【摘 要】
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预测森林土壤呼吸对研究陆地生态系统的碳循环和气候变化有重要意义,而不同尺度(全球、国家和区域)的预测模型作用不同。由于样点数量有限,区域尺度的土壤呼吸模型研究较少。本文提出一种区域建模的新思路:基于有限样点建立线性模型实现对大尺度森林土壤呼吸模型的预测值进行修正。结果表明,直接应用全球、全国尺度模型于广西和广东省,其精度相比原模型精度分别下降40%和53%。而基于两广内32个实测样点值,通过选取不
【机 构】
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广西大学/广西森林生态与保育重点实验室,广东省林业科学研究院
【基金项目】
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广西自然科学基金项目(2018GXNSFBA138035,2018GXNSFAA050135),广东省林业科技计划项目(2019-07)资助。
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预测森林土壤呼吸对研究陆地生态系统的碳循环和气候变化有重要意义,而不同尺度(全球、国家和区域)的预测模型作用不同。由于样点数量有限,区域尺度的土壤呼吸模型研究较少。本文提出一种区域建模的新思路:基于有限样点建立线性模型实现对大尺度森林土壤呼吸模型的预测值进行修正。结果表明,直接应用全球、全国尺度模型于广西和广东省,其精度相比原模型精度分别下降40%和53%。而基于两广内32个实测样点值,通过选取不同分区参数(森林类型、温度和降水)分别建立线性模型实现对两个大尺度模型的预测值进行修正,其中,降水分区参
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