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J-GLOBAL ID:201702215610223955   整理番号:17A0357789

二つのアンサンブルKALMANフィルタ同化とBEPSモデルを組み合わせた竹林生態系フラックスシミュレーション【JST・京大機械翻訳】

Simulating of carbon fluxes in bamboo forest ecosystem using BEPS model based on the LAI assimilated with Dual Ensemble Kalman Filter
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巻: 27  号: 12  ページ: 3797-3806  発行年: 2016年 
JST資料番号: W0392A  ISSN: 1001-9332  CODEN: YSXUER  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 中国 (CHN)  言語: 中国語 (ZH)
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葉面積指数(LAI)は森林生態系の炭素循環研究の重要な観測データであり、森林生態系モデルを駆動する炭素循環をシミュレーションする重要なパラメータである。本論文では、モウソウチク林林和雷竹林を研究対象とし、まず二つの竹林の生態系観測ステーション点2014~2015年のMODIS LAI時系列データを同化した。次に,入力としての高品質モウソウチクのLAIと雷のLAIを入力データとして使用し,二次林の生態系の総一次生産性(GPP),正味生態系(交換),全生態系呼吸(TER)などの炭素循環データをシミュレートした。シミュレーション結果をフラックス観測所の実際の観測値によって評価した。さらに,炭素循環シミュレーションに対する異なる質量のLAIの影響を比較した。結果は以下を示す。二つのアンサンブルKALMANフィルタにより得られた林と雷のLAIと実測LAI間の相関関係は極めて顕著であり、R2はそれぞれ0.81と0.91であり、平均二乗誤差と絶対偏差はいずれも小さく、MODIS LAIの製品精度を大きく向上させた。同化モデルによってシミュレートされたモウソウチク林のGPP,NEE,および実際の観測値の間のR2は,それぞれ0.66,0.47および0.64であり,そして,竹林は,それぞれ0.66,0.45および0.73であった。シミュレーション結果は,3回の様条帽盖アルゴリズムによるシミュレーション結果と比較して,3つの回アルゴリズムによって得られたGPP,NEE,およびTERは,それぞれ,11.2%と11.8%の最大精度で,林%と11.8%のシミュレーション精度を向上させることができることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】
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リモートセンシング一般  ,  写真測量,空中写真  ,  森林生物学一般  ,  植物生理学一般  ,  植物生態学 

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