耦合多源数据的森林碳水通量模型驱动参数同化机制

项目名称： 耦合多源数据的森林碳水通量模型驱动参数同化机制

项目编号： No.31370637

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2013

项目学科： 农业科学

项目作者： 周国模

作者单位： 浙江农林大学

项目金额： 80万元

中文摘要： MODIS LAI/NDVI和MERRA产品存在高不确定性和低空间分辨率等问题，成为大尺度森林碳水通量估算稳定性和准确性的瓶颈。如何耦合和同化多源数据，获取高质量、时空连续的驱动参数，是降低大尺度估算误差的有效途径。本项目将以样地调查、卫星遥感、无人机航拍、通量塔和无线传感等数据为基础，精度、时间和空间分辨率三要素融合为目的，采用共轭梯度法、集合卡尔曼滤波、变分法等优化算法，研究耦合多源数据的关键驱动参数同化机制，研发（1）同化无线传感数据和辐射传输模型的PAR反演方法；（2）耦合航片和Beer-Lambert定律的高精LAI转换方法；（3）基于实测LAI、MODIS反射率和Beer-Lambert定律+PROSAIL耦合模型的LAI/NDVI同化方法；（4）关键驱动参数耦合和同化应用软件。评价参数同化技术对提高竹林碳水通量反演精度的贡献，为降低大尺度碳水通量估算误差提供技术支撑。

中文关键词： 数据同化；叶面积指数；光合有效辐射；碳通量；生态过程模型

英文摘要： Huge uncertainties and coarse resolution of MODIS leaf area index (LAI)/normalized difference vegetation index (NDVI) and MERRA products have became the bottleneck to achieve stability and accuracy of forest carbon and water flux model.The best way to sol

英文关键词： Data Assimilation；Leaf Area Index；Photosynthetically Active Radiation；Carbon Flux；Ecological Process Model