生物学论文_基于CERN数据的中国陆地植被NPP估
文章摘要:该研究基于中国生态系统研究网络（CERN）数据对传统CASA模型进行优化，对比两叶模型与优化CASA模型在站点尺度和像元尺度对于8个典型生态站点的植被净初级生产力（NPP）估算精度，选择在像元尺度表现更好的优化CASA模型，结合中国土地覆被数据（ChinaCover）开展2000—2019年中国陆地植被NPP监测与分析。研究结果表明：（1）基于FY2D PAR的优化方案能够有效避免空间插值导致的不确定性问题，显著提高了PAR估算精度；（2）在站点尺度上，两叶模型用于估算典型森林、草地生态系统的NPP表现更好，而在像元尺度上优化CASA模型估算精度更高；（3）在全国尺度上，优化了最大光能利用率、水分胁迫系数以及光合有效辐射计算方法的CASA模型能够较好地模拟中国陆地植被NPP，近20年中国陆地植被NPP变化范围为2.703—2.882 PgC/a，在空间上呈西北低东南高的格局，在时间上呈现波动中缓慢增加的趋势。
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