基于Biome-BGC模型的太白山南北坡巴山冷杉林生态系统动态探究

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全球变暖已经引起社会各界的关注,并且逐步影响到生态系统的平衡与稳定。植被是陆地生态系统中对气候变化最为敏感的群体。但是,不同植被、同一植被在不同地区对同一时间内气候变化有全然不同的敏感度。为了更好地探究太白山南北坡巴山冷杉的生长动态、空间变异及其对气候变化的响应,本文收集整理了太白山地区1959—2013年55年间的气象数据,运用BIOME-BCC模型进行模拟计算后对其输出数据进行提取分析,得到了太白山南北坡巴山冷杉林的多年NPP、ET、LAI、NEP和碳密度,并分别分析其与气候要素的相关关系。随后,分别利用ARIMA模型、R语言、NAR动态神经网络对太白山南坡巴山冷杉林NPP的动态变化进行趋势拟合与短期预测,建立了太白山南坡巴山冷杉林NPP的时间序列模型。并应用白噪声检验等相关检验方法对三种模型的预测效果进行了确认。主要结论如下:(1)1959—2013年,太白山南北两坡巴山冷杉林的NPP、ET、NEP、LAI和碳密度等都有不同程度的波动,但总体上为上升趋势。太白山南北两坡的巴山冷杉林生长并不同步,在气温、降水、地形、光照等多种要素的综合作用下,南坡巴山冷杉林比北坡巴山冷杉林生长更快,NPP、ET、LAI、NEP和碳密度等均大于北坡。(2)在1959—2013年55年间,气温、降水等气候要素对太白山南北两坡巴山冷杉林生态系统的发展演替产生了重要影响,尤其是气温的作用十分明显。(3)气候要素对太白山南北坡巴山冷杉林生态系统的影响程度不同。南坡巴山冷杉林生态系统受气候干扰程度较小,而生长于太白山北坡的巴山冷杉林生态系统对气候变化更为敏感(4)在对秦岭地区多个样点进行模拟之后可以发现,巴山冷杉林NPP在巴山冷杉林下限开始随着海拔升高而增加,到达一定海拔后,趋于稳定,随后再次下降。最高值邻近2800米。在坡向上也印证太白山巴山冷杉林生态系统模拟的结果,即:南坡巴山冷杉林NPP的累积速度会快于北坡,且相对而言受气候影响也略弱。(5)太白山南坡巴山冷杉林NPP在短期内仍保持着波动上升的趋势,基至有可能出现1959年以来的最高值;文中采用的三种预测方法在拟合效果与预测结果上均收到了较好的效果,建立了适用于拟合太白山南坡巴山冷杉林NPP动态变化的时间序列模型。(6)在针对巴山冷杉林NPP未来变化的预测方面,三种预测模型各有特点,如ARIMA模型的对太白山南坡巴山冷杉林NPP的预测结果通过了白噪声检验,并给出了在不同置信区间下的可能结果;NAR动态神经网络模型的拟合效果较好,也通过了误差自相关性的检验,预测结果较好的模拟了太白山南坡巴山冷杉林NPP在未来一段时期内的变化趋势。R语言在剔除异常数据点后能够运用基础数据较好的对太白山南坡巴山冷杉林NPP动态变化做出模拟,结果表明预测结果与验证结果相关性达到了0.944,误差项的P值也远低于0.01。
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