【摘 要】
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陆地生态系统通过光合作用吸收CO2,提供了部分抵消人为排放CO2的能力,有效的减缓了全球变暖的上升趋势。鉴于陆地生态系统在全球碳循环中的核心作用,量化其固碳能力（即总初级生产力,GPP）至关重要。农田作为陆地生态系统的重要组成部分,由于种植类型及生长季节的复杂性使得农田GPP成为全球GPP估算中最大的不确定性来源,如何利用有限的观测数据减少全球农田GPP模拟的不确定性已经成为一个科学性难题。本研究
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陆地生态系统通过光合作用吸收CO2,提供了部分抵消人为排放CO2的能力,有效的减缓了全球变暖的上升趋势。鉴于陆地生态系统在全球碳循环中的核心作用,量化其固碳能力（即总初级生产力,GPP）至关重要。农田作为陆地生态系统的重要组成部分,由于种植类型及生长季节的复杂性使得农田GPP成为全球GPP估算中最大的不确定性来源,如何利用有限的观测数据减少全球农田GPP模拟的不确定性已经成为一个科学性难题。本研究利用马尔科夫链蒙特卡洛方法（MCMC）估算EC-LUE模型中26种作物的最大光能利用率参数（ε*）的后验分布,结合作物类型分布数据利用蒙特卡洛方法估算了2001、2005和2010年全球农田GPP及其不确定性范围,在此基础上进一步探究了模型参数和输入数据集对全球农田GPP估算的影响。具体而言,分别比较了基于单一参数和基于多作物参数模拟的全球农田GPP、基于纯农田像元和基于混合像元模拟的全球农田GPP。主要结论如下:（1）EC-LUE模型中26种作物的ε*参数具有明显差异,范围在1.29-5.23 MJ/g C,最高值为高粱,最低值为棉花,整体而言,C4作物（高粱,玉米等）的参数值明显高于C3作物（小麦,大豆等）,这表明在估算农田GPP时区分不同作物的必要性。模型参数的不确定性受模型性能和观测数据的数量影响,ε*参数不确定性最高的高粱达到1.86 MJ/g C。基于多作物参数模拟的农田GPP在站点尺度上表现出明显的改善,R和RMSE均明显优于MODIS-GPP数据集,观测值与模拟值之比在大多数的站点都保持在0.95-1.05之间,因此在模型中利用多作物参数估算全球农田GPP是一种可行的方法。（2）蒙特卡洛模拟表明2001年、2005年、2010年全球农田GPP分别为11.92±0.73 Pg C、12.24±0.75 Pg C、12.62±0.78 Pg C,总体而言这三年全球农田GPP是在增加的,在26种作物中,仅小麦、玉米、水稻这三种粮食作物就贡献了全球农田GPP的40%以上。GPP高值主要集中在玉米和小麦种植区,比如美国中西部,亚洲的恒河平原以及东南亚的一些岛屿,最高值超过1200 g C m-2yr-1。不确定性在0.1Pg C以上的有8种作物,包括小麦（0.42 Pg C）、玉米（0.3 Pg C）、水稻（0.22 Pg C）、其他多年生（0.19 Pg C）、牧草（0.17 Pg C）、大豆（0.17 Pg C）、高粱（0.17 Pg C）、大麦（0.11 Pg C）,这主要受作物的种植面积和模型参数的不确定性影响,因此估算全球农田GPP可以仅考虑这几种作物模型参数的差别,这不会产生明显的偏差。与其他GPP数据集相比,本研究结果与SIF-GPP和NIRv-GPP接近,高于MODIS-GPP、FLLUXCON和Revised-EC-LUE的结果,但是本研究的结果也在之前估算的农田GPP的范围之内（10.42-16.03 Pg C）。（3）采用单一的参数模拟的全球农田GPP在年总量上并不会发生变化,具体差别主要体现在各种作物上,高粱、玉米等C4作物的GPP被严重低估,而低光能利用率的C3作物则被高估。在空间格局上,两种情况模拟的GPP差异更大,在一些C4作物或高光能利用率的C3作物分布的地区,例如北美平原,萨赫勒地区等,基于单一参数模拟的农田GPP要明显低于基于多作物参数模拟的农田GPP,而在东欧等C3作物种植区则表现出相反的情况;采用基于混合像元模拟农田GPP比基于纯农田像元模拟的农田GPP高出0.5 Pg C yr-1以上,不同作物的GPP也表现出类似的情况,在湿润/半湿润区采用混合像元模拟的农田GPP较高,而在干旱/半干旱区则相反,这主要是不同区域土地利用类型的差异导致。湿润/半湿润区的农田附近多为森林灌木等,重采样过程中会使植被指数高估,在干旱/半干旱区的农田附近则多为草地等,重采样过程中会使植被指数低估,这最终导致了两种模拟情形的差别。
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