准确量化和预测陆地生态系统碳水通量对于理解陆气间相互作用，预测未来气候变化和控制温室效应具有重要意义。通量观测和模型模拟是目前研究碳水通量的两种主要方法。通量观测精度较高，但观测范围局限、站点分布不均匀，易受环境影响，难以区域扩展；模型模拟可实现不同尺度参量估算，但由于理想化假设、模型参数和驱动数据等限制，导致其模拟结果往往与真实值存在较大偏差。模型-数据融合方法主要是通过参数估计和数据同化两种技术集成观测和模型信息，建立两者相互制约调节的优化关系，以提高模型结果与真实值之间的匹配程度。基于该思路，本研究在地面观测数据、遥感卫星资料以及相关气候环境数据基础上，重点突破全球动态植被模型（Lund-Potsdam-Jena Dynamic Globa Vegetation Model.LPJ-DGVM）敏感参数优化方法，获取适宜中国的参数化方案：在此基础上，引入数据同化算法，将遥感卫星产品信息与模型相融合，在模拟过程中不断校正原有模型模拟轨迹，提高模型适用性。将以上改进的模型推广至中国区域，实现对20002015年中国地区总初级生产力（Gross Primary Productivity GPP）和敬发（Evapotranspiration，ET的空间格局模拟及分析。主要结论如下1）将LP」DGwM中所选出的22个可调参数（涉及光合、呼吸、水平衡异速生长、死亡、建立以及土壤和掉落物分解共七个作用领域）在各自取值范围内随机获得不同的参数组合，结果表明22个参数可引起GPP和ET模拟结果产生较大的不确定性，尤其集中在生长季。所有站点GPP相对不确定性（Relative Uncertainty，RU）基本保持在09-1.25之间，不具有明显的年际变异性：ET相对不确定性RU月变化趋势明显，且基本处于0.5以下，明显低于GPP，说明所筛选的22个参数对GP模拟产生的影响更为显著。
标签： 数据融合
上传时间： 2022-03-16
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在无线电测量中"，经常碰到的问题是对网络的阻抗和传输特性的测量。这里所说的传输特性，主要是指：增益和衰减、幅频特性、相位特性和时延特性。最初，这些网络参数的测量采用的是点频测量的方法，即在固定频率点上逐点进行测量，测量较为简单，因此对测量设备的性能要求不是很高。随着系统及元器件逐步向宽频带方向发展，常常需要在所要求的宽频带内多个频率点上进行测量才能了解被测器件的宽频带特性。早期的测量设备不仅只能做点频测量，而且每个频率点测量所消耗的时间也比较长，这样在测量宽频带器件时就显得非常繁琐，工作效率低，并且常常会因为测量频率点选取的疏密不同而影响测量结果，特别是对于某些特性曲线的锐变部分以及个别失常点，很可能会由于测量频率点选取不到而使得测量结果不能反映真实结果。基于上述原因，扫频测量技术得以出现并飞速发展。在扫频测量中，用扫频信号--个频率随时间按一定规律，在一定频率范围内扫动的信号代替以往使用的固定频率信号，可以对被测网络进行快速、定性或定量的动态测量，给出被测网络的阻抗特性和传输特性的实时测量结果。随着电子计算机技术和微电子学的发展，微处理器在扫频测量装置中逐渐被采用，使扫频测量可以达到更高的则量精确度
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