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文档简介

ICS07.060

CCSA47

团体标准

T/CMSAXXXX—2021

区域碳汇评估技术规范

TechnicalRegulationsonRegionalCarbonSinkAssessment

2021-XX-XX发布2021-XX-XX实施

中国气象服务协会发布

T/CMSAXXXX—2021

区域碳汇评估技术规范

1范围

本文件规定了区域碳汇评估的基本原则和要求,给出了对应的评估方法。

本文件适用于区域所有陆地生态系统的碳汇评估,不包括无植被覆盖的水体、居住地、工业用地、

交通用地、裸土、裸岩、沙漠、盐碱地、永久积雪和冰川等分布的区域。

2规范性引用文件

本文件没有规范性引用文件。

3术语和定义

下列术语和定义适用于本文件。

3.1

陆地生态系统terrestrialecosystem

地球表面陆地生物及其环境通过能流、物流、信息流形成的功能整体。

注:陆地生态系统包括森林、灌丛、草地、湿地、荒漠和农田生态系统。

3.2

森林生态系统forestecosystem

以乔木为主体的生物群落与其非生物环境相互作用,并产生能量转换和物质循环的综合系统,包括

天然林生态系统和人工林生态系统。

3.3

湿地生态系统wetlandecosystem

由陆地和水域相互作用而形成的兼顾水域和陆地生态系统特征的自然综合系统,包括陆地所有淡水

生态系统、陆地和海洋过渡地带的滨海湿地生态系统和海洋边缘部分咸水、半咸水水域。

3.4

农田生态系统farmlandecosystem

人类在以作物为中心的农田中,利用生物和非生物环境之间以及生物种群之间的相互关系,通过合

理的生态结构和高效生态机能,进行能量转化和物质循环,并按人类社会需要进行物质生产的综合体。

3.5

灌丛生态系统shrubecosystem

以灌木为主体的生物群落与其非生物环境相互作用,并产生能量转换和物质循环的综合系统。灌木

是指没有明显主干、呈丛生状态且高度小于6米的树木。在我国少量分布的山地苔原生态系统,植被种

类以草本植物为主的,在计算时归为此类。

3.6

草地生态系统grasslandecosystem

以饲用植物和食草动物为主体的生物群落与其生存环境共同构成的开放生态系统,包括人工草地

生态系统和天然草地生态系统两大类。

注:在我国少量分布的山地苔原生态系统,植被种类以草本植物为主的,在计算时归为此类。

3.7

总初级生产力grossprimaryproductivity

GPP

在单位时间和单位面积上,绿色植物通过光合作用所固定的有机碳总量。

4

T/CMSAXXXX—2021

3.8

净初级生产力netprimaryproductivity

NPP

单位时间内生物通过光合作用所吸收的碳除去植物自身呼吸的碳损耗所剩余的部分。

3.9

净生态系统生产力netecosystemproductivity

NEP

生态系统净初级生产力中除去土壤异养呼吸所消耗的部分,在不考虑各种扰动影响的情况下,其数

值反映了陆地生态系统的净碳交换量,即碳源、汇的大小。

3.10

植物维持呼吸plantmaintainrespiration

植物自养呼吸作用所产生的能量和中间产物用于维持植物细胞存活的部分。

3.11

植物生长呼吸plantgrowthandrespiration

植物自养呼吸作用所产生的能量和中间产物用于合成植物生长所需要物质的部分。

3.12

土壤有机碳soilorganiccarbon

通过微生物作用所形成的腐殖质、动植物残体和微生物体的合称。

3.13

土壤异养呼吸soilheterotrophicrespiration

土壤中的微生物和动物进行新陈代谢活动消耗土壤中的有机或无机碳,产生二氧化碳的过程。包括

土壤微生物和动物呼吸。

3.14

区域碳汇regionalcarbonsink

区域内所有陆地生态系统在一定时间内吸收并储存的大气二氧化碳量的总和。

4基本原则

4.1客观性

采用的输入数据来源于社会公共观测数据,如气象、遥感等观测数据,确保评估结果客观公正,见

附录A。

4.2准确性

利用评估区域内地面观测的植被碳密度、土壤有机碳密度以及净生态系统生产力对评估模型进行验

证和校准,基于模拟值与观测值之间的统计参数来确定评估方法的准确性。

4.3持续性

受气候变化、土地利用变化、人为干扰等因素的影响,区域碳汇的年际间波动较大,需提供定期动

态评估结果,宜以“年”为时间单位开展评估。

4.4一致性

时间上的一致性:在不同时间对同一评估单元再次或多次评估时,采用相同评估方法、参数和数据

标准。

空间上的一致性:基于所有下一级行政单元(空间范围)的碳汇评估核算总量要与基于上一级行政

单元(空间范围)的碳汇核算结果保持一致。

5评估流程

5

T/CMSAXXXX—2021

5.1确定评估的地域范围和时段

根据评估目的,区域碳汇评估的地域范围可以是行政地域单元,如省、市、县、乡、村,也可以是

功能相对完整的生态系统地域单元(如林场、森林公园、草场、自然保护区、产业园区等),以及由不

同生态系统类型组合而成的特定地域单元(如田园综合体、流域等)。

评估时段以“年”为时间单位,确定评估的起止时间。

5.2确定评估方法

根据评估区域内的生态系统类型、分布、气候、土壤特征和数据积累情况,按照第6章选择适用于

当地的碳汇评估模型方法。

5.3获取观测数据、模型参数本地化和校准

观测数据获取、模型参数本地化和校准包括:

a)评估区域范围内的样地调查:通过样地调查,获取包括植被碳密度、土壤有机碳密度、叶面

积指数、树种、林龄、生物量在内的观测数据;

b)评估区域范围内通量观测站点的日尺度净生态系统生产力连续观测数据,若评估区域范围内

无通量观测站点,获取临近地区具有相同生态系统类型的通量观测数据;

c)利用获取的观测数据,对模型参数进行率定,完成参数的本地化,对模型模拟结果进行验证

和校准。

5.4获取模型输入数据

区域碳汇评估模型输入数据包括遥感数据、土地利用、气候、土壤和大气CO2浓度等数据,按照评

估要求的时空分辨率对输入数据进行空间插值处理。

5.5运行区域碳汇评估模型

利用准备好的输入数据,运行区域碳汇评估模型,开展区域碳汇评估。

5.6撰写区域碳汇评估报告

按照附录B出具区域碳汇评估报告。

6净生态系统生产力(NEP)评估方法

6.1概述

净生态系统生产力(NEP)是区域碳汇的评估指标,它是生态系统净初级生产力中除去土壤异养呼吸

所消耗的部分。在不考虑各种扰动影响的情况下,NEP数值反映了陆地生态系统的净碳交换量,即碳源、

汇的大小。评估NEP涉及光合作用、呼吸作用、碳分配以及土壤呼吸等生态系统过程的计算,分为a)和

b)两种评估方法。

a)基于NPP和HR的评估方法,该方法不需要计算植物自养呼吸,按公式(1)计算。

푁퐸푃=푁푃푃−퐻푅·····································································(1)

式中:

NPP——净初级生产力,是单位时间内生物通过光合作用所吸收的碳除去植物自身呼吸的碳损耗所

剩余的部分。

HR——土壤异养呼吸。

b)基于GPP和Re的评估方法,按公式(2)计算。GPP是指在单位时间和单位面积上,绿色植物

通过光合作用所固定的有机碳总量。Re是生态系统总呼吸,即植物的自养呼吸Ra和土壤异养

呼吸HR之和,Re=HR+Ra。

由于NPP是总初级生产力(GPP)减去植物自养呼吸(Ra)的部分,即푁푃푃=퐺푃푃−푅a。因此,

公式(1)可写成公式(2):

6

T/CMSAXXXX—2021

푁퐸푃=퐺푃푃−푅a−퐻푅=퐺푃푃−푅e·····················································(2)

6.2森林生态系统NEP评估方法

6.2.1基于NPP和HR的森林NEP评估方法

NPP的计算

森林NPP为连续两年森林植被生物量的净增长量∆퐵与凋落物loss之和,按公式(3)计算:

푁푃푃=∆퐵+푙표푠푠······································································(3)

式中:

∆퐵——连续两年森林植被生物量的净增长量,森林生物量B的估算可通过森林样地数据拟合的林

龄-生物量方程得到,中国主要森林类型的林龄-生物量方程见附录C。

푙표푠푠——连续两年森林植被生物量的凋落物,等于生物量B与凋落率휂푖的乘积之和,即퐿표푠푠=

3

∑푖=1(퐵∗휂푖),i=1,2,3,分别代表叶、茎、根,凋落物中叶、茎和根的比例与生物量

中的比例一致。不同森林类型的凋落率根据样点实测数据得到,根据观测数据计算的中国

主要森林类型的叶、茎、根、凋落物占总生物量的比例见附录D。

HR的计算

HR评估借鉴CENTURY(Pardon,etal.,1987)模型的方法。即将土壤碳分为不同的库,计算碳在

不同库之间的转换。根据CENTURY模型方法,凋落物进入机构库和代谢库的分配比例由木质素与氮的比

例决定,按照公式(4)和(5)计算:

퐹M=0.85−0.018퐿⁄푁·································································(4)

퐹S=1−퐹M···········································································(5)

式中:

퐹M——表示进入代谢库的部分;

퐿⁄푁——为木质素与氮的比例;

퐹S——表示进入结构库的部分。

每个库的土壤有机质分解与转化遵循一阶速率反应(First-orderratereaction)原则,由公式

(6)公式计算:

푑푄

푖=퐾푓(푇)푓(푃)푄···································································(6)

푑푡푖푖

式中:

푄푖——是各库的碳储量,i=1,2,…8。

퐾푖——是各库的最大分解速率,i=1,2,…8。

푓(푇)푓(푃)——分别是土壤温度和湿度对分解的影响函数。同时有机碳的分解与土壤质地、土壤有

效氮以及凋落物木质素与氮的比值有关。

土壤异养呼吸产生的碳释放是土壤微生物分解过程中所有气态碳(如CO2,CO,CH4)损失的和,即:

8

퐻푅=∑푖=1푄푖퐾푖(1−휀)·······································································(7)

式中:

푄푖、퐾푖——同公式(6);

휀——是微生物同化效率,即被分解的有机碳转化为微生物组织的部分,取值见附录E。

NEP的计算

将和计算得到的NPP和HR代入到公式(1),得到森林NEP。

6.2.2基于GPP和Re的森林NEP评估方法

GPP的计算

7

T/CMSAXXXX—2021

可按照a)和b)提供的2种方法进行计算。

a)基于光化学反应原理计算GPP。

通常采用Farquhar的光合作用方案,该类方法通常需要通过生态系统过程模型实现。目前国

际上主流模型有:IBIS(Liuetal.,2005)、InTEC(Chenetal.,2000)、BEPS(Liuetal.,

1999)、DLEM(田汉勤等,2010)、PGEN2.0(Friend,1995)、Hybrid3.0(Friendetal.,

1997)、CLM4.0(Olesonetal.,2010)、BATS(Dickinsonetal.,1993)、AVIM(Ji,1995)、

DOLY(Woodwardetal.,1995)、CEVSA(CaoandWoodward,1998)、LSM1.0(Bonan,1995)。

宜使用CEVSA和AVIM模型及其后续版本的光合作用方案(见附录F和G)。

b)基于光能利用率模型计算GPP。

基于遥感数据的光能利用率模型可计算GPP,目前国际上主流模型有:GLO-PEM(Prince,1991),

CASA(Potteretal.,1993),MODIS-GPP(Runningetal.,2000),CFix(Veroustraete

etal.,2002),VPM(Xiaoetal.,2004),EC-LUE(Yuanetal.,2007)等。光能利用率模

型计算GPP的一般公式为:

퐺푃푃(푥,푡)=퐴푃퐴푅(푥,푡)×휀(푥,푡)·························································(8)

휀(푥,푡)=휀max×푇(푥,푡)×푊(푥,푡)························································(9)

式中:

퐴푃퐴푅(푥,푡)——是有效光合辐射;

휀(푥,푡)——是光合利用效率;

휀max——理论上最大的光能利用效率;

푇(푥,푡)、푊(푥,푡)——分别表示温度和水分限制因子。

不同模型计算温度和水分限制因子和APAR参数的方法存在差异。

Rm和Rg的计算

-2-1

植物自养呼吸分为维持呼吸和生长呼吸两部分。其中,维持呼吸Rm与器官生物量成正比(μmol·m·s,

以CO2计),且随温度变化而改变;生长呼吸Rg正比于器官生物量的增长速率,按公式(10)~(11)计算。

0.1(푇푖−25)

푅m=∑푖푅mi252.0푀푖·························································(10)

푑푀

푅=∑휂푖·······································································(11)

g푖푖푑푡

式中:

i——取值f,s,r,分别代表叶、茎和根;

-2-1

푅mi25——是在25℃时单位生物量的呼吸率,单位为微摩尔每平方米秒(μmol·m·s,以CO2计);

-2

푀푖——是器官生物量,单位是千克每平方米(kg·m);

Ti——是冠层温度(对叶,茎)或土壤温度(对根),单位为开尔文(K);

dMi/dt——是器官生物量的增长速率,当dMi/dt<0时,Rg=0。

휂푖——是分配系数,∑푖휂푖=1。

HR的计算

同。

NEP的计算

将、和计算得到的GPP、Rm、Rg、HR代入到公式(2),得到森林NEP。

6.3其他陆地生态系统NEP评估方法

6.3.1计算方法

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T/CMSAXXXX—2021

灌丛、草地、湿地、荒漠和农田生态系统NEP评估方法按照公式(2)计算,即通过计算GPP与HR,Rm,

Rg之差得到。

6.3.2GPP的计算

同。

6.3.3Rm和Rg的计算

同。

6.3.4HR的计算

同。

7区域碳汇评估质量控制

7.1模型的验证和校准

模型在进行区域评估之前的验证和校准主要包括下面2部分。

a)基于样地调查的植被碳、土壤有机碳对模型的验证和校准。在碳汇评估区内,首先根据土地

利用图确定区域的主要生态系统类型,包括森林、草地、农田、灌丛、荒漠和湿地等。在每

一种生态系统类型内,选择代表性样地进行取样,森林样方内要调查优势种和建群种,以及

林龄。样方调查方法和内容见附录H。

b)基于生态系统碳通量观测的NEP对模型进行验证。如果评估区域有某类生态系统的碳通量观

测站,则直接通过观测的该类生态系统的NEP对模型模拟的NEP进行验证,无需再对该类生

态系统的植被和土壤有机碳进行验证。

7.2模型误差评估标准

7.2.1根据线性相关的P值评估

模型的准确性通过模拟与观测值的决定系数(R2)和P值来决定,当P值小于0.05时,认为模拟结果

可靠。

7.2.2根据Nash-Sutcliffe效率系数(NS)评估

NS广泛应用于评价模型的效果。NS按照公式(12)计算得到。

푛2푛̅2

푁푆=1−∑푖=1(푂푖−푝푖)⁄∑푖=1(푂푖−푂)················································(12)

式中:

푂푖、푝푖、푂̅分别表示观测数据、模拟数据以及观测数据的平均。

当NS大于0.5时,模型可应用于区域碳汇评估。

7.3确定区域碳汇评估的空间分辨率

根据评估区域范围的大小确定评估数据的空间分辨率,一般宜:

a)全国陆地生态系统碳汇的评估使用1km至10km;

b)省级单元的评估使用90m至1km;

c)地市级和县级单元使用10m至30m;

d)更小地块的使用1m至10m。

7.4确定区域总碳汇量

在确定空间分辨率以后,利用地理信息空间分析技术,对研究区评估净初级生产力和土壤异养呼吸所需

的基础数据进行空间插值,运行已校准的模型计算区域碳汇。对模型输出的碳汇网格数据进行空间分析

和统计,确定区域总碳汇量。

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T/CMSAXXXX—2021

A

附录A

(资料性)

区域碳汇评估数据来源

A.1气象数据

来源于标准气象观测站评估时段内逐日的气温、降水、相对湿度和云量等数据。使用Anuspline软

件的样条函数插值法对评估区域的气象观测数据进行内插,得到评估区域内所需分辨率的气象栅格数据。

A.2土地利用/土地覆盖数据

评估区域内逐年的土地利用/土地覆盖数据,根据数据的原始分辨率,通过插值重采样方法匹配区

域评估所需的空间分辨率。

A.3土壤质地数据

依据评估区域内的不同比例尺的土壤图和第二次土壤普查数据,制作土壤质地数据,包括粘粒、壤

粒和沙粒的含量,所制作数据的空间分辨率符合区域评估要求。

A.4大气CO2浓度数据

来源于美国夏威夷或中国瓦里关等观测站的逐月大气CO2浓度数据。

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C

B

附录B

(规范性)

区域碳汇评估报告编制内容

评估报告内容编制要素主要包括:

a)前言:介绍评估背景、目的意义、任务来源等;

b)区域概况:介绍评估区域地理范围、气候、土壤、植被、经济社会状况、生态建设等基本情况;

c)评估方法:说明评估方法选择的标准、依据及使用范围,确定碳汇评估的方法;

d)数据来源:说明评估数据、参数的来源、采集方式及采集过程,数据处理原则、依据、方法及

其过程;

e)基于区域地面观测数据的评估结果准确性评价;

f)区域碳汇量及空间格局:对区域碳汇的空间格局和各统计结果进行详细分析;

g)结论:介绍区域碳汇评估结论;

h)附录:包括区域碳汇评估过程中相关的技术资料及附表、附图等。

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T/CMSAXXXX—2021

附录C

(资料性)

中国森林林龄-生物量方程

表C.1给出了中国主要森林类型的林龄-生物量方程。

表C.1中国主要森林类型的林龄-生物量方程

编号优势树种方程R2P

1红松y=221.2197/(1+27.1932*exp(-0.1156*x))0.9201<0.001

2冷杉y=209.5947*(1-exp(-0.0143*x))0.7177<0.001

3云杉y=396.9727*(1-exp(-0.0060*x))0.8341<0.001

4铁杉y=203.06/(1+4.8039*exp(-0.0201*x))0.963-

5柏木y=214.3669*(1-exp(-0.0150*x))0.5144<0.001

6落叶松y=131.5287*(1-exp(-0.0330*x))0.7517<0.001

7樟子松y=129.8733/(1+738.7535*exp(-0.1841*x))0.8824<0.001

8赤松y=49.14/(1+2.3436*exp(-0.0985*x))0.665-

9黑松y=80.3069/(1+14.5894*exp(-0.18*x))0.7693<0.01

10油松y=106.5817/(1+65.2834*exp(-0.18*x))0.9358<0.001

11华山松y=118.9491*(1-exp(-0.0448*x))0.9073<0.001

12马尾松y=273.1726*(1-exp(-0.0208*x))0.946<0.001

13云南松y=147.88/(1+5.3342*exp(-0.0736*x))0.731-

14思茅松y=95.71/(1+2.0674*exp(-0.0878*x))0.832-

15高山松y=408.0696/(1+22.8692*exp(-0.1235*x))0.9172<0.001

16杉木y=228.4472*(1-exp(-0.0436*x))0.9819<0.001

17樟树y=195.6586/(1+29.081*exp(-0.2017*x))0.973<0.001

18楠木y=167.6151/(1+23.1429*exp(-0.2121*x))0.9521<0.001

19栎类y=117.0554*(1-exp(-0.0394*x))0.8348<0.001

20桦木y=110.6981*(1-exp(-0.0395*x))0.8011<0.001

21硬阔类y=320.1067*(1-exp(-0.0106*x))0.8618<0.001

22椴树类y=266.71/(1+7.8232*exp(-0.0586*x))0.957-

23桉树y=377.8447*(1-exp(-0.0399*x))0.9545<0.001

24杨树y=80.7104/(1+28.0613*exp(-0.4669*x))0.9482<0.001

25桐类y=194.3060/(1+17.6398*exp(-0.0755*x))0.9937<0.001

26软阔类y=120.8642/(1+28.2886*exp(-0.1661*x))0.8303<0.001

27针叶混y=215.8278*(1-exp(-0.0262*x))0.8136<0.001

12

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28东北针阔混y=256.9785/(1+11.8998*exp(-0.0292*x))0.849<0.001

29东南针阔混y=747.0699/(1+12.5065*exp(-0.0321*x))0.9406<0.001

30西北针阔混y=215.5257/(1+10.0404*exp(-0.0411*x))0.9323<0.001

31西南针阔混y=249.9467/(1+14.5800*exp(-0.0296*x))0.9019<0.001

32东北阔叶混y=205.5919*(1-exp(-0.0208*x))0.9112<0.001

33东南阔叶混y=448.0037*(1-exp(-0.0127*x))0.8896<0.001

34西北阔叶混y=217.9374*(1-exp(-0.0133*x))0.845<0.001

35西南阔叶混y=337.2582*(1-exp(-0.0207*x))0.911<0.001

注:东北包括:黑龙江、吉林、辽宁、内蒙古、河北、河南、山东、山西、北京、天津;东南报告:

江苏、安徽、浙江、上海、福建、广东、广西、湖南、湖北、江西、海南;西北包括:陕西、甘

肃、宁夏、青海、新疆;西南包括:四川、重庆、贵州、云南、西藏。

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T/CMSAXXXX—2021

附录D

(资料性)

不同森林类型叶、茎、根和凋落物占总生物量的比例

表D.1给出了根据观测数据计算的中国主要森林类型的叶、茎、根、凋落物占总生物量

的比例。

表D.1叶、茎、根和凋落物占总生物量的比例

编号森林类型叶茎根凋落物

1红松0.0510.6570.2100.083

2冷杉0.0680.7030.1950.033

3云杉0.1450.5800.2300.045

4铁杉0.1450.5800.2300.045

5柏木0.1450.5870.1880.080

6落叶松0.0660.6640.2050.065

7樟子松0.1070.6980.1620.033

8赤松0.1300.6360.1800.054

9黑松0.1310.6490.1820.038

10油松0.0920.6190.1700.119

11华山松0.0750.6630.1830.079

12马尾松0.0830.7110.1320.074

13云南松0.4930.3210.1150.071

14思茅松0.0830.7110.1320.074

15高山松0.0720.6920.1880.049

16杉木0.0860.6760.1810.057

17樟树0.0620.6640.2160.058

18楠木0.0600.5510.1660.224

19栎类0.0530.6540.1960.097

20桦木0.1360.5780.1960.090

21硬阔类0.0520.6920.1880.069

22椴树类0.0560.6220.2020.120

23桉树0.0450.7380.0910.125

24杨树0.0600.6830.2040.054

25桐类0.0560.6550.2600.028

26软阔类0.1090.6710.1450.075

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T/CMSAXXXX—2021

27针叶混0.0890.6740.1800.057

28东北针阔混0.0540.6880.2020.056

29东南针阔混0.0490.7170.1800.055

30西北针阔混0.1700.5860.1780.066

31西南针阔混0.0850.5350.3160.064

32东北阔叶混0.0380.7190.1990.045

33东南阔叶混0.0420.7340.1760.048

34西北阔叶混0.1390.6660.1520.043

35西南阔叶混0.0810.5210.3140.084

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T/CMSAXXXX—2021

附录E

(资料性)

陆地生态系统过程模型相关参数参考表

表E.1~表E.3分别给出了中国制土壤质地分类、土壤有机质最大衰变速率以及用于估算土壤水分

对分解作用影响的土壤参数。

表E.1中国制土壤质地分类(1981)

土壤质地颗粒组成(%)

质地组质地名称和编号砂粒(1~0.05)壤粒(0.05~0.01)粘粒(0.001)

粗砂土21>70

砂土细砂土22[60,70]-

面砂土23[50,60)

砂粉土31≥20<30

≥40

粉土32<20

壤土砂壤土33≥20

<40

壤土34<20

砂粘土35≥50-≥30

粉粘土41[30,35)

粘土壤粘土42--[35,40]

粘土43>40

表E.2土壤有机质最大衰变速率

土壤有机质组分衰变速率土壤有机质组分衰变速率

结构3.9地表微生物6.0

土壤凋落物

新陈代谢14.8土壤微生物7.3

结构4.8慢速碳0.2

根凋落物

新陈代谢18.5钝性碳0.0045

表E.3用于估算土壤水分对分解作用影响的土壤参数

参数沙土砂壤土砂质粘土粘壤土粘土

MOPT59.064.068.071.073.0

MSAT0.50000.56250.62500.68750.7500

B0.3560.3080.140-0.624-1.883

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T/CMSAXXXX—2021

附录F

(资料性)

CEVSA模型计算GPP方案

CEVSA模型在Farquhar方程的基础上,综合考虑光合作用、气孔导度、呼吸作用、氮吸收和蒸发蒸

腾量等生理生态过程来决定GPP。大气CO2通过植物光合作用转化为有机碳,进入生态系统碳循环。光合

作用速率决定于叶肉组织光合酶对CO2的利用效率和CO2向叶肉组织的扩散速率。由生物化学过程决定的

光合速率(Ab)可表达为(Collatzetal,1991):

Ab=min{Wc,Wj,Wp}(1−0.5Po/Pc)−Rd…….(F.1)

其中Wc由光合酶,即二磷酸核酮糖-羧化酶-氧化酶(Rubisco)活性所决定,与叶片氮含量直接相关。

Wj取决于光合反应过程中的电子传递速度,决定于叶片吸收的光合有效辐射。Wp决定于光合反应过程对

磷酸丙糖(Triosephosphate)的利用效率,决定于叶片对光合产物的利用和输出能力。Po和Pc分别是

叶肉组织中O2和CO2的分压,决定于大气CO2分压和叶片气孔传导度。是Rubisco对CO2浓度的特定反

max

应参数,在模型中是温度的函数,Rd为白昼非光合呼吸速率,Rd是Vc的函数(Chenetal.,1999;

Baldochhi&Wilson,2001)

max

Rd=0.015Vc……(F.2)

Wc、Wj和Wp分别用以下各式表示为:

max

VcPc

Wc=………………….(F.3)

Pc+Kc(1+P0/K0)

JPc

Wj=………………….(F.4)

4(Pc+P0/)

0.5WminP0

Wp=3U+………………….(F.5)

Pc

max

式中,Vc是由Rubisco决定的最大的羧化速率,J是电子传输速率,U是丙糖磷酸的利用率,而Wmin

max

是Wc和Wj两者中的小者。Vc可以根据植被类型取特定常数,也可以将方程(F.1)代入方程(F.3),

max

即可计算得到Vc:

max(Ab+Rd)[Pc+Kc(1+P0/K0)]

Vc=………………….(F.6)

Pc−0.5P0/

式中,Ab=Amax,是最大光饱和光合速率,模型中植物的氮含量决定了植物的最大光合速率,根据

Woodward和Smith(1994a,b)总结的数据建立的经验方程,将每一层叶片的最大光合速率与氮含量(N)

联系在一起,

190N

A=………………….(F.7)

max360+N

辐射I驱动电子传输速率J(Farquharetal.,1980;Harleyetal.,1992)

I

………………….(F.8)

J=22

I0.5

(1+2)

Jmax

max

式中,α是参数,Jmax是光饱和的电子传输速率,与Vc线性相关:

max

Jmax=29.1+1.64Vc………………….(F.9)

max

与Jmax和Vc之间的线性关系一样,U和Jmax之间也呈线性相关,

−7

U=5.7910+0.0569Jmax………………….(F.10)

17

T/CMSAXXXX—202

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