基于FBEM模型的全球森林固碳特征研究文献综述

 2022-08-10 14:52:11

基于FBEM模型的全球森林固碳特征研究文献综述

  1. 引言

自工业革命以来,随着各国工业发展的加快,一系列的环境问题相继出现。其中,温室气体的过度排放导致全球气温的升高,继而影响了生态环境内部的稳定。在1750年(工业革命开端),CO2浓度约为277ppm,截止到2017年,大气中CO2浓度已增至405.0plusmn;0.1ppm[1]。根据全球碳计划组织(Global Carbon Project)发布的一份报告,2018年全球的碳排放约增加2%,这是继2017年碳排放小幅度增长后,碳排放增幅达到的新峰值。在2018年,政府间气候变化专门委员会(IPCC)发布报告称,全球升温速度持续下去,将在12年后升温超过1.5℃,给全球生态环境、社会经济造成不可挽救的后果,导致全球海平面上升,生物多样性降低以及水热失调造成的生存环境恶劣化。由此可见,大气中CO2浓度过高是当前亟待解决的主要环境问题之一。

森林生态系统是陆地生态系统的主体,且森林具有强大的固碳功能,在调节全球碳平衡、改善全球气候变化方面发挥着巨大的作用[2-3]。森林因其内部结构复杂、生物种类多样,成为陆地生态系统中重要的碳库,碳储量巨大,21世纪初,森林的固碳量约占全球碳汇的27%[4]。森林通过将大气中CO2固定在有机物中,从而变为碳储量累积。因此,森林碳储量的微小变化,对全球气候会产生显著的影响。所以,对森林生态系统的碳通量进行定量描述具有十分重要的意义。

目前,国内外获取区域尺度碳通量的手段多是通过模型模拟的技术,针对不同的地区,个别参数的值有相应的变化。模拟过程中,根据地区已获取观测数据对模型参数进行优化,以提升模型模拟值与观测值的匹配程度。目前已发展出一系列的模拟模型,它们的模拟能力、精确性在不断提高。模型数据融合技术,通过将已有测量数据与模拟模型融合,运用数学方法对模型的各项参数进行优化,使模拟结果与测量值之间误差最小化,以更精准地模拟和预测生态系统变化。通过模型模拟的森林生态系统的碳通量变化,以进行森林生态系统碳储量现状的估算和明确森林固碳能力变化情况,也可为区域尺度的森林碳源/碳汇情况的研究提供可靠的依据。

本研究利用基于通量数据的生态系统模型(FBEM),对其进行参数优化,探讨不同地区森林生态系统的光合与呼吸特征。对于提高模型预测能力,分析生态系统碳循环对全球变化的响应具有重要意义。

  1. 国内外研究进展

2.1森林生态系统碳通量特征

目前全球针对碳通量的研究,在多种生态系统上展开,主要有森林、草原、农田生态系统等陆地生态系统[5-9],陆地生态系统作为重要的碳汇一直受到广泛的关注,而森林生态系统的碳储量占陆生生态系统碳储量的33%-46%,是陆地生态系统中重要的碳库。

森林生态系统作为陆地生物圈碳循环的主体,在维持全球碳循环方面发挥着重要的作用,吸引学者对森林生态系统的结构和功能深入了解。从全球森林生态系统碳储量来看,低纬地区的森林生态系统碳储量最多,其次是高纬地区,碳储量最少的是中纬地区的温带森林[10]。温带森林的碳储量虽然较少,但造林面积大,未来固碳能力大。研究森林生态系统碳通量时,常用以下几个数值作为衡量生态系统碳源/汇的评价标准:净初级生产力(NPP)、生态系统净生产力(NEP)、生态系统净交换(NEE)。基于森林生态系统的碳通量数据,可进行森林生态系统碳储量现状的估算和明确森林固碳能力变化情况,也可为区域尺度的森林碳源/碳汇情况的研究提供可靠的依据

随着对森林生态系统的深入了解,近年来国内外对森林生态系统碳通量的研究越来越深入,碳通量主要包括输入和输出,当输入大于输出时,生态系统表现为碳汇,反之则表现为碳源。众多研究表明,从日尺度看,森林生态系统白天为碳汇,晚上为碳源。从长期看,不同地区和时段的森林生态系统的碳源/汇功能,仍存在较大的不确定性。森林处于生长期初期和末期时,生态系统呼吸作用加强,可能导致生态系统表现为碳源。闫敏的研究得出,在东北森林生态系统,生长季4-11月的NEP值较高,非生长季的NEP值较低[11]。陈亮对常绿落叶阔叶混交林这种亚热带典型森林生态系统进行实验,发现其在1、12月表现为碳源,全年其它时段表现为碳汇[12]。碳通量受生物和非生物因素影响,而这些因素有些会随着季节的变化而变化,导致碳通量的变化呈现明显的季节特征,在一定概率上导致了森林生态系统碳源/汇的不稳定。对于落叶树种,碳通量的季节变化特征可能会比较明显。对于热带森林,在其受到人为破坏或是植被退化,将是一大规模的碳源,有学者通过大气传输模型,验证了热带森林是大气中CO2的一个重要碳源[13]

剩余内容已隐藏,您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容!立即支付

发小红书推广免费获取该资料资格。点击链接进入获取推广文案即可: Ai一键组稿 | 降AI率 | 降重复率 | 论文一键排版