替代植物功能类型parametrisations地表模型?

Question

植物功能类型(击球)是全球的discretisation植被类型。它们用于地表模型parametrise许多价值观,包括反照率、各种光合作用参数,和水使用。这些影响净生态系统碳交换的结果估计(NEE),和热量和辐射预算,和土壤水分会发生什么变化。然而,奥尔顿(2011)已经表明,这些parametrised变量之间不存在显著性差异很多常用的击球。这意味着击球可能,在某些情况下,是一个小于最优方法决定每个地表模型网格单元应该是如何运作的。

有没有替代parametrisations全球地表可以提供更多或更好的地表模型的信息?也许根据土壤类型,甚至统计parametrisations(像是基于PCA) ?如果是这样,在使用任何当前地表模型?

• 奥尔顿,P.B.,2011年。多么有用植物功能类型在全球模拟碳、水和能源循环?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

奥尔顿等2011所使用的方法是适合本文的范围和目的,展示一个弱点的方法——但不是击球的综合分析模型。

我认为是有用的问题使用击球但不正确的结论,奥尔顿等要求击球不是有用的。奥尔顿等表明,反照率,净短波辐射,和径流PFT-specific四个参数的值不敏感,但他们也发现净碳平衡是敏感。

这项研究的结论是有限的朱尔斯模型评估和允许不同的参数(因此被反演估计)。有很多不同型号的陆地生态系统功能,和许多模型参数化方法。此外,朱尔斯有50多个参数为每个击球时,只有四个不同的在这个研究。(这是朱尔斯的参数的数量设置fortran名称列表下JULES_NVEGPARM和JULES_PFTPARM)。

这项研究还提供了的例子如何使用什么本质上是“免费”反演参数(类似于‘平先验贝叶斯上下文)有一定的局限性。图3显示了这个,因为“检索”(inverse-estimated)参数与直接测量这些参数不一致。这更多的是一种估计PFT-level参数的反演方法的限制比击球的效用作为一个近似的植物生理多样性。

回答你的问题,是的,有替代模型结构和参数化方法。这是一个活跃的研究领域(和一个我感兴趣)。这里有一些例子,以增加复杂性(和数据和计算需求)。

• 全球地表模型像朱尔斯必然是更抽象的(使用击球时表示“生态区”)。
• 代表群体的个人,属于一个特定的击球和年龄类(这是第一次做的生态系统人口统计学模型(Moorecroft等2001已经进化到ED2和被集成到NCAR的社区土地模型。
• 不同参数动态地在空间和时间。例如,王等2012表明不同Vcmax(垂直)空间和时间提高估计总初级生产力的一个非常简单的作物模型。
• 基于个体模型(IBM)显式地表示个人。这些综述了DeAngelis却2005年。
• 用概率分布来反映系统的参数变化进行了研究。我不知道这是未遂。

然而,添加更多的自由度限制推理——太多的无约束参数很难参数化模型,理解它的输出,或者一般的结论关于世界是怎样运转的。

还记得“所有模型都是错的,但有些是有用的”——乔治盒子

• 王等2012氮分配对芒草的生长和光合作用的影响(芒草x竹)。全球变化生物学,生物能源。doi: 10.1111 / j.1757-1707.2012.01167.x
• p·r·默克罗夫特·g·c . Hurtt和s w·帕卡拉2001。尺度植被动力学的方法:生态系统人口(ED)模型。生态专著71:557 - 586。0012 - 9615 . doi: 10.1890 / (2001) 071 (0557: AMFSVD) 2.0.CO; 2
• 2005年DeAngelis却。。基于单独的生态和进化过程的建模。年度回顾生态、进化和系统误差。146 . doi: 10.1 / annurev.ecolsys.36.1020