基于卫星生态系统网络参数化的交换：植被光合呼吸模型VPRM外文翻译资料

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基于卫星生态系统网络参数化的交换：植被光合呼吸模型VPRM

Mahadevan, Pathmathevan, Steven C. Wofsy, Daniel M Matross,Xianming Xiao, Allison L. Dunn, John C. Lin,Christoph Gerbig,J. William Munger, Victoria Ye Chow, Ellaine W. Gottlieb.

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摘要：我们提出了植被光合作用和呼吸模型（VPRM），这是一种基于卫星资料的光合方案，它使用增强型植被指数（EVI）和陆地表面水指数估算了12个北美洲生物群系的净生态系统交换（NEE）CO₂的小时值，从反射数据得出的中等分辨率成像光谱辐射计（MODIS），以及用于日光和气温的高分辨率数据。其动机是为大陆和较小尺度的反演模式提供可靠的，细粒度的表面二氧化碳通量的第一推测场。一个非常简单的数学结构，以最少的参数数量，便于使用原位数据进行优化，通过观察NEE的最大输入和来自北美涡流协方差网络的环境数据（Ameri Flux and Fluxnet Canada）提供最佳输入。交叉验证显示VPRM对于植被类似的站点每小时至每月的时间尺度具有很强的预测能力。 VPRM还将NEE一直划分为总生态系统交换（GEE，NEE的光依赖部分）和生态系统呼吸（R，光独立部分），生态系统光合作用的半饱和辐照度以及所有NEE的年总和为其优化的涡流通量位置。为精细尺度反演提供可靠的地表通量模式的能力目前受限于NEE受当前涡流场网络和MODIS数据和太阳光数据精度限制的植被类别数量。

1.简介

研究陆地碳循环的主要目标是确定陆地生物圈之间二氧化碳净生态系统交换（NEE）的大小气氛和理解NEE的小时，季节和年际变化的主要驱动因素（Wofsy and Harriss，2002）。特别关注区域和大陆尺度通量的时间分辨测量，太小而不能通过全局逆模型可靠地解决，但对于直接测量而言太大。

反向（“自上而下”）对二氧化碳预算的分析区域尺度利用源和汇最活跃的区域内的塔和飞机上大气二氧化碳浓度的测量值（Tans，1980;丰，1993;Tans等，1993; Bakwin等，1998; Lin等，2004; Gerbig等，2005）。这些数据受到影响小尺度，近场通量以及大陆和全球源和汇，因此分析需要精细尺度的空间和时间分辨率为运输领域和表面通量的分布（Gerbig 等。2003a，2003b;Baker等，2006）。通量必须解决包括小时，季节和年份等时间尺度以及小至1至10公里的空间尺度，这是一项艰巨的挑战，因为NEE表示吸收（光合作用）和损失（呼吸）过程之间的差异，而这些差异在很大的时间尺度上变化（Goulden等，1996; Katul等，2001）。

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自CO₂建模开始以来，已经认识到表面通量子模型必须精确地代表NEE的相关时空变化（Fung等，1987; Ruimy等，1995; Sellers等，1996; Goetz和Prince，1999; Xiao等，2002,2004a，2004b）。先验表面通量模型必须具有较低的参数化顺序，因此优化过程受到很好的约束（Denning等，1995;林等，2004），同时保留需要良好的空间和时间分辨率。

图1.植被光合呼吸模型（VPRM）示意图。 EVI：增强的植被指数； LSWI：地表水指数；PAPAR_PAV：入射光的部分被冠层中的光合有效植物吸收；Tscale，Pscale和Wscale：分别用于温度，叶物候学和冠层水含量的标量。 总生态系统交换（GEE）是净生态系统交换（NEE）的光依赖部分，呼吸（R）独立的部分。 MODIS指NASA Terra和Aqua卫星上的中分辨率成像光谱仪；PAR₀，，alpha;和beta;是四个模型参数，每种植被类型一套。

本文论述了以最小的参数在精细的时间/空间尺度上可靠地表示表面通量的需求，其中我们输入最大的参数来自观察的信息。我们使用遥感数据来定义具有良好空间分辨率的植被属性。不幸的是，时间分辨率很差，缺乏关于NEE的直接信息。我们使用涡流通量塔中的NEE测量（Baldocchi等，2001）获取高时间分辨率的直接通量数据，生态系统对北美，中美和南美地区环境的环境功能反应，但不幸的是，只有很小的空间尺度（1平方公里）。

这里介绍的植被光合作用呼吸模型（VPRM）吸收了大量地区的遥感，气象和塔通量数据为了表示具有最高保真度的表面通量。模型结构非常简单，便于后续的反向分析。 VPRM的制定从Xiao等人的植被光合作用模型（VPM）开始。 它使用基于卫星的植被指数和环境数据估计了总生态系统交换（GEE），增加呼吸（R）提供NEE和非线性函数来解释GEE对光的响应。增强型植被指数（EVI）（Huete等，1997，2002）估算了Photosyn（FAPARPAV）吸收的光合有效辐射（PAR）（Xiao等，2004a，2004b）和地表水分指数（LSWI）有助于捕捉水分胁迫和叶片物候的影响（Xiao等，2004a，2004b），特别是对于夏季变得休眠的植被（如草地）。

VPRM与早期的地表通量模型（例如NASA-CASA [Potter等，1993,1999]，Si B2 [Sellers等，1996]和TURC [Lafont等，2002] ）为全球范围的反向分析而开发，并且最适合于全球范围的反向分析，但它返回到了更简单的功能由冯等人介绍的代表（1987）。 如图1所示，VPRM系统地将来自北美主要植被类型的涡流通量塔，MODIS数据和高分辨率气象场的数据合并到提供了比以前的简单模型更精细的表面通量表示。 VPRM NEE字段因此与涡流通量数据最佳地一致，并且该模型容易地被输出给潜在用户并被优化使用大气数据。 VPRM的倒置旨在使其能够捕捉NEE的季节和空间变化，而不是先验地明确表示。

2.模型框架

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Monteith [1972]指出，生态系统产量与吸收光合有效辐射的比例（FAPAR）相关。 FAPAR通常被估计为归一化植被指数（NDVI）的线性或非线性函数[Prince和Goward，1995; Running等，2000]，红色（）和近红外（）波段卫星衍射反射率之间的归一化比率[Tucker，1979]，

(1)

使用高级甚高分辨率辐射计（AVHRR）的NDVI来计算陆地光合作用的速率[例如Fung等，1987; Potter等，1993]。

最近的研究[Xiao，et。 2004年，2004年b，2005年]表明，MODIS EVI [Huete et al。，1997,2002]与光合作用更密切相关[Xiao等，2004a，2004b]，在更大范围的叶面积指数和更紧密 遵循物候学：

(2)

其中= 2.5，= 6， = 7.5，= 1。包含蓝色波段有助于解释大气污染，L有助于补偿土壤背景反射率。 VPRM还利用LSWI [Xiao等人，2004a，2004b]来帮助捕捉水分胁迫和物候对植物光合作用的影响：

(3)

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其中NIR指的是841-876nm波段，而SWIR指的是1628-1652nm。

2.1.总生态系统交换

我们将NEE划分为光依赖项，总生态系统交换（GEE）和光独立部分生态系统呼吸（R），其中NEE = - GEE R，遵循符号约定，植物对的吸收是负向通量（从大气中除去）。 GEE由下式代表

(4)

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其中是由光合有效辐射（， ）吸收的分数是植被光合有效部分（PAV），是半饱和值，是低光照水平下的光利用效率（ / PPFD）。 我们将分解成最大量子产额和0和1之间的因子减小的乘积光利用效率

（5）

平均而言，在最佳温度下，充分浇水的植物的值约为1/6。

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等式（5）中的参数Tscale表示在每个时间步骤使用针对陆地生态系统模型开发的等式计算的光合作用的温度敏感性[Raich等人，1991]：

（6）

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其中Tmin，Tmax和Topt是分别光合作用的最小，最大和最佳温度（0℃）[Aber and Federer, 1992; Raich 等, 1991]. 如果气温降至零下，则为0[Xiao等，2004 a，2004 b]。

由于温度和每日相关，所以在等式（5）中包含从塔通量数据推断修改的值。 此外，参数，和在等式（6）中，拟合涡流通量数据以及呼吸方程（如下）和，由于参数之间的相关性，参数值会不稳定; 因此，和固定在文献价值上。 的作用在VPRM中进行了敏感性分析。

功能是考虑叶龄对冠层光合作用的影响，使用EVI和LSWI来确定绿色（叶片膨胀）和衰老阶段[Xiao等，2002,2004a; Boles等，2004]。 对于常绿植物，在全年假设为1。 落叶植被和草地，我们计算作为LSWI从芽爆到叶完全扩张（“阶段1”）的线性函数。

（7）

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在叶完全膨胀（第二阶段）后，设定为1，在衰老（阶段3）期间再次采用等式（7）利用与MODIS物候产物MOD12Q2类似的EVI季节性阈值[Friedl等，2003]，获得了物候期（芽爆，全冠和衰老）的三个阶段的日期。因此，对于整个北美大规模应用VPRM，可以直接使用MOD12Q2日期。

水分胁迫对GEE（）是土壤湿度和蒸汽压力不足（VPD）的复杂函数[例如，Field等人，1995; Running等，2000]。窗体顶端

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VPRM所用温度目前使用土壤湿度，因为它不能直接从天气或遥感数据中获得（VPD）[Pathmathevan等，2003]。我们探讨了北美土地资料同化系统（NLDAS）[Mitchell等人，2004]使用土壤水分产品的情况，但我们发现NLDAS产品在模拟现场土壤湿度数据方面不够准确。可以派生VPD来自气象数据，但与大多数北美植被中的其他因素（如土壤湿度）相比，这种影响相对较小。[Powell等，2006; Makela等，2006;坎宁安，2005]。测试运行包括VPD在哈佛森林VPRM优化过程中产生的结果与忽略该因子的模型难以区分，部分原因是由于VPD与空气温度有很强的相关性。

因此，根据Xiao等[2004a]，我们表示为

（8）

其中LSWI max是每个地点（或像素）植物生长季节内的最大LSWI。 LSWI已被证明可以捕捉干旱诱导的植物冠层变化，这些变化可以在干旱时期（如草地）衰老，但不会影响其他植被。 因此，水资源压力的影响没有明确包括在VPRM中，因此代表了一个不明原因的主要来源。通过对VPRM参数的调整，在反向分析中捕获差异。 在反向研究中，这应该是可能的，区域空间解决方案和月份解决方案是及时的，因为土壤湿度和相关数量往往会在区域尺度上共变随时间变化相对较慢。

VPRM中的GEE的完整表达式由此给出

(9)

这里代替，以汇总成一个参数，对，和进行经验性调整; 和是用于描述NEE的光依赖部分的唯一可调参数，其值由塔通量数据得出。

是在所有流量塔处测量的，但不是在整个大陆。 在大尺度上，VPRM将使用短波（SW）辐射进行驱动，几乎可用于所有来自地球静止运行环境卫星（GOES）的北美数据[如Diak et al。，2004]和来自同化的气象产品。 SW与PAR关系非常密切; （单位：SW，/;PAR, ）。

2.2.生态系统呼吸

植物和土壤呼吸速率通常随着温度升高而增加[Grace and Rayment，2000; Piovesan和Adams，2000]，因此我们将R表示为

（10）

当 时，在方程（10）中设定= 低，以解释冬季土壤呼吸的持续性，当时气温非常低，但土壤仍然温暖。对于，和的值来自每种植被类型的塔通量数据（表1和表2）。 等式（10）中的截距可以在生物地球化学上解释为通量加权平均大小的生态系统有机物呼吸池。 在自然界中，除了气候因素之外，这个数字还是由一系列复杂的先行条件决定的，如现场历史和可利用的坏死物种库存。 VPRM采用零阶近似，imation认为这些因素对于每种植被类型是统一的，因为当前特定信息目前不能从遥感或土地覆盖数据库获得。 因此，这个近似值代表了第二个主要的未计数方差来源，通过对VPRM参数的调整进行反分析。

2.3.净生态系统交换（NEE）

完整的VPRM模型方程是

(11)

在逆向模型应用中进行调整，以提供北美在空间和时间分布NEE的准确表示。 先验估计这些参数是通过在标记为“校准站点”的站点处使

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