陆地生态系统碳循环是一个复杂的过程,其模型机理常包含大量难以直接估计的参数。模型数据融合技术是准确估计模型参数的重要手段,对降低参数不确定性、提高模型模拟精度具有重要意义,因此模型数据融合技术成为生态系统碳循环的研究热点。随着生态领域数据密集型时代的到来,数据的爆炸式增长,传统计算平台难以满足快速分析的需求。如何在大尺度场景下,精确、高效地进行模型数据融合成为一个挑战性的问题。本文通过对分布式存储系统、分布式计算平台和Pymc3概率编程框架的深入研究分析,提出一种基于Spark的大尺度碳循环模型数据融合方法,研究内容如下。(1)通过对模型数据融合技术的研究,本文提出一种基于贝叶斯机器学习的生态模型参数优化方法。该方法基于方向抽样,避免因随机抽样产生大量冗余样本,能够大大提高参数优化效率。(2)针对传统计算平台存储容量小、资源利用率低和磁盘输入输出交互频繁等问题。本文提出一种基于Spark分布式计算平台的大尺度碳循环模型数据融合方法,能够精确、高效地实现大尺度场景下的碳循环模型数据融合。(3)通过对分布式计算平台的研究分析,本文对Spark计算平台进行深入优化,确保充分利用集群资源,降低计算成本。本文以中国森林生态系统为例,提出了一种基于Spark的大尺度碳循环模型数据融合方法,实现了DALEC碳循环模型的参数优化与过程模拟。结果表明,单站点与大尺度的参数优化效果较好,均符合预期结果与专家经验信息;与单系统、MPI平台相比,默认参数配置的Spark平台计算效率分别提升74.9%、55.9%,说明Spark平台能够有效地提高数据处理效率;与单系统、MPI、默认参数配置的Spark平台相比,参数调优的Spark平台的计算效率分别提升了93.3%、88.3%和29.7%。综上,本文提出的基于Spark平台的大尺度碳循环模型数据融合方法,在确保参数优化效果的基础上,具有更强的计算能力,体现了强大的数据处理能力。