陆地生态系统多源遥感观测数据同化方法研究
        
            编号:904
             稿件编号:1635            访问权限:仅限参会人
                            更新:2021-06-15 14:54:50            浏览:1327次
            口头报告
        
        
        
            摘要
            陆地生态系统模型在估算碳通量时存在较大的不确定性,其主要来源为模型的简化及参数的不确定性。基于变分法的数据同化可以同时实现对模型状态变量和参数的优化;同时遥感数据的大量涌现为数据同化提供了数据支持。针对生态系统水-碳耦合的特点,研究开展了应用遥感观测土壤水分优化陆地生态系统碳通量的一系列研究,在不同尺度上证实了土壤水分在生态系统碳通量优化中的重要作用。同时,研究首次提出了联合多源遥感观测优化陆地生态系统碳通量的方法,可有效减小区域碳通量估算不确定性。报告还将介绍基于中国生态系统模型BEPS构建的融合多源遥感观测的数据同化系统NUCAS。
         
        
        
        
                稿件作者
                
                    
                                
                                    
                                                                    
                                吴谋松
                                南京大学
                            
                                
                                                                                                            
                                江飞
                                南京大学
                            
                                
                                                                                                            
                                居为民
                                南京大学
                            
                                
                                                                                                            
                                王军
                                南京大学国际地球系统科学研究所
                            
                                
                                                                                                            
                                王恒茂
                                南京大学
                            
                                
                                                                                                            
                                何维
                                南京大学
                            
                 
                     
        
     
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