SiB2(Simple Biosphere Model version 2)是将植物生理学、土壤微气象学结合起来用以研究单层植被中的水、能量以及CO_2通量变化的陆面过程模型。为了使SiB2适用于江西低丘红壤区农田小流域生态系统,根据在余江县花生地试验区的实地测...SiB2(Simple Biosphere Model version 2)是将植物生理学、土壤微气象学结合起来用以研究单层植被中的水、能量以及CO_2通量变化的陆面过程模型。为了使SiB2适用于江西低丘红壤区农田小流域生态系统,根据在余江县花生地试验区的实地测量以及SiB2提供的土壤和作物分类,确定土壤特性参数和花生形态学参数,调整部分花生生理学、光学参数,并修正SiB2长波辐射的计算。在此基础上,选取花生幼苗、开花和饱果成熟三个关键的生长期的近地层观测资料代入模式,对花生根域土壤水分动态变化进行短期模拟,探究不同生长期的花生生长特性和气象因素对模拟结果的影响,并且针对模型提出了基于集合卡尔曼滤波的单点数据同化方案以提高精度。与观测结果进行验证后,结果表明:在不同生长期下,极端天气越少、植株形态越成熟稳定,模拟结果越准确。在进行数据同化后,模型精度得到明显提高。展开更多
以国产高分一号(GF-1)宽幅数据(wide field of view,WFV)为数据源,采用简单生物圈模型2(simple biosphere model2,SiB2)对黑龙江省漠河县森林植被叶面积指数(leaf area index,LAI)进行估算,并与增强植被指数(enhanced vegetation index,...以国产高分一号(GF-1)宽幅数据(wide field of view,WFV)为数据源,采用简单生物圈模型2(simple biosphere model2,SiB2)对黑龙江省漠河县森林植被叶面积指数(leaf area index,LAI)进行估算,并与增强植被指数(enhanced vegetation index,EVI)线性模型的估算结果进行对比,结合地面实测LAI数据分别对这2种模型估算结果进行精度评价。结果表明,采用EVI线性模型估算LAI,决定系数R 2为0.582,均方根误差(root mean square error,RMSE)为0.701;而采用SiB2模型估算LAI,R 2为0.798,RMSE为0.358,均比EVI线性模型有所改善。该研究发现,结合中高空间分辨率的GF-1 WFV数据,SiB2模型更适宜于该研究区森林植被的LAI反演。展开更多
文摘SiB2(Simple Biosphere Model version 2)是将植物生理学、土壤微气象学结合起来用以研究单层植被中的水、能量以及CO_2通量变化的陆面过程模型。为了使SiB2适用于江西低丘红壤区农田小流域生态系统,根据在余江县花生地试验区的实地测量以及SiB2提供的土壤和作物分类,确定土壤特性参数和花生形态学参数,调整部分花生生理学、光学参数,并修正SiB2长波辐射的计算。在此基础上,选取花生幼苗、开花和饱果成熟三个关键的生长期的近地层观测资料代入模式,对花生根域土壤水分动态变化进行短期模拟,探究不同生长期的花生生长特性和气象因素对模拟结果的影响,并且针对模型提出了基于集合卡尔曼滤波的单点数据同化方案以提高精度。与观测结果进行验证后,结果表明:在不同生长期下,极端天气越少、植株形态越成熟稳定,模拟结果越准确。在进行数据同化后,模型精度得到明显提高。
文摘以国产高分一号(GF-1)宽幅数据(wide field of view,WFV)为数据源,采用简单生物圈模型2(simple biosphere model2,SiB2)对黑龙江省漠河县森林植被叶面积指数(leaf area index,LAI)进行估算,并与增强植被指数(enhanced vegetation index,EVI)线性模型的估算结果进行对比,结合地面实测LAI数据分别对这2种模型估算结果进行精度评价。结果表明,采用EVI线性模型估算LAI,决定系数R 2为0.582,均方根误差(root mean square error,RMSE)为0.701;而采用SiB2模型估算LAI,R 2为0.798,RMSE为0.358,均比EVI线性模型有所改善。该研究发现,结合中高空间分辨率的GF-1 WFV数据,SiB2模型更适宜于该研究区森林植被的LAI反演。