| 摘 要： | 建立在植物生理生态机理上的过程模型Biome-BGC,能够较好地模拟陆地生态系统的行为和特征并被广泛采用。现有基于Biome-BGC的研究多侧重于模型季节和年尺度模拟精度的评价和应用,对不同气象条件下模型模拟精度的评价则较少。本研究利用全球长期通量观测网络Fluxnet验证了4个代表性针叶林站点——Lavarone(意大利)、Renon(意大利)、Loobos(荷兰)、Fyodorovskoye(俄罗斯),模拟了2011—2013年日总初级生产力(gross primary productivity,GPP),并着重分析该模型在上述研究区域不同气象条件下日GPP的模拟精度。结果表明:模拟值在整体趋势上较通量验证值偏小(4%~25%);有降水的条件下,Biome-BGC模型较无降水的条件下具有更好的模拟效果(相关系数rno rain为0.843~0.936和rrain为0.887~0.952,P<0.01),并且典型雨天的模拟精度高于典型晴天(rsun为0.830~0.915和rrain为0.887~0.952,P<0.01)。本文结果加深了Biome-BGC模型在不同气象条件对GPP模拟的不确定性理解,明确了不同气象条件下模拟碳通量的适用性,为进一步提高模型模拟精度提供了参考。
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