干旱指数对森林碳水循环结果定量影响研究

The forest is the main body of the terrestrial ecosystem, which plays an important role in reducing the greenhouse effect and maintaining the global carbon balance. Evaluation of carbon and water fluxes in forest ecosystems at regional scale is an important part of the global carbon and water cycle and corresponding research on climate change regions, and process models are important technical approaches to analyze and predict regional carbon and water balance. This kind of mechanism model can simulate the behavior and characteristics of forest ecosystem better, but there are many deficiencies such as many parameters, uncertainty of model driven data and parameters, and uncertainty caused by error propagation of the model itself. This study will use the forest in the northeast of our country as the research object, starting from the drought index, using the data assimilation method, optimize the parameters of the model, combining the flux data, remote sensing data, climate models and ecological process model, to further improve the reliability of the model results, the realization of regional scale forest carbon flux estimates, the impact of climate change on water the simulation results of forest carbon cycle, and forest carbon sink / source spatial pattern and variation. The research results have important theoretical and practical significance for studying the carbon and water cycle of forest ecosystem and the source / sink of global carbon, as well as the strategic decisions and measures for forest ecosystem management in China.

森林是陆地生态系统的主体，在减缓温室效应、维持全球碳平衡中发挥重要作用。区域尺度森林生态系统的碳水通量评价，是全球碳水循环以及对气候变化区域相应研究的重要内容，而过程模型则是分析和预测区域碳水平衡的重要技术途径。该类机理模型能够较好地模拟森林生态系统的行为和特征，但目前模型存在所需参数较多，模型驱动数据和参数不确定性，以及模型本身误差传播导致的不确定性等不足。本研究将以我国东北森林为研究对象，从干旱指数入手，采用数据同化方法，优化模型参数，将通量数据、遥感数据、气候模型和生态过程模型相融合，进一步提高模型结果的可靠性，实现区域尺度森林碳水通量估算，分析气候变化对森林碳水循环模拟结果影响，以及森林碳源/汇的时空格局和变化规律。本研究成果对于研究森林生态系统碳水循环和全球碳的源/汇，以及我国制定应对全球变化的战略决策和森林生态系统管理措施具有重要的理论与实践意义。

森林生态系统是陆地生态系统的主体，森林在减缓温室效应、维持全球碳平衡中发挥重要作用。本研究以东北森林为研究对象，借助3S技术，采用数据同化方法，将通量数据、遥感数据、气候模型和生态过程模型相融合，优化模型参数，提高模型区域应用的可靠性，分析干旱指数对森林碳水循环结果的影响，估算区域尺度森林碳水通量，探究森林碳源/汇的时空格局和变化规律，为我国区域森林增汇政策的制定，以及森林可持续发展提供科学依据。研究结果表明：（1）通过对比验证，改进Biome-BGC模型比默认模型获得较好的模拟效果，GPP和Re误差分别降低了22.87%和57.03%；（2）2000-2018年多时间序列SPEI的时空特征：在时间上，具有干湿变化的阶段性和趋势性，总体呈由干旱变为湿润的趋势。在空间上，主要有干湿同向型、东-西干湿反向型和东南-西北干湿反向型。随着时间尺度的增大，干湿分界线由复杂变为简单，呈由东南向西北的偏移，干湿空间分布的地域分异规律性越显著；（3）2000-2015年东北森林碳源/汇的时空格局和变化规律：NEP年值变化为-349.78-314.08gC·m-2·a-1，年均值大小关系：大兴安岭>长白山>小兴安岭；针、阔和混交林彼此相差不大。NEP月均值年内变化表现为单峰曲线，呈非生长季值较低，生长季4-11月值较高的特点；（4）SPEI干旱指数与降水呈正相关，而与潜在蒸散呈负相关。东北森林的固碳能力相对稳定，在气候变化和扰动因素影响下，会降低NEP值引起个别年份出现较大波动。由干旱程度所决定，温度升高、降雨量减少造成干旱也会降低NEP值。另外，在全球变暖下，发生干旱时，当大气中CO2浓度升高时，进一步促进植被的光合作用，也会可能造成干旱地区的植物出现“疯长”的现象。本研究成果将为森林生态系统碳水循环和全球碳的源/汇的理论研究，准确评估和预测森林生态系统碳水循环过程对气候变化的响应，以及我国制定应对全球变化的战略决策和森林生态系统管理等提供重要的技术手段和科学依据。