关键词：敏感性分析 傅里叶幅度灵敏度检验扩展法 净初级生产力 蒸散 

摘要：生态过程模型的发展为研究者在长时间序列和区域尺度的研究提供了便利,但模型模拟的准确性受到模型自身结构、模型参数估计合理性的影响。敏感性分析能够定量或定性筛选出对模型模拟结果影响较大的敏感参数,是模型参数校准过程中的重要工具,也是建模和应用的先决条件。该文以阔叶红松林为研究对象,采用全局敏感性分析方法——傅里叶幅度灵敏度检验扩展法(EFAST)对Biome-BGC模型的生理生态参数进行了敏感性分析,分别分析了红松(Pinuskoraiensis)和阔叶树的净初级生产力(NPP)、蒸散(ET)对参数变化的敏感性。结果表明:(1)模拟红松NPP的不确定性高于阔叶树,但二者的模拟ET的不确定性均较小。阔叶树的NPP和ET对生理生态参数的敏感性总体上都小于红松。(2)无论是红松、阔叶或其他植被类型,模拟NPP均表现出对叶片碳氮比、细根碳氮比、比叶面积(SLA)和冠层截留系数的敏感性,这4个参数的高敏感性主要是由模型自身结构所决定的,与植被类型和研究地区的关系较小。对模拟ET而言,细根与叶片碳分配比、新茎与新叶碳分配比和SLA均是影响红松和阔叶树ET的敏感参数,但红松ET主要受参数与参数间的二阶或多阶交互作用的间接影响,而阔叶树ET则主要是受到敏感参数直接效应的影响。(3)除了上述影响红松和阔叶树碳水通量的共性参数外,诸如核酮糖-1,5-二磷酸羧化酶中叶氮含量、叶片与细根周转率、所有叶面积与投影叶面积之比等也是对模拟结果有影响的重要参数,但是其敏感程度随物种不同和研究区不同而不同,所以这类参数可以根据具体情况进行参数本地化,对于其他不敏感参数则可以采用模型缺省值。

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