清华大学CIESM模式及其参与CMIP6的方案

世界气候研究计划（WCRP）组织实施第六次国际耦合模式比较计划（CMIP6),清华大学联合国内多家单位,通过多年的模式研发,完成联合地球系统模式（CIESM),除了CMIP6的气候诊断、评估和描述试验（DECK）和历史气候模拟试验（Historical),模式拟参与6个CMIP6子计划。通过介绍该模式的基本情况及其参与的试验子计划,为今后模式试验数据使用者提供参考。     

中亚热带人工针叶林CO2通量组分统计不确定性分析

以ChinaFLUX千烟洲中亚热带人工针叶林2003—2005年连续3a涡度相关C02通量观测数据为基础,采用“单塔日变化法（Daily-differencing approach）”分析了CO2通量观测数据的随机误差,研究比较了不同生态过程模型、不同参数优化方法对模型关键参数及CO2通量组分（Reco,NEE,GEE）的影响,并利用不确定性分析方法——自助法（Bootstrapping）统地分析了生态过程参数和CO2通量组分的不确定性．结果表明：（1）CO2通量观测随机误差更多服从双边指数分布（Laplace分布）,而不是高斯正态分布;（2）不同参数优化方法获取的生态过程参数存在明显差异,最大似然参数优化方法获取的参数结果不确定性低于普通最小二乘参数优化方法;（3）最大似然参数优化方法与普通最小二乘参数优化方法模拟的如。,NEE,GEE结果分别相差12．18％（176．47g C．m^-2．a^-1）,34．33％（79．175g C．m^-2．a^-1）,5．4％（91．955g C．m^-2．a^-1）;而TW_model与T_model模拟Reco,NEE,GEE结果分别相差1．31％（17．825g C．m^-2．a^-1）,2．1％（5．745g C．m^-2．a^-1）,0．26％（4．28g C．m^-2．a^-1）．这说明参数优化方法的选择对C02通量的影响高于模型的选择,因此选择适当的误差分布假设（参数优化方法）对CO2通量的确定和评价很重要;（4）最大似然法参数优化方法获取结果的相对不确定性低于普通最小二乘法参数优化方法．且CO2通量组分估计结果的不确定性随时间尺度变化,时间尺度越大,CO2通量的相对不确定性越小．Reco,NEE,GEE年尺度上的相对不确定性分别为4％～8％．7％～22％．2％～4％．     

武夷山沿海拔梯度土壤活性有机碳库的变化(英文)

土壤活性有机碳(LOC)是一组活跃的化学物质,由于其较短的周转时间和对环境变化的敏感性在全球碳循环中发挥着重要的作用。但是,对活性有机碳在亚热带森林沿海拔梯度的空间变异还缺乏了解。在本研究中,我们测定了福建武夷山自然保护区不同海拔高度具有代表性的中亚热带常绿阔叶林(500 m)、针叶林(1150 m)、亚高山矮林(1750 m)以及高山草甸(2150 m)土壤不同土层(0-10,10-25和25-40 cm)中微生物可利用碳(MAC)、微生物量碳(MBC)、易氧化碳(ROC)、水溶性碳(WSOC)和轻组碳(LFC),并观测了相应的植物凋落物质量(LM),土壤温度和湿度。结果表明:沿海拔梯度的植被变化和土层深度变化对土壤活性有机碳有显著的影响。微生物可利用碳、微生物量碳、易氧化碳和水溶性碳在不同土层均沿海拔高度的增加而显著增加;而低海拔的常绿阔叶林和针叶林中轻组碳的含量高于亚高山矮林和高山草甸的轻组碳的含量。各土壤活性有机碳库均随土层的加深而减小。除轻组碳外,各碳库间存在着极显著的正相关(p0.001)。轻组碳分别在低海拔(常绿阔叶林和针叶林)和高海拔(亚高山矮林和高山草甸)与各碳库显著相关。