CN103020735B - 一种基于光响应分段特征的天尺度初级生产力估测方法 - Google Patents

Abstract

一种基于光响应分段特征的天尺度初级生产力估测方法，包括：1）计算日出到正午时间段的初级生产力，然后再乘以2即可获得“日”的初级生产力，将日出到正午时间段的初级生产力分为2段，第一段中间时刻t1和第二段中间时刻t2对应的时间长度分别为和；2）利用气温和辐射的日变化公式，计算t1和t2时刻对应的瞬时日内瞬时温度和辐射；3）利用光合速率模型，计算t1和t2时刻对应的瞬时光合速率；4）将瞬时光合速率与时间长度相结合，利用分段方法，将瞬时光合速率转换为“日”初级生产力。本发明经过由“瞬时”到“日”的时间尺度转换，该方法不仅能够准确的估算“日”尺度的初级生产力，而且极大的提高了计算效率。

Description

一种基于光响应分段特征的天尺度初级生产力估测方法

技术领域

本发明涉及全球碳循环计算的大领域以及初级生产力时空尺度转换的研究方向，特别涉及一种基于光响应分段特征的天尺度初级生产力估测方法。

背景技术

初级生产力地球植被的光合作用能力，是陆地生态系统碳平衡的关键因子。光合作用是发生在“瞬时”尺度上的，然而当人们进行长时间碳循环动态分析时一般需要以“日”或是“月”的数据为基础，特别是“日”尺度的数据，快速准确地将“瞬时”尺度的光合作用转换为“日”尺度初级生产力对于大区域碳动态研究具有重要意义。目前对于“瞬时”到“天”尺度转换的研究中，或者转换过程中存在较大系统性误差(比如简单平均方法)，或是运算速度比较慢(比如“小时”尺度计算合成法)，从而限制了全球碳循大区域全球尺度的精准、快速的研究。

发明内容

为了解决现有“瞬时”到“日”尺度初级生产力计算的计算准确度不高或是计算效率低下的问题，本发明提供了一种基于光响应分段特征的天尺度初级生产力估测方法，利用光合速率对光响应的分段特征，进行由“瞬时”到“日”的初级生产力时间尺度转换，准确度高和计算效率较高。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种基于光响应分段特征的天尺度初级生产力估测方法，所述估测方法包括以下步骤：

1)日照时间分段:

本发明将从日出到日落看做遵循正弦对称变化的日照过程,由于日出到正午和正午到日落是对称的，因此只需要计算日出到正午时间段的初级生产力，然后再乘以2即可获得“日”的初级生产力，本发明将日出到正午时间段的初级生产力分为2段：

第一段中间时刻t₁和第二段中间时刻t₂分别为：

$t_1=\frac{(t_{set}-t_{rise})arcsin\left(\frac{2}{\mathrm{\π}}\right)}{2\mathrm{\π}}+t_{rise}---\left(1\right)$

$t_2=\frac{t_{set}-t_{rise}}{4}+\frac{t_{set}-t_{rise}}{2\mathrm{\π}}arcsin\left(\frac{2}{\mathrm{\π}}\right)+t_{rise}---\left(2\right)$

第一段时间长度和第二段时间长度分别为：

$D_{t_1}=\frac{t_{set}-t_{rise}}{\mathrm{\π}}arcsin\left(\frac{2}{\mathrm{\π}}\right)---\left(3\right)$

$D_{t_2}=\frac{t_{set}-t_{rise}}{2}-\frac{t_{set}-t_{rise}}{\mathrm{\π}}arcsin\left(\frac{2}{\mathrm{\π}}\right)---\left(4\right)$

2)t₁和t₂时刻对应的瞬时温度和辐射计算：

将t₁和t₂时刻代入利用日平均数据计算瞬时日内瞬时温度和辐射的公式(5)和(6)，获得t₁和t₂时刻对应的温度和辐射瞬时值；

$T_t=T_{min}+(T_{max}-T_{min})sin\[\frac{\mathrm{\π}(t-t_{rise})}{t_{set}-t_{rise}}\]---\left(5\right)$

式中T_t是t时刻的瞬时温度。T_max是日最高温度，T_min是日最低温度。t_rise是日出时间t_set是日落时间；

$R_t=R_{noon}sin\[\frac{\mathrm{\π}(t-t_{rise})}{t_{set}-t_{rise}}\]=\frac{{\mathrm{\πR}}_{daily}}{2}sin\[\frac{\mathrm{\π}(t-t_{rise})}{t_{set}-t_{rise}}\]---\left(6\right)$

式中R_t是t时刻的瞬时辐射，R_noon是中午时刻的辐射，t_set-t_rise是日长，R_daily是日总辐射；

3)瞬时光合速率计算：

利用如下公式计算瞬时光合速率：

$A_{net}=-2\sqrt{\frac{p^2-3q}{9}}cos\left(\frac{acos(\frac{2p^3-9pq+27r}{2\sqrt{{(p^2-3q)}^3}}+4\mathrm{\π})}{3}\right)-\frac{p}{3}---\left(7a\right)$

$p=\frac{e\mathrm{\β}+{\mathrm{b\θ}}^{\′}-a\mathrm{\α}+{\mathrm{e\αR}}_d}{e\mathrm{\α}}---\left(7b\right)$

$q=\frac{e\mathrm{\γ}+\frac{b\mathrm{\γ}}{C_a}-a\mathrm{\β}+{\mathrm{ad\θ}}^{\′}+{\mathrm{eR}}_d\mathrm{\β}+R_d{\mathrm{b\θ}}^{\′}}{e\mathrm{\α}}---\left(7c\right)$

$r=\frac{-a\mathrm{\γ}+\frac{ad\mathrm{\γ}}{C_a}+{\mathrm{eR}}_d\mathrm{\γ}+\frac{R_{d}b\mathrm{\γ}}{C_a}}{e\mathrm{\α}}---\left(7d\right)$

式中 $\mathrm{\α}=1+\frac{b^{\′}}{g_b}-{\mathrm{mh}}_s,\mathrm{\β}=C_a(g_b{\mathrm{mh}}_s-2b^{\′}-g_b),\mathrm{\γ}=C_a^2{b}^{\′}{g}_b,and{\mathrm{\θ}}^{\′}=g_b{\mathrm{mh}}_s-b^{\′}.$

其中， $A_{net}=\frac{{\mathrm{aC}}_i-ad}{{\mathrm{eC}}_i+b}-R_d---\left(8a\right)$

式中，a,b,e,和d可以通过式(8a)与式(8b)和(8c)对比获得；

$A_{net,c}=V_{cmax}\frac{C_i-{\mathrm{\Γ}}^{*}}{C_i+K_c(1+\[O_2/K_o\])}-R_d---\left(8b\right)$

和

$A_{net,j}=J\frac{C_i-{\mathrm{\Γ}}^{*}}{4(C_i-2{\mathrm{\Γ}}^{*})}-R_d---\left(8c\right)$

式中，A_net,c和A_net,j分别表示羧化酶(Rubisco)限制下和光限制下光合作用速率，单位为μmolm^-2s^-1；V_cmax表示羧化作用率的最大值，单位是μmolm^-2s^-1；J表示光合电子传递率，单位是μmolm^-2s^-1；C_i和[O₂]表示细胞间CO₂和氧气浓度；Γ^*表示没有暗呼吸时的CO₂补偿点；K_c和K_o分别表示CO₂和O₂的Michaelis-Menten常量；R_d是白天叶片的暗呼吸量，R_d＝0.015V_cmax；m是与植被物种有关的经验系数，h_s是叶片表面的大气相对湿度，C_s和C_a是叶片表面的和大气CO₂浓度，b′是叶片暗呼吸引起的经验常数；

将t₁和t₂时刻对应的瞬时温度和辐射代入公式(7a)计算t₁和t₂时刻对应的光合速率A_net,1和A_net,2；

4)“日”初级生产力的计算：

根据光合速率随光强的变化规律，利用如下分段公式(9)，将瞬时光合速率转换为“日”初级生产力，实现由“瞬时”到“日”的初级生产力计算的时间尺度转换；

${\mathrm{GPP}}_{daily}=2\×(A_{net,1}\×D_{t_1}+A_{net,2}\×D_{t_2})---\left(9\right)$

式中的“2”表示将一天的初级生产力分成对称的两段，所以只计算上午段，然后乘以2既可获得全天的初级生产力。式中GPP_daily为“日”初级生产力。

进一步，所述估测方法还包括以下步骤：5)由“瞬时”到“日”初级生产力时间尺度转换验证：

利用通量塔观测数据，对利用权利要求1估算的“日”尺度初级生产力进行精度验证。

更进一步，所述步骤1)中其特征在于：分段数量一般为两段或三段，绝大多情况分两段即可满足由“瞬时”到“日”的时间尺度转换。

再进一步，所述步骤5)中，除了利用实测数据验证，为了去除瞬时光合速率算法的影响，也可以利用小时步长模型计算初级生产力日内累加后对分段计算的“日”初级生产力进行验证。

本发明的技术构思为：“瞬时”时间尺度的光合速率由光强觉得，光强越强，光合速率也跟着增强，但是增强的速率逐渐降低(图1所示)，即光合速率对光响应是非线性的。如果采用直接平均的方法将“瞬时”尺度的光合速率转换为“日”尺度的初级生产力，就会引起“日”尺度初级生产力的高估，因此本发明采用一种将光合速率对光响应分段处理的方法，实现“瞬时”尺度到“日”尺度的转换(图1)。该方法加上在每一段内，光合速率对光的响应为线性的，如图1虚线所示，然后将不同段的初级生产力求和得到“日”时间尺度的初级生产力。该方法可不仅可以较为准确的计算“日”初级生产力，而且具有较高的计算效率，适合于大区域应用。

本发明的有益效果主要表现在：(1)、由于该方法有效的减小了光合速率对于光响应的非线性影响，具有较高的准确率；(2)、该方法计算“日”初级生产力时，只需要计算两次即可，相对于数值积分方法大大提高了计算效率；(3)、该方法中计算光合速率时使用的是机理模型，相对经验模型具有较好的理论依据。

附图说明

图1是光合速率的光响应特征分段示意图；

图2是一种基于光响应特征的初级生产力分段计算的时间尺度转换方法流程图；

图3是2008年SK-OA站点“日尺度”初级生产力季节变化图；

图4是2008年SK-OA站点基于实测数据的“日尺度”初级生产力验证图(图中空心原点代表实测值)。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步的说明。

参照图1～图4，一种基于光响应分段特征的天尺度初级生产力估测方法，所述估测方法包括以下步骤：

1)日照时间分段：

将日出到正午时间范围分为两段，求算出每段的时间长度D_t1和D_t2，在分别求算每段中间位置对应的时间t1和t2。

2)每段中间时刻瞬时气象要素值求算：

依据正弦函数，建立温度、辐射等气象要素日变化规律公式，将t₁和t₂时刻代入公式中获得t₁和t₂时刻对应的瞬时温度和辐射值。

3)瞬时光合速率求算：

t₁和t₂时刻对应的瞬时温度和辐射值，代入瞬时光合速率理论公式，求得t₁和t₂时刻对应的瞬时光合速率值A_t1和A_t2。

4)“日”尺度初级生产力求算：

利用之前计算得到的时间长度D_t1和D_t2，以及t₁和t₂时刻对应的瞬时光合速率值A_t1和A_t2，利用如下公式计算“日”初级生产力。

${\mathrm{GPP}}_{daily}=2\×(A_{net,1}\×D_{t_1}+A_{net,2}\×D_{t_2})$

5)“日”尺度初级生产力验证：

将通量观测的半小时初级生产力数据累加获得“日”初级生产力，利用实测值对利用“瞬时”到“日”时间尺度转换求得的初级生产力进行验证。或是用“小时”尺度模型模拟结果进行验证。

下面将以加拿大通量观测网络的一个站点SK-OA为例，给出利用本发明给出的由“瞬时”到“日”尺度的时间尺度转换方法计算“日”尺度初级生产力。要指出的是，所给出的实例是为了说明本发明方法的技术特点和功能特点，以使能更易于理解本发明，而不是限制本发明的使用范围。该实例的具体实施步骤如下：

1)日照时间分段：

这里将以2008年第一天为1算起的第170天，200天，230天和260天为例进行说明。求算这些日期对应每个分段的t₁、t₂、D_t1、D_t2。

表1对不同日期进行时间分段的结果

2)每段中间时刻瞬时气象要素值求算：

利用上面求算的t₁和t₂，代入到辐射日变化公式，求得t₁和t₂时刻对应的辐射值，温度也同样。

表2基于正弦函数日变化的t1和t2时刻辐射值

3)瞬时光合速率求算：

利用已经求得的温度辐射值，代入瞬时光合速率计算公式，得到不同段的中间时刻对应的光合速率。

表2基于正弦函数日变化的t1和t2时刻辐射值

4)“日”尺度初级生产力求算：

在将不同段的光合速率乘以时间和转换系数获得“日”初级生产力，图3为2008年全年SK-OA站点的初级生产力的季节变化图，由图可见，SK-OA站点的初级生产力具有明显的季节变化特征，夏天最大，动态最小。并且在同一季节也具有较为明显日变化特征，本发明提出的方法就好的模拟的不同日期的日变化特征。

5)“日”尺度初级生产力验证：

利用实测“日”初级生产力对经过由“瞬时”到“日”转换的初级生产力进行验证，如图1，对于2008年绝大多数日期，本发明提供的方法能够较为准确的估算“日”尺度初级生产力。对于SK-OA占地实测与估算的初级生产力之间的R²为0.921，RMSE为1.516gCm^-2day^-1。

Claims (3)

1.一种基于光响应分段特征的天尺度初级生产力估测方法，其特征在于：所述估测方法包括以下步骤：

1)日照时间分段：

将从日出到日落看作遵循正弦对称变化的日照过程，计算日出到正午时间段的初级生产力，即上午段的初级生产力，然后再乘以2即可获得“日”的初级生产力，将日出到正午时间段的初级生产力分为2段：

第一段中间时刻t₁和第二段中间时刻t₂分别为：

$t_1=\frac{(t_{set}-t_{rise})\arcsin \left(\frac{2}{\mathrm{\π}}\right)}{2\mathrm{\π}}+t_{rise}---\left(1\right)$

$t_2=\frac{t_{set}-t_{rise}}{4}+\frac{t_{set}-t_{rise}}{2\mathrm{\π}}\arcsin \left(\frac{2}{\mathrm{\π}}\right)+t_{rise}---\left(2\right)$

第一段时间长度和第二段时间长度分别为：

$D_{t_1}=\frac{t_{set}-t_{rise}}{\mathrm{\π}}\arcsin \left(\frac{2}{\mathrm{\π}}\right)---\left(3\right)$

$D_{t_2}=\frac{t_{set}-t_{rise}}{2}-\frac{t_{set}-t_{rise}}{\mathrm{\π}}arcsin\left(\frac{2}{\mathrm{\π}}\right)---\left(4\right)$

2)t₁和t₂时刻对应的瞬时温度和辐射计算：

将t₁和t₂时刻代入利用日平均数据计算瞬时日内瞬时温度和辐射的公式(5)和(6)，获得t₁和t₂时刻对应的温度和辐射瞬时值；

$T_t=T_{min}+(T_{max}-T_{min})sin\[\frac{\mathrm{\π}(t-t_{rise})}{t_{set}-t_{rise}}\]---\left(5\right)$

式中T_t是t时刻的瞬时温度，T_max是日最高温度，T_min是日最低温度，t_rise是日出时间t_set是日落时间；

$R_t=R_{noon}sin\[\frac{\mathrm{\π}(t-t_{rise})}{t_{set}-t_{rise}}\]=\frac{{\mathrm{\πR}}_{daily}}{2}sin\[\frac{\mathrm{\π}(t-t_{rise})}{t_{set}-t_{rise}}\]---\left(6\right)$

式中R_t是t时刻的瞬时辐射，R_noon是中午时刻的辐射，t_set-t_rise是日长，R_daily是日总辐射；

3)瞬时光合速率计算：

利用如下公式计算瞬时光合速率：

$A_{net}=-2\sqrt{\frac{p^2-3q}{9}}\cos \left(\frac{a\cos \left(\frac{2p^3-9pq+27r}{2\sqrt{{\left(p^2-3q\right)}^3}}+4\mathrm{\π}\right)}{3}\right)-\frac{p}{3}---\left(7a\right)$

$p=\frac{e\mathrm{\β}+{\mathrm{b\θ}}^{\′}-a\mathrm{\α}+{\mathrm{e\αR}}_d}{e\mathrm{\α}}---\left(7b\right)$

$q=\frac{e\mathrm{\γ}+\frac{b\mathrm{\γ}}{C_a}-a\mathrm{\β}+{\mathrm{ad\θ}}^{\′}+{\mathrm{eR}}_d\mathrm{\β}+R_d{\mathrm{b\θ}}^{\′}}{e\mathrm{\α}}---\left(7c\right)$

$r=\frac{-a\mathrm{\γ}+\frac{ad\mathrm{\γ}}{C_a}+{\mathrm{eR}}_d\mathrm{\γ}+\frac{R_{d}b\mathrm{\γ}}{C_a}}{e\mathrm{\α}}---\left(7d\right)$

式中 $\mathrm{\α}=1+\frac{b^{\′}}{g_b}-{\mathrm{mh}}_s,\mathrm{\β}=C_a(g_b{\mathrm{mh}}_s-2b^{\′}-g_b),\mathrm{\γ}=C_a^2{b}^{\′}{g}_b,and{\mathrm{\θ}}^{\′}=g_b{\mathrm{mh}}_s-b^{\′};$

其中， $A_{net}=\frac{{\mathrm{aC}}_i-ad}{{\mathrm{eC}}_i+b}-R_d---\left(8a\right)$

式中，a,b,e,和d可以通过式(8a)与式(8b)和(8c)对比获得；

$A_{net,c}=V_{cmax}\frac{C_i-{\mathrm{\Γ}}^{*}}{C_i+K_c(1+\[O_2/K_o\])}-R_d---\left(8b\right)$

和

$A_{net,j}=J\frac{C_i-{\mathrm{\Γ}}^{*}}{4(C_i-2{\mathrm{\Γ}}^{*})}-R_d---\left(8c\right)$

式中，A_net,c和A_net,j分别表示羧化酶限制下和光限制下光合作用速率，单位为μmolm^-2s^-1；V_cmax表示羧化作用率的最大值，单位是μmolm^-2s^-1；J表示光合电子传递率，单位是μmolm^-2s^-1；C_i和[O₂]分别表示细胞间CO₂和氧气浓度；Γ^*表示没有暗呼吸时的CO₂补偿点；K_c和K_o分别表示CO₂和O₂的Michaelis-Menten常量；R_d是白天叶片的暗呼吸量，R_d＝0.015V_cmax；m是与植被物种有关的经验系数，h_s是叶片表面的大气相对湿度，C_s和C_a分别是叶片表面的和大气的CO₂浓度，b′是叶片暗呼吸引起的经验常数；

将t₁和t₂时刻对应的瞬时温度和辐射代入公式(7a)计算t₁和t₂时刻对应的光合速率A_net,1和A_net,2；

4)“日”初级生产力的计算：

根据光合速率随光强的变化规律，利用如下分段公式(9)，将瞬时光合速率转换为“日”初级生产力，实现由“瞬时”到“日”的初级生产力计算的时间尺度转换；

${\mathrm{GPP}}_{daily}=2\×(A_{net,1}\×D_{t_1}+A_{net,2}\×D_{t_2})---\left(9\right)$

式中的“2”表示将一天的初级生产力分成对称的两段，所以只计算上午段，然后乘以2既可获得全天的初级生产力，式中GPP_daily为“日”初级生产力。

2.如权利要求1所述的一种基于光响应分段特征的天尺度初级生产力估测方法，其特征在于：所述估测方法还包括以下步骤：5)由“瞬时”到“日”初级生产力时间尺度转换验证：

利用通量塔观测数据，对所述估测的“日”尺度初级生产力进行精度验证。

3.如权利要求2所述的一种基于光响应分段特征的天尺度初级生产力估测方法，其特征在于：所述步骤5)中，利用小时步长模型计算初级生产力日内累加后对分段计算的“日”初级生产力进行验证。