些参数的直接测量结果不一致。这更多的是pft水平参数反演方法的局限性，而不是pft作为植物生理多样性近似值的效用。

回答你的问题——是的，有模型结构和参数化的替代方法。这是一个活跃的研究领域(也是我感兴趣的领域)。下面是一些示例，按照复杂度(以及数据和计算需求)的递增顺序排列。

• 像JULES这样的全球陆地表面模型必然更加抽象(并使用pft来表示“生物群系”)。
• 表示属于特定PFT和年龄类别的个体群体(这首先在生态系统人口统计学模型中完成)(morecroft等人2001，已发展为ED2，并已纳入NCAR的社区土地模型。
• 在空间和时间上动态改变参数。例如,Wang et al . 2012在一个非常简单的作物模型中，在(垂直)空间和时间上变化的Vcmax提高了对总初级生产力的估计。
• 基于个体的模型(IBM)显式地表示个体。DeAngelis和Mooij 2005对此进行了回顾。
• 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理——太多的不受约束的参数使得难以参数化模型、理解其输出或对世界如何运行做出一般结论。

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氮素分配对芒草(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. Moorcroft, g.c. Hurtt和s.w. Pacala 2001。植被动态的尺度化方法:生态系统人口学模型。生态专论71:557-586。0012 - 9615 . doi: 10.1890 / (2001) 071 (0557: AMFSVD) 2.0.CO; 2
• DeAngelis and Mooij. 2005。基于个体的生态与进化过程建模。生态学、进化论和分类学年度评论。146 . doi: 10.1 / annurev.ecolsys.36.1020