CN115601201B - 一种生态系统总初级生产力的计算方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种生态系统总初级生产力的计算方法，本发明属于初级生产力计算领域，包括：获取生态系统的关键参数且筛选出标准参数，其中关键参数包括：初级生产力、太阳高度角和大气柱物质含量；基于标准参数和地面水汽压参数，计算得到因子参数项；其中因子参数项包括：光化学项、散射项和初级生产力项；基于因子参数项，通过光合有效辐射能量平衡原理，得到初级生产力的计算模型；通过计算模型，得到生态系统总初级生产力的计算值。本发明利用实验站日常测量数据和初级生产力计算模型，能够获得较为准确的生态系统初级生产力。

Description

一种生态系统总初级生产力的计算方法

技术领域

本发明属于初级生产力计算领域，特别是涉及一种生态系统总初级生产力的计算方法。

背景技术

目前国内外生态系统初级生产力的计算模型可以主要归纳为两类：1)复杂模型，需要考虑植物和土壤中的能量、碳、氮、水循环和存储等各种详细过程和描述，涉及参数众多以及采用了非常多的假定和相应的参数；2)经验模型，考虑植物和土壤中的能量、碳、氮、水循环和存储等很多过程过于简化和缺乏，不能充分、合理捕捉和描述生态系统初级生产力的详细过程及其相互作用机理。

现有技术中对于生态系统初级生产力的计算都有较大的不确定性、模型描述都是单一方向的作用，即缺乏相互作用、特别是多个因子和多个过程之间的相互作用和表达。

发明内容

本发明的目的是提供一种生态系统总初级生产力的计算方法，以解决上述现有技术存在的问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种生态系统总初级生产力的计算方法，包括：

获取生态系统的关键参数且筛选出标准参数，其中所述关键参数包括：初级生产力、太阳高度角和大气柱物质含量；

基于所述标准参数和地面水汽压参数，计算得到因子参数项；其中所述因子参数项包括：光化学项、散射项和初级生产力项；

基于所述因子参数项，通过光合有效辐射能量平衡原理，得到初级生产力的计算模型；通过所述计算模型，得到生态系统总初级生产力的计算值。

优选地，获取生态系统关键参数的过程包括：

获取光合有效辐射参数、气象参数及初级生产力参数的变化规律和实际测量数据，选取所述关键参数和大气状态参数的取值区间，得到生态系统的关键参数，其中，所述大气柱物质含量为所述大气状态的量化值。

优选地，所述大气状态包括：第一大气状态和第二大气状态，其中所述第一大气状态为小于0.5的大气柱物质含量，所述第二大气状态为大于等于0.5的大气柱物质含量。

优选地，筛选出标准参数的过程包括：

根据筛选条件，筛选出标准参数；其中所述筛选条件包括：初级生产力选取小于2倍标准差的数据；太阳高度角选取高于15度；光合有效辐射的测量值小于大气顶的值。

优选地，计算得到因子参数项的过程包括：

基于所述太阳高度角和地面水汽压参数，计算得到光化学项；基于所述大气柱物质含量，计算得到散射项；基于所述初级生产力，计算得到初级生产力项。

优选地，得到初级生产力的计算模型的过程包括：

通过光合有效辐射能量平衡原理，得到冠层之上水平面的光合有效辐射与所述因子参数项的定量关系，基于所述定量关系，变换得到初级生产力的计算模型。

优选地，通过所述计算模型，得到生态系统总初级生产力的计算值的过程中包括：所述计算模型分别基于所述第一大气状态、所述第二大气状态计算得到生态系统总初级生产力。

优选地，得到生态系统总初级生产力的计算值之后还包括：

通过所述计算模型，得到初级生产力的计算值与所述实际测量数据之间的计算偏差，对所述计算偏差进行判断，若所述计算偏差大于预设值，则重新筛选标准参数；若所述计算偏差小于等于预设值，则得到生态系统总初级生产力。

本发明的技术效果为：

本发明获取生态系统的关键参数且筛选出标准参数，通过标准参数，计算得到因子参数项；基于因子参数项，通过光合有效辐射能量平衡原理，得到初级生产力的计算模型；通过计算模型，得到生态系统总初级生产力的计算值。

本发明通过计算模型，可以较好地基于能量利用原理描述和揭示生态系统初级生产力变化涉及的主要过程及其相互作用的复杂机制，清晰地揭示了总初级生产力和光合有效辐射、水汽、散射辐射等控制因子之间复杂的相互关系，本发明计算方法易于推广应用到各类生态系统，利用实验站日常测量数据和初级生产力计算模型，可以获得较为准确的生态系统初级生产力。

附图说明

构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1为本发明实施例中的方法流程图。

具体实施方式

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

实施例一

如图1所示，本实施例中提供一种生态系统总初级生产力的计算方法，包括：

获取生态系统的关键参数且筛选出标准参数，其中所述关键参数包括：初级生产力、太阳高度角和大气柱物质含量；

基于所述标准参数，计算得到因子参数项；其中所述因子参数项包括：光化学项、散射项和初级生产力项；

基于所述因子参数项，通过光合有效辐射能量平衡原理，得到初级生产力的计算模型；通过所述计算模型，得到生态系统总初级生产力的计算值。

具体计算步骤包括：

根据光合有效辐射(PAR)、气象(温湿度、地面水汽压)、初级生产力等关键参数的变化规律和实际测量数据，选取初级生产力、太阳高度角(h)、大气柱物质含量(S/Q)、大气状态等的取值区间，确定计算模型中的各个系数。

对于上述重要数据进行筛选，遵从标准为：1)初级生产力选取小于2倍标准差的数据；2)太阳高度角选取高于15度；3)PAR，其测量值应小于大气顶的值(该值可以利用国际上公认的可见光波段辐射数据而得到，约为531.5Wm^-2)；其余各个参数均同步于上述数据标准。

对于S/Q的处理：将大气状态(以S/Q定量表达)分为两类进行处理，即1)S/Q<0.5，2)S/Q≥0.5。

对上述参量进行依次筛选之后，计算与PAR传输相关的光化学、散射、初级生产力等项，利用PAR能量平衡原则，确定初级生产力计算模型，即确定计算模型的系数和常数。

各项计算如下：

光化学项计算(e^-kwm)：e^-kwm＝1-ΔSI₀cosZ；

其中，太阳常数I₀＝1367Wm^-2，Z为太阳天顶角(度)，△S＝0.172(mW×0.1×60)^0.303(calcm^-2min^-1)，k为水汽吸收系数(m^-1)，m为大气质量，W为大气柱水汽含量(W＝0.21E)，E为地面水汽压(hPa)。

散射项计算(e^-S/Q)：e^-S/Q，S、Q分别为太阳散射辐射和总辐射(Wm^-2)。

初级生产力项计算：

a₁是衰减系数(设定为1)，GPP为初级生产力(mgCO₂m^-2s^-1)；采样时间t为60分钟。

利用PAR能量平衡原理，确立冠层之上水平面PAR和初级生产力项、光化学项、散射项之间的定量关系(3因子模型)：

式中系数A₁、A₂、A₃分别表达与初级生产力、光化学、散射等过程相关的大气顶处的值，A₀为大气顶反射的PAR。

公式(1)变换后，得到计算初级生产力(GPP)的计算模型(3因子模型)：

式中系数B₁、B₂、B₃、B₀分别表达与PAR、光化学、散射、大气顶反射等过程相关的系数或对于初级生产力的相对贡献。

初级生产力2因子模型：不考虑散射项(公式(1)中)。

利用建立的计算模型(公式2)计算初级生产力以及计算值和测量值的各种误差(包括平均值、绝对偏差、相对偏差、均方根、标准差等)。

当计算偏差没有达到预期效果(相对偏差<15％)，则重复前面数据筛选及其后面相应的计算，直至达到满意的计算结果：计算相对偏差<15％、最小的计算偏差(绝对偏差、相对偏差、均方根、标准差等)。

另外，各个系数还需要满足条件：3因子计算模型系数B₁、B₂、B₃、B₀分别为正值、正值、负值、正值；2因子计算模型系数B₁、B₂、B₀均为正值。

本初级生产力计算模型：包括对于两种大气状态(S/Q<0.5和S/Q≥0.5)初级生产力的计算模型，针对每种大气状态使用不同的系数和常数，进而全面描述和计算所有天气条件下(即包括S/Q<0.5和S/Q≥0.5)生态系统的初级生产力。使用3因子和2因子的初级生产力计算模型可以获得比较一致的初级生产力计算值，包括平均值和累计值；同时，各种计算误差也都比较接近。

本初级生产力计算模型基于PAR能量利用而建立，适用于各类生态系统初级生产力计算，应用范围较为广泛；但需要依据实验站的实测数据确定各项(即各个过程相关)的系数。

本实施例有益效果：

本实施例计算方法可以节省目前各种常用模式(复杂的和经验的)中使用的大量参数、减少因为目前对于很多过程不了解或了解不准确而不得不使用过多假定参数等带来计算结果非常大的不确定性(计算误差)，节省计算时间和计算资源。本计算模型可以较好地基于能量利用原理描述和揭示生态系统初级生产力变化涉及的主要过程(PAR、大气、植物、地表等)及其相互作用的复杂机制，该经验模型较为清晰地揭示了GPP和PAR、水汽、散射辐射等控制因子之间复杂的相互关系，这些结果和国际上广泛使用复杂模型的结果均比较一致。该计算方法易于推广应用到各类生态系统，利用实验站日常测量数据和初级生产力计算模型，可以获得较为准确的生态系统初级生产力。根据实验站数据情况(有无直接辐射或散射辐射)，可以灵活采用3因子或2因子计算模型，轻松获得初级生产力计算数据。

生态系统初级生产力涉及植物、土壤、水分、营养、大气等众多且非常复杂的过程及其相互作用，很多过程目前还不是非常清楚，还有很多假设及其参数化方案。本实施例计算方法基于PAR能量方法处理上述相关的主要过程，从而获得关于生态系统初级生产力高效和准确的计算结果。

实施例二

1.利用前面介绍的方法和确定好的初级生产力计算模型(注：发展经验模型时使用的同步数据)，计算了我国亚热带针叶林实际天气条件下(按照S/Q分类)2013-2014年的初级生产力。计算结果如下：

(1)小时平均值结果(S/Q<0.5)

对于3因子模型：计算值和测量值的相对偏差(δ)为9.96％，均方根误差(NMSE，normalizedmeansquareerror，mgCO₂m^-2s^-1)为0.013，平均偏差误差(MAD，meanbiaserror，mgCO₂m^-2s^-1and％)为0.06、9.46％，均方根误差(RMSE，rootmeansquareerror，mgCO₂m^-2s^{- 1}and％)0.07、11.33％。

对于2因子模型：计算值和测量值的相对偏差(δ)为10.25％，均方根误差(mgCO₂m^{- 2}s^-1)为0.016，平均偏差误差(mgCO₂m^-2s^-1and％)为0.06、10.12％，均方根误差(mgCO₂m^-2s^{- 1}and％)0.08、12.55％。

(2)小时平均值结果(S/Q≥0.5)

对于3因子模型：计算值和测量值的相对偏差(δ)为15.52％，均方根误差(mgCO₂m^{- 2}s^-1)为0.035，平均偏差误差(mgCO₂m^-2s^-1and％)为0.12、15.21％，均方根误差(mgCO₂m^-2s^{- 1}and％)0.15、18.74％。

对于2因子模型：计算值和测量值的相对偏差(δ)为16.20％，均方根误差(mgCO₂m^{- 2}s^-1)为0.037，平均偏差误差(mgCO₂m^-2s^-1and％)为0.13、15.66％，均方根误差(mgCO₂m^-2s^{- 1}and％)0.16、19.35％。

2.利用初级生产力计算模型，计算了我国亚热带针叶林实际天气条件下(S/Q<0.5和S/Q≥0.5)2013-2016年的初级生产力。计算结果如下：

(1)小时平均值结果

对于3因子模型：计算值和测量值的相对偏差(δ)为142.74％，均方根误差(mgCO₂m^-2s^-1)为0.586，平均偏差误差(mgCO₂m^-2s^-1and％)为0.318、70.03％，均方根误差(mgCO₂m^-2s^{- 1}and％)0.398、87.60％。计算值和测量值的比值为1.31。

对于2因子模型：计算值和测量值的相对偏差(δ)为135.55％，均方根误差(mgCO₂m^-2s^-1)为0.538，平均偏差误差(mgCO₂m^-2s^-1and％)为0.303、66.62％，均方根误差(mgCO₂m^-2s^{- 1}and％)0.378、83.23％。计算值和测量值的比值为1.29。

(2)年总量结果

对于3因子模型：计算值和测量值的相对偏差(δ)为30.88％，计算值和测量值的比值为1.41。对于2因子模型：计算值和测量值的相对偏差(δ)为28.57％，计算值和测量值的比值为1.29。

日、月、年平均以及日、月、年总量的计算结果与小时值的结果大致类似。经验模型计算值(小时、日、月平均等)的标准差和测量值的标准差均比较接近。

关于日总量的计算，给出初级生产力经验计算模型和国际上普遍使用模型的对比结果，以全面了解和评价经验模型的计算能力。利用3因子和2因子经验初级生产力，计算的我国亚热带针叶林初级生产力均方根误差分别为3.55、3.44gCm^-2day^-1，利用耶鲁交互式陆地生物圈模型(YIBs)计算的全球57个常绿针叶林均方根误差的平均值为3.21gCm^-2day^-1，二者比较一致。

本实施例有益效果：

本实施例提出了一种基于PAR能量平衡基础的生态系统初级生产力的计算方法模型。利用很少的输入参数(4个，可由目前实验站日常测量而获得)和本计算模型，给出生态系统初级生产力较为准确、可靠的计算结果，包括小时、日、月、年、多年尺度的平均值以及累计值，特别是给出可靠的小时尺度(包括小时平均和累计值)计算结果；计算标准差与测量标准差非常接近，计算误差(例如均方根误差RMSE)和国际上普遍采用的复杂模型的也非常一致。

以上所述，仅为本申请较佳的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (6)

1.一种生态系统总初级生产力的计算方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取生态系统的关键参数且筛选出标准参数，其中所述关键参数包括：初级生产力、太阳高度角和大气柱物质含量；

筛选出标准参数的过程包括：

根据筛选条件，筛选出标准参数；其中所述筛选条件包括：初级生产力选取小于2倍标准差的数据；太阳高度角选取高于15度；光合有效辐射的测量值小于大气顶的值；

基于所述标准参数和地面水汽压参数，计算得到因子参数项；其中所述因子参数项包括：光化学项、散射项和初级生产力项；

基于所述因子参数项，通过光合有效辐射能量平衡原理，得到初级生产力的计算模型；通过所述计算模型，得到生态系统总初级生产力的计算值；

得到初级生产力的计算模型的过程包括：

通过光合有效辐射能量平衡原理，得到冠层之上水平面的光合有效辐射与所述因子参数项的定量关系：

(1)

式中系数A₁、A₂、A₃分别表达与初级生产力、光化学、散射过程相关的大气顶处的值，A₀为大气顶反射的PAR，a₁是衰减系数，GPP为初级生产力，t为采样时间，Z为太阳天顶角，k为水汽吸收系数，m为大气质量，W为大气柱水汽含量，S、Q分别为太阳散射辐射和总辐射；

基于所述定量关系，变换得到初级生产力的计算模型：

(2)

式中系数B₁、B₂、B₃、B₀分别表达与PAR、光化学、散射、大气顶反射过程相关的系数或对于初级生产力的相对贡献。

2.根据权利要求1所述的生态系统总初级生产力的计算方法，其特征在于，获取生态系统的关键参数的过程包括：

获取光合有效辐射参数、气象参数及初级生产力参数的变化规律和实际测量数据，选取所述关键参数和大气状态参数的取值区间，得到生态系统的关键参数，其中，所述大气柱物质含量为所述大气状态的量化值。

3.根据权利要求2所述的生态系统总初级生产力的计算方法，其特征在于，所述大气状态包括：第一大气状态和第二大气状态，其中所述第一大气状态为小于0.5的大气柱物质含量，所述第二大气状态为大于等于0.5的大气柱物质含量。

4.根据权利要求1所述的生态系统总初级生产力的计算方法，其特征在于，计算得到因子参数项的过程包括：

基于所述太阳高度角和地面水汽压参数，计算得到光化学项；基于所述大气柱物质含量，计算得到散射项；基于所述初级生产力，计算得到初级生产力项。

5.根据权利要求3所述的生态系统总初级生产力的计算方法，其特征在于，通过所述计算模型，得到生态系统总初级生产力计算值的过程中包括：所述计算模型分别基于所述第一大气状态、所述第二大气状态计算得到生态系统总初级生产力。

6.根据权利要求2所述的生态系统总初级生产力的计算方法，其特征在于，得到生态系统总初级生产力的计算值之后还包括：

通过所述计算模型，得到初级生产力的计算值与所述实际测量数据之间的计算偏差，对所述计算偏差进行判断，若所述计算偏差大于预设值，则重新筛选标准参数；若所述计算偏差小于等于预设值，则得到生态系统总初级生产力。

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