Quantifying uncertainties from additional nitrogen data and processes in a terrestrial ecosystem model with Bayesian probabilistic inversion

发表时间:06/26/2017

作者:Zhenggang Du , Xuhui Zhou , Ju

来源:Journal of Advances in Modeling Earth Systems, 2017, 9(1): 548-565.

题名: Quantifying uncertainties from additional nitrogen data and processes in a terrestrial ecosystem model with Bayesian probabilistic inversion

作者:Zhenggang Du , Xuhui Zhou , Junjiong Shao, Guirui Yu, Huimin Wang, Deping Zhai, Jianyang Xia, and Yiqi Luo

来源:Journal of Advances in Modeling Earth Systems, 2017, 9(1): 548-565.

 

为提高模型的模拟精准度,越来越多生态系统过程和观测数据被应用的陆地碳循环模型研究中。然而,这也从模型结构和数据两方面给模型结果带来不确定性。在此背景下,本研究基于马尔可夫-蒙特卡罗(Markov chain Monte Carlo)概率反演的方法,通过比较同一模型框架下(TECO)两个模型结构(TECO-C与TECO-CN)并利用不同数据(碳循环相关观测数据与氮循环相关观测数据)进行模型反演,利用Shannon信息指数,成功定量区分模型结构与数据对生态系统碳储存模拟的不确定。结果发现,模型结构和数据在短期都降低了模型模拟的不确定性;在长期模拟中,观测数据降低不确定性而模型结构却增加了模拟结果的不确定性。在所研究站点内,由于缺乏土壤碳库观测数据以及观测频率较低,在短期和长期都给模拟结果带来一定不确定。

该论文发表在SCI 1 区刊物 JAMES(影响因子:6.41)上。我学院杜正刚为第一作者,周旭辉教授为通讯作者。

全文链接地址:_http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/2016MS000687/full