基于贝叶斯机器学习的生态模型参数优化方法研究

参数优化方法是准确估计生态模型参数、降低其不确定性的有效手段。本文提出一种基于贝叶斯机器学习的No-U-Turn Sampler（NUTS）生态模型参数优化方法。NUTS是一种高效的参数优化方法,每次取样中利用递归算法生成候选参数集（二叉树）推断参数的后验信息,如果满足约束条件“非U型回转”,不断构建子树更新参数;否则,记录本次抽样的“最优”参数集,并开始下一次取样,直到获取足够样本。该算法在每次取样中充分优化参数,避免因随机游走行为产生冗余抽样,提高了参数优化效率。本文以千烟洲亚热带人工针叶林碳通量模拟为例,基于Pymc3框架利用NUTS参数优化方法实现了碳通量（Net Ecosystem Exchange,NEE）模型参数反演,并与Metropolis-Hastings（MH）方法进行对比。结果表明,本文算法的参数值达到稳定波动时的抽样次数减少了85%左右,参数优化效率提升3倍左右。参数优化后,2种NEE模型中7个参数不确定性降低10%~53%。此外,NEE模拟效果明显提升,模拟值与实测值的R²分别提高23%和17%,RMSE分别降低3%和4%。综上所述,本文提出的参数优化方法对生态领域的参数估计或数据同化工作具有一定的借鉴意义。     

中国陆地生态系统碳收支集成研究的e-Science系统构建

全球/区域生态系统碳循环研究具有多台站联网观测、多源异构数据、多模型综合分析、跨领域科学家协同工作等特点。以中国陆地生态系统通量观测研究网络(ChinaFLUX)为基础平台,论述建立碳循环科研信息化环境(e-Carbon Science)的迫切性,系统阐述e-Carbon Science的目标、组成、关键技术及研究进展,构建了由"四环境(碳循环数据集成与服务环境、模型模拟环境、可视化分析环境、科研协同工作环境)、三系统(站点、区域、全国尺度陆地生态系统碳收支评估应用系统)"组成的ChinaFLUX e-Carbon Science,形成ChinaFLUX通量数据采集—传输—存储—管理—处理—可视化—共享服务的一体化系统,实现不同尺度的碳收支快速评估与模拟,支撑并促进我国陆地生态系统碳循环研究和生态信息学发展,对我国野外台站网络信息化起到引领和示范作用。     

基于OGC WPS的碳循环模型服务平台的设计与实现

 碳循环模型是模拟陆地生态系统,估计和预测不同尺度碳收支格局和变率的重要手段。但传统碳循环模型应用中存在数据处理量大、运算复杂、互操作性差、难以推广等问题。由开放地理信息联盟(OGC)制定的网络处理服务(WPS)标准为实现碳循环模型的发布、共享、重用与组合,促进碳循环模型的发展和应用提供了一种新的途径。本文遵循OGC WPS标准,以SOA设计了碳循环模型服务平台的整体架构,详细描述了平台模型接口设计、模型算法开发、WPS服务的封装与发布、平台浏览器客户端界面开发等关键环节的实现方法,为用户提供了碳循环相关数据和模型服务的发布、管理、调用、组合、异步交互、状态监控和结果可视化等功能。并以VPM模型服务链为应用实例,演示碳循环模型WPS服务开发、封装、调用和组合的方法,展示了该服务平台的功能。该平台的建立为我国碳循环模型研究的发展提供了技术支撑。     

1981-2010年中国散射光合有效辐射的估算及时空特征分析

光合有效辐射（Photosynthetically active radiation,PAR）是植物光合作用的主要能量来源,其散射组分能够增强植被冠层光能利用率,从而增加碳吸收。因此,散射PAR是生态系统生产力模型的重要驱动因子。本文尝试估算我国1981-2010 年的散射PAR,通过空间化得到近30 年月尺度10 km分辨率的散射PAR空间数据集,并分析了其空间分布特征和时间变化趋势。结果表明：（1）1981-2010 年散射PAR多年平均值的空间分布具有明显的空间异质性,总体上东北部较低,南部和西部较高。全国范围内的多年平均值在6.66~15.27 mol m^-2 d^-1之间,且夏季散射PAR最大,冬季最小。（2）1981-2010 年全国所有像素散射PAR年平均值表现出明显的上升趋势,上升幅度为0.03 mol m^-2 d^-1/10a;但前10 年下降趋势明显,且1982、1983、1991 和1992 年存在明显异常。春季的散射PAR呈现微弱的下降趋势,其他季节均呈上升趋势。（3）1981-2010 年散射PAR时间变化率的空间分布具有明显的季节变化和区域差异,我国大体呈现南部区域上升,北部区域下降。     

1981–2010年中国散射光合有效辐射的估算及时空特征(英文)

Photosynthetically active radiation(PAR) is the energy source of plant photosynthesis, and the diffuse component can enhance canopy light use efficiency, thereby increasing the carbon uptake. Therefore, diffuse PAR is an important driving factor of ecosystem productivity models. In this study, we estimated the diffuse PAR of over 700 meteorological sites in China from 1981 to 2010 using an empirical model based on observational data from Chinese Ecosystem Research Network(CERN) and China Meteorology Administration. Then we derived the spatial data set of 10 km monthly diffuse PAR using ANUSPLIN software, and analyzed the spatiotemporal variation characteristics of diffuse PAR through GIS and trend analysis techniques. The results showed that:(1) The spatial patterns of annual average diffuse PAR during 1981–2010 are heterogeneous across China, lower in the northeast and higher in the west and south. The nationwide average value for 30 years ranges from 6.66 mol m-2 d-1 to 15.27 mol m-2 d-1, and the value in summer is the biggest while the value in winter is the smallest.(2) There is an evident increasing trend of annual diffuse PAR during recent 30 years, with the increasing amplitude at 0.03 mol m-2 d-1/10a. But a significant declining trend is shown in the first 10 years, and obvious anomalies can be seen in 1982, 1983, 1991 and 1992. And there is a downtrend in spring and an uptrend in all the other seasons.(3) The spatial distribution of temporal variation rates of diffuse PAR is inhomogeneous across the country, generally decreasing in the north and increasing in the south.     

基于MapReduce的空间敏感性分析并行算法设计

近年来,随着遥感空间数据广泛应用于生态系统,推动了区域尺度生态遥感参数模型的发展。敏感性分析对识别模型关键参数,降低模型不确定性和完善模型具有重要作用。区域尺度的生态遥感参数模型,在进行模型参数敏感性分析时,由于涉及到空间数据的复杂运算,单机环境无法满足快速分析的要求。为了提高生态遥感参数模型空间敏感性分析效率,本文以青藏高原为研究区域,利用植被光合模型VPM(Vegetation Photosynthesis Model)和开源云计算平台Hadoop,设计和实现了基于Sobol′的生态遥感参数模型空间敏感性分析并行算法,并在实验室集群环境下进行算法分析,验证了算法的有效性和适用性。该算法的核心是利用MapReduce并行编程技术,对空间敏感性分析中的地图抽样和模型迭代过程进行任务分割,将分割后的子任务分配至不同的计算节点进行并行计算。实验表明,本文提出的并行策略,能有效缩短地图抽样和模型迭代计算时间,相比于单机算法,并行算法的运行速度提高了14倍左右。     

基于数字相机图像的长白山森林物候模拟

植被物候作为全球植被和陆面过程模型的重要参数,对其状态的准确描述在很大程度上决定着模型的模拟精度。温带森林作为北半球中高纬度地区主要植被类型及全球重要碳源,研究其物候期的变化将提高对区域碳通量的估算精度。本文以长白山阔叶红松林为研究对象,探讨了数字相机图像在物种尺度物候模拟及群落尺度物候模型改进方面的作用,结果如下：（1）物种尺度上,利用数字相机能获取两种植被（红松,蒙古栎）较为准确的物候期（与人工观测数据比较,绝对误差〈3d）;（2）群落尺度上,基于数字相机图像获取的冠层状态数据提高了基于气象数据的物候模型（GSI：growingseasonindex）的模拟精度（R2=0．9）,尤其是秋季物候模拟,为进一步分析群落物候的环境控制因子提供了有力手段。研究表明：数字相机不仅能够提供精确地基于物种尺度的物候数据,还可为遥感物候数据的校正提供参考,同时为生态模型中物候模块的改进及降低区域尺度碳通量模拟不确定性提供了新的思路。     

中国东部南北样带森林生态系统蒸腾与蒸散比值（T/ET）时空变化

植被蒸腾与蒸散的比值（transpiration/evapotranspiration, T/ET）表征了植被蒸腾对生态系统蒸散的贡献率,是准确量化生态系统水分利用效率的关键参数,对研究植被水分运移的生理生态机理以及碳水循环关系具有重要意义。基于站点数据验证PT-JPL模型（Priestly-Taylor Jet Propulsion Laboratory Model）模拟精度,集成遥感数据和气象栅格数据模拟中国东部南北样带森林生态系统2001-2010年T/ET,并分析其时空变化及影响因子。结果表明：① PT-JPL模型适用于中国东部森林生态系统蒸散及其组分模拟,具有较高的稳定性和可靠性;② 中国东部南北样带森林生态系统T/ET空间差异显著,整体呈南部低、北部高,主要由夏季T/ET空间格局主导;样带整体T/ET均值为0.69,2001-2010年呈显著缓慢上升趋势,增幅为0.007/yr（p < 0.01）;③ T/ET季节和年际变异的主控因子不同：温度和EVI是影响T/ET季节变异的关键因子,两者均可解释T/ET季节变异的90%左右（p < 0.01）;而T/ET的年际变异则主要受EVI影响,解释率为53%（p < 0.05）。     

基于熵权法的南水北调西线工程区生态环境综合评价

在遥感和地理信息系统软件支持下,提取并分析了参与研究区生态环境质量综合评价的6个参评因子:海拔高程、土地覆盖类型、植被指数、植被净初级生产力、年均温度、年降水量诸自然环境因子的现状。通过熵权法确定6个参评因子的权重值,建立研究区自然生态环境质量综合指标评价模型,并利用该模型对南水北调西线一期工程区的自然环境进行定量分析。