基于应力-强度模型的DTECS-2设备可靠度计算方法研究

为评估DTECS-2在实际使用温度环境下的可靠度,通过应力-强度模型推导出可靠度计算公式,并基于温度步进应力试验数据和GB/T 4797.1—2005中的气候环境数据,通过所提出的方法计算出DTECS-2在实际高温和低温使用环境下的可靠度分别为0.990 1和0.934 5。

基于应力-强度模型的DTECS-2设备可靠度评估

为评估DTECS-2在实际使用振动环境下的可靠度,通过应力-强度模型推导出使用可靠度计算公式,并基于振动步进应力试验数据和DTECS-2实测运行振动环境数据,计算得出DTECS-2在实际使用振动环境下的可靠度为0.997 3。

基于双叶光能利用率模型反演毛竹总初级生产力研究

毛竹林是重要的碳库之一,准确估算毛竹总初级生产力(GPP)对评估毛竹在碳中和中的贡献有重要意义。本文利用2011—2014年安吉通量塔观测气象数据和遥感数据驱动双叶光能利用率DTEC(diffuse-fraction-based two-leaf terrestrial ecosystem carbon flux model,DTEC)模型模拟安吉毛竹8 d尺度GPP,估算毛竹GPP,有助了解毛竹林对气候变化以及人类活动的影响。本研究不仅考虑光饱和效应,还采用实测叶面积校准的LAI(leaf area index,LAI)产品(LAIi)驱动模型,最后将模拟GPP与实测GPP进行精度分析。结果显示:DTEC模型在估算毛竹的GPP上精度高于MOD17算法。相比MOD17算法,DTEC的拟合RMSE(root mean square error,RMSE)由1.95 g·C/(m^(2)·d)下降到1.41 g·C/(m^(2)·d),拟合RMSEr(relative root mean square error,RMSEr)由41.80%下降到30.25%;相比MOD17算法,DTEC的验证RMSE由2.44 g·C/(m^(2)·d)下降到2.24 g·C/(m^(2)·d),RMSEr由55.59%下降到50.91%。相比MODIS LAI,采用LAIi产品驱动DTEC模型时,拟合和验证阶段的精度均提高,其中拟合RMSE下降了0.10 g·C/(m^(2)·d),RMSEr下降了2.12%;验证RMSE下降了1.01 g·C/(m^(2)·d),RMSEr下降了22.78%。耦合了光饱和效应的DTEC-GPPmax模型,在使用LAIi产品驱动时,反演毛竹GPP精度最高,拟合RMSE为1.09 g·C/(m^(2)·d),RMSEr为23.40%;验证RMSE为1.18 g·C/(m^(2)·d),RMSEr为26.81%。本文考虑光饱和效应和使用LAIi产品驱动模型均能提高毛竹GPP模拟精度。上述成果为区域尺度准确反演毛竹GPP提供一种有效方法,便于评估其碳汇价值和生态经济价值。

2001-2018年中国总初级生产力时空变化的遥感研究

总初级生产力(GPP)是绿色植被吸收大气中CO_(2)进行光合作用生产的有机质,是陆地生态系统碳循环研究的一个关键参数。利用遥感数据和气象数据驱动的双叶光能利用率DTEC模型计算了2001—2018年中国逐月GPP,并结合日光诱导叶绿素荧光(SIF)反演的GOSIF GPP数据集,分析了中国陆地生态系统2001—2018年GPP的时空变化特征。结果表明:(1)GOSIF和DTEC模拟的中国多年GPP平均值分别为7.23 Pg C和6.93 Pg C,在空间分布上呈现东南部高西北部低的特征;(2)2001—2018年,中国GPP呈显著增长(P<0.01),年增长幅度分别为0.094 PgC/a(GOSIF)和0.073 PgC/a(DTEC)。而已有研究估计的中国GPP年增长幅度约为0.02—0.057 PgC/a,低估了GPP增长趋势。(3)在中国通量网6个通量站的GPP验证表明,两种模型精度高、表现好,都能较好地模拟观测站的GPP季节变化。(4)GOSIF GPP的精度优于DTEC GPP模型,这可能是由于SIF与GPP存在直接机理联系。GOSIF GPP算法能客观地反映植被生产力状况,而DTEC模型更适合自然条件下植被生产力的模拟。