stringtranslate.com

Динамическая глобальная модель растительности

Пример вывода DGVM

Динамическая глобальная модель растительности ( DGVM) — это компьютерная программа, которая моделирует изменения потенциальной растительности и связанные с ней биогеохимические и гидрологические циклы в ответ на изменения климата. DGVM используют временные ряды климатических данных и, учитывая ограничения широты, топографии и характеристик почвы, моделируют ежемесячную или суточную динамику процессов в экосистеме. DGVM чаще всего используются для моделирования последствий будущего изменения климата для естественной растительности и ее углеродных и водных циклов.

Разработка модели

DGVM обычно объединяют подмодели биогеохимии , биогеографии и нарушений. Нарушения часто ограничиваются лесными пожарами , но в принципе могут включать в себя любые из: решения по управлению лесами/землями, ветровой выброс , повреждение насекомыми, повреждение озонового слоя и т. д. DGVM обычно «раскручивают» свои моделирования от голой земли до равновесной растительности (например, климаксное сообщество ), чтобы установить реалистичные начальные значения для своих различных «пулов»: углерода и азота в живой и мертвой растительности, органического вещества почвы и т. д., соответствующих задокументированному историческому растительному покрову.

Глобальный углеродный бюджет 2011–2020 гг.

DGVM обычно запускаются в пространственно распределенном режиме, при этом моделирование выполняется для тысяч «ячеек», географических точек, которые, как предполагается, имеют однородные условия внутри каждой ячейки. Моделирование выполняется в диапазоне пространственных масштабов, от глобального до ландшафтного. Ячейки обычно располагаются как точки решетки; расстояние между соседними точками решетки может быть как грубым, например, несколько градусов широты или долготы, так и мелким, например, 30 угловых секунд. Моделирование смежных Соединенных Штатов в первом сравнительном упражнении DGVM (LPJ и MC1), называемом проектом VEMAP, [1] в 1990-х годах использовало зерно решетки в половину градуса. Глобальные симуляции группы PIK и ее коллег [2] с использованием 6 различных DGVM (HYBRID, IBIS, LPJ, SDGVM, TRIFFID и VECODE) использовали то же разрешение, что и модель общей циркуляции (GCM), которая предоставила климатические данные, 3,75 градуса долготы x 2,5 градуса широты, всего 1631 ячейка сетки суши. Иногда расстояния решетки указываются в километрах, а не в угловых единицах, особенно для более мелких зерен, поэтому такой проект, как VEMAP [3], часто называют зерном 50 км.

Несколько DGVM появились в середине 1990-х годов. Первым, по-видимому, был IBIS (Foley et al., 1996), VECODE (Brovkin et al., 1997), за которым последовало несколько других, описанных ниже:

Группы

Различные исследовательские группы по всему миру разработали несколько DGVM:

Следующее поколение моделей – модели системы Земли (например, CCSM, [22] ORCHIDEE, [23] JULES, [24] CTEM [25] ) – теперь включает важные обратные связи от биосферы к атмосфере, так что сдвиги растительности и изменения в углеродном и гидрологическом циклах влияют на климат.

DGVM обычно моделируют различные физиологические процессы растений и почвы. Процессы, моделируемые различными DGVM, обобщены в таблице ниже. Сокращения: NPP, чистая первичная продукция ; PFT, функциональный тип растения; SAW, доступная почвенная вода ; LAI, индекс листовой поверхности ; I, солнечная радиация ; T, температура воздуха ; Wr, водоснабжение корневой зоны; PET, потенциальное испарение ; vegc, общий углерод живой растительности.

Ссылки

  1. ^ "Проект моделирования и анализа растительности/экосистемы - Сравнение моделей биогеографии и биогеохимии в исследовании континентального масштаба реакций наземных экосистем на изменение климата и удвоение CO2" (PDF) . Global Biogeochamical Cucles . 9 (4): 407–437. Декабрь 1995 г.
  2. ^ Крамер, Вольфганг; Бондо, Альберте; Вудворд, Ф. Ян; Прентис, И. Колин; Беттс, Ричард А.; Бровкин, Виктор; Кокс, Питер М.; Фишер, Вероника; Фоли, Джонатан А.; Френд, Эндрю Д.; Кучарик, Крис; Ломас, Марк Р.; Раманкутти, Навин; Ситч, Стивен; Смит, Бенджамин (апрель 2001 г.). «Глобальный ответ структуры и функции наземных экосистем на CO 2 и изменение климата: результаты шести динамических глобальных моделей растительности: ДИНАМИКА ЭКОСИСТЕМЫ, CO 2 и ИЗМЕНЕНИЕ КЛИМАТА». Global Change Biology . 7 (4): 357–373. doi :10.1046/j.1365-2486.2001.00383.x.
  3. ^ «Проект моделирования и анализа растительности и экосистем». cgd.ucar.edu .
  4. ^ Sitch S, Smith B, Prentice IC, Arneth A, Bondeau A, Cramer W, Kaplan JO, Levis S, Lucht W, Sykes MT, Thonicke K, Venevsky S 2003. Оценка динамики экосистемы, географии растений и наземного цикла углерода в динамической глобальной модели растительности LPJ. Биология глобальных изменений 9 , 161–185.
  5. ^ "LPJ & LPJML Web Distribution Portal — PIK Research Portal". Архивировано из оригинала 2010-12-13 . Получено 2011-01-08 .
  6. ^ Foley, Jonathan A.; Prentice, I. Colin; Ramankutty, Navin; Levis, Samuel; Pollard, David; Sitch, Steven; Haxeltine, Alex (декабрь 1996 г.). «Комплексная биосферная модель процессов на поверхности суши, баланса углерода на суше и динамики растительности». Global Biogeochemical Cycles . 10 (4): 603–628. doi :10.1029/96GB02692.
  7. ^ Кучарик, Кристофер Дж.; Фоли, Джонатан А.; Делир, Кристин; Фишер, Вероника А.; Коу, Майкл Т.; Лентерс, Джон Д.; Янг-Моллинг, Кристин; Раманкутти, Навин; Норман, Джон М.; Гауэр, Стит Т. (сентябрь 2000 г.). «Тестирование производительности динамической глобальной модели экосистемы: водный баланс, углеродный баланс и структура растительности». Глобальные биогеохимические циклы . 14 (3): 795–825. doi :10.1029/1999GB001138.
  8. ^ "ORNL DAAC для биогеохимической динамики". daac.ornl.gov . Получено 2023-09-07 .
  9. ^ Башле, Доминик; Ленихан, Джеймс М.; Дейли, Кристофер; Нильсон, Рональд П.; Оджима, Деннис С.; Партон, Уильям Дж. (2001). «MC1: динамическая модель растительности для оценки распределения растительности и связанного с ней углерода, питательных веществ и воды — техническая документация. Версия 1.0». Генеральный технический представитель PNW-GTR-508. Портленд, штат Орегон: Министерство сельского хозяйства США, Лесная служба, Тихоокеанская северо-западная исследовательская станция. 95 стр . 508. doi :10.2737/PNW-GTR-508.
  10. ^ Дейли, Кристофер; Башле, Доминик; Ленихан, Джеймс М.; Нильсон, Рональд П.; Партон, Уильям; Оджима, Деннис (2000). «Динамическое моделирование взаимодействий деревьев и трав для исследований глобальных изменений». Экологические приложения . 10 (2): 449–469. doi :10.2307/2641106. ISSN  1051-0761.
  11. ^ "MC1 Dynamic Vegetation Model". fsl.orst.edu/dgvm . 2018-06-20. Архивировано из оригинала 2018-06-20 . Получено 2023-09-07 .{{cite web}}: CS1 maint: бот: исходный статус URL неизвестен ( ссылка )
  12. ^ Френд, AD; Стивенс, AK; Нокс, RG; Кэннелл, MGR (1997-02-14). "Основанная на процессах модель наземной биосферы динамики экосистемы (Hybrid v3.0)". Экологическое моделирование . 95 (2): 249–287. doi :10.1016/S0304-3800(96)00034-8. ISSN  0304-3800.
  13. ^ Woodward, FI; Lomas, MR; Betts, RA (1998-01-29). Beerling, DJ; Chaloner, WG; Woodward, FI (ред.). "Обратные связи растительности и климата в тепличном мире". Philosophical Transactions of the Royal Society of London. Серия B: Биологические науки . 353 (1365): 29–39. doi :10.1098/rstb.1998.0188. ISSN  0962-8436. PMC 1692170 . 
  14. ^ Сато, Хисаши. «Пространственно явная индивидуальная динамическая глобальная модель растительности». Yokohama Institute for Earth Sciences seib-dgvm.com . Получено 2023-09-07 .
  15. ^ "Hadley Centre: Carbon cycle models". www.metoffice.gov.uk . Архивировано из оригинала 2001-08-22.
  16. ^ Бровкин, Виктор; Ганопольский, Андрей; Свирежев, Юрий (1997-08-15). "Непрерывная классификация климата и растительности для использования в исследованиях климата и биосферы". Экологическое моделирование . 101 (2): 251–261. doi :10.1016/S0304-3800(97)00049-5. hdl : 11858/00-001M-0000-0023-E605-4 . ISSN  0304-3800.
  17. ^ Левис, Сэмюэл; Бонан, Гордон; Вертенштейн, Мариана; Олесон, Кейт (2004). Динамическая глобальная модель растительности модели общинных земель (CLM-DGVM): техническое описание и руководство пользователя (отчет). UCAR/NCAR. стр. 1505 КБ. doi :10.5065/d6p26w36.
  18. ^ Муркрофт, PR; Хертт, GC; Пакала, SW (ноябрь 2001 г.). "МЕТОД МАСШТАБИРОВАНИЯ ДИНАМИКИ РАСТИТЕЛЬНОСТИ: МОДЕЛЬ ДЕМОГРАФИИ ЭКОСИСТЕМЫ (ED)". Экологические монографии . 71 (4): 557–586. doi :10.1890/0012-9615(2001)071[0557:AMFSVD]2.0.CO;2. ISSN  0012-9615.
  19. ^ Medvigy, D.; Wofsy, SC; Munger, JW; Hollinger, DY; Moorcroft, PR (март 2009 г.). "Механистическое масштабирование функции и динамики экосистемы в пространстве и времени: модель демографии экосистемы, версия 2". Журнал геофизических исследований: Biogeosciences . 114 (G1). doi : 10.1029/2008JG000812 . ISSN  0148-0227.
  20. ^ Цзэн, Нин (сентябрь 2003 г.). «Изменение атмосферного CO2 в ледниково-межледниковый период — гипотеза ледникового захоронения». Advances in Atmospheric Sciences . 20 (5): 677–693. Bibcode : 2003AdAtS..20..677N. doi : 10.1007/BF02915395. S2CID  15094502.
  21. ^ "UMD Модель системы Земли". atmos.umd.edu .
  22. ^ "Модель климатической системы сообщества (CCSM) | Модель системы Земли сообщества". www.cesm.ucar.edu . Получено 2023-09-07 .
  23. ^ "French Global Land Surface Model - Home". Архивировано из оригинала 2008-11-11 . Получено 2008-11-23 .
  24. ^ "Joint UK Land Environment Simulator - JULES". www.jchmr.org . Архивировано из оригинала 2007-02-02.
  25. ^ "Модель канадской наземной экосистемы (CTEM)". CLASSIC . 2019-06-03 . Получено 2023-09-07 .
  26. ^ Фаркуар, ГД; фон Кеммерер, С.; Берри, ДЖ.А. (1980). «Биохимическая модель фотосинтетической ассимиляции CO2 в листьях видов C3». Planta . 149 (1). Springer Science and Business Media LLC: 78–90. doi :10.1007/bf00386231. ISSN  0032-0935.
  27. ^ Коллатц, Г. Дж.; Рибас-Карбо, М.; Берри, Дж. А. (1992). «Модель сопряженного фотосинтеза и устьичной проводимости для листьев растений C4». Функциональная биология растений . 19 (5). Издательство CSIRO: 519. doi : 10.1071/pp9920519. ISSN  1445-4408.
  28. ^ Коллатц, Г. Джеймс; Болл, Дж. Тимоти; Гривет, Сирил; Берри, Джозеф А. (1991). «Физиологическая и экологическая регуляция устьичной проводимости, фотосинтеза и транспирации: модель, включающая ламинарный пограничный слой». Сельскохозяйственная и лесная метеорология . 54 (2–4). Elsevier BV: 107–136. doi :10.1016/0168-1923(91)90002-8. ISSN  0168-1923.
  29. ^ «Интерпретация изменений водного потенциала листьев и устьичной проводимости, обнаруженных в пологах в полевых условиях». Philosophical Transactions of the Royal Society of London. B, Biological Sciences . 273 (927). The Royal Society: 593–610. 1976-02-26. doi :10.1098/rstb.1976.0035. ISSN  0080-4622.
  30. ^ Стюарт, Дж. Б. (1988). «Моделирование поверхностной проводимости соснового леса». Сельскохозяйственная и лесная метеорология . 43 (1). Elsevier BV: 19–35. doi :10.1016/0168-1923(88)90003-2. ISSN  0168-1923.
  31. ^ LEUNING, R. (1995). «Критическая оценка комбинированной модели устьичного фотосинтеза для растений C3». Plant, Cell and Environment . 18 (4). Wiley: 339–355. doi :10.1111/j.1365-3040.1995.tb00370.x. ISSN  0140-7791.
  32. ^ Haxeltine, A.; Prentice, IC (1996). «Общая модель эффективности использования света при первичном производстве». Functional Ecology . 10 (5). [British Ecological Society, Wiley]: 551–561. ISSN  0269-8463. JSTOR  2390165. Получено 07.09.2023 .
  33. ^ Cox, PM; Huntingford, C; Harding, RJ (1998). «Модель проводимости полога и фотосинтеза для использования в схеме поверхности земли GCM». Журнал гидрологии . 212–213. Elsevier BV: 79–94. doi :10.1016/s0022-1694(98)00203-0. ISSN  0022-1694.