利用CO2浓度观测提高地表碳通量模型估算精度的方法
高分辨率 co2浓度和通量反演技术报告
高分辨率co2浓度和通量反演技术报告摘要：一、高分辨率co2 浓度和通量反演技术的背景与意义二、高分辨率co2 浓度和通量反演技术的发展状况三、高分辨率co2 浓度和通量反演技术的应用领域四、高分辨率co2 浓度和通量反演技术的未来发展趋势正文：高分辨率co2 浓度和通量反演技术在环境监测、气候变化研究、生态规划等方面具有重要的应用价值。
随着科技的进步，这一技术在我国已取得了一定的发展。
本文将对这一技术的背景、发展状况、应用领域及未来发展趋势进行探讨。
一、高分辨率co2 浓度和通量反演技术的背景与意义高分辨率co2 浓度和通量反演技术是一种通过对大气中co2 浓度和通量进行高精度测量和反演的方法，从而为研究地球系统碳循环过程提供关键数据。
这项技术对于理解碳循环过程、评估人类活动对碳循环的影响具有重要意义。
二、高分辨率co2 浓度和通量反演技术的发展状况近年来，我国在高分辨率co2 浓度和通量反演技术方面取得了显著进展。
我国科研人员研发了一系列具有自主知识产权的技术方法，提高了co2 浓度和通量的测量精度，缩短了数据处理周期，扩大了观测范围。
三、高分辨率co2 浓度和通量反演技术的应用领域高分辨率co2 浓度和通量反演技术在多个领域具有广泛的应用前景。
例如，在气候变化研究中，这一技术可以揭示碳循环与气候系统之间的相互作用；在生态规划中，这一技术可以帮助评估生态系统的碳储量和碳汇功能。
此外，该技术还可以为碳交易和碳排放权分配提供科学依据。
四、高分辨率co2 浓度和通量反演技术的未来发展趋势展望未来，高分辨率co2 浓度和通量反演技术将继续向更高精度、更快速、更智能的方向发展。
随着卫星遥感技术、大数据分析等技术的进一步融合，这一技术将在全球碳循环观测和研究中发挥更为重要的作用。
总之，高分辨率co2 浓度和通量反演技术在我国已取得了一定的成果，并在多个领域展现出广阔的应用前景。
一种基于大气CO2浓度时空特征聚类的碳排放神经网络分区估算方法
一种基于大气CO2浓度时空特征聚类的碳排放神经网络分区估算方法随着全球气候变化的日益严重和环境保护意识的增强，碳排放量的精确估算成为了各国政府和科研机构关注的重要问题。
而近年来，随着大数据和人工智能的快速发展，利用大气CO2浓度数据进行碳排放估算的研究也逐渐兴起。
本文提出了一种基于大气CO2浓度时空特征聚类的碳排放神经网络分区估算方法，通过对大气CO2浓度数据进行时空特征聚类，将区域划分为不同的子区域，再利用神经网络方法进行碳排放估算，以提高估算的准确性和精度。
一、大气CO2浓度时空特征聚类针对大气CO2浓度数据的时空特征，本文提出了一种聚类方法。
首先，将收集到的大气CO2浓度数据转化为相应的特征向量表示。
然后，利用聚类算法对这些特征向量进行聚类分析，将空间上相似的特征向量划分到相同的聚类簇中。
通过这种方式，可以将地理位置相近且大气CO2浓度变化趋势相似的区域聚类到一起，为后续的碳排放估算提供准确的区域划分。
二、碳排放神经网络分区估算方法在得到了大气CO2浓度时空特征聚类的结果后，本文利用神经网络方法进行碳排放的估算。
首先，根据每个聚类簇的大气CO2浓度数据，构建相应的输入样本和输出样本。
以某一聚类簇的大气CO2浓度数据作为输入，该区域的碳排放量作为输出。
然后，利用神经网络模型对输入样本和输出样本进行训练，得到一个能够拟合大气CO2浓度与碳排放量关系的神经网络模型。
三、实验与结果为了验证提出的碳排放神经网络分区估算方法的有效性，本文进行了一系列的实验。
首先，收集了某个地区的大气CO2浓度数据，并进行了时空特征聚类。
随后，根据聚类结果构建了训练集和测试集，并利用神经网络模型对测试集中的大气CO2浓度数据进行预测。
最后，通过与实际测量数据的对比，评估了该估算方法的准确性和精度。
实验结果表明，基于大气CO2浓度时空特征聚类的碳排放神经网络分区估算方法能够较准确地估算出不同区域的碳排放量。
通过对大气CO2浓度数据进行聚类，我们可以将地理位置相近的区域划分为同一聚类簇，从而提高了碳排放估算的精度。
高分辨率 co2浓度和通量反演技术报告
高分辨率co2浓度和通量反演技术报告摘要：一、引言二、高分辨率CO2 浓度和通量反演技术的背景与意义三、技术方法与研究现状四、案例分析与结果五、讨论与展望六、结论正文：一、引言随着全球气候变化问题日益严重，对二氧化碳（CO2）等温室气体的监测与研究已成为科学界关注的焦点。
高分辨率CO2 浓度和通量反演技术作为气候系统研究的重要手段，对于理解碳循环过程和气候变化机制具有重要意义。
本文旨在对高分辨率CO2 浓度和通量反演技术进行总结与探讨，以期为相关领域的研究提供参考。
二、高分辨率CO2 浓度和通量反演技术的背景与意义高分辨率CO2 浓度和通量反演技术是指利用观测数据和数值模型，定量估算大气CO2 浓度和碳通量的一种方法。
这一技术的发展得益于大气遥感技术、数据同化方法以及数值模拟技术的进步。
在我国，高分辨率CO2 浓度和通量反演技术的研究与应用具有重要的现实意义，可以为我国碳减排政策的制定和实施提供科学依据。
三、技术方法与研究现状高分辨率CO2 浓度和通量反演技术主要包括观测数据的同化、数值模型的构建和反演算法的实现三个环节。
目前，我国在高分辨率CO2 浓度和通量反演技术方面取得了一定的进展，包括卫星遥感数据的同化、区域碳通量模拟等。
然而，与发达国家相比，我国在这一领域的研究仍有一定的差距。
四、案例分析与结果本文选取了我国华北平原作为案例研究区域，利用高分辨率CO2 浓度和通量反演技术，分析了该地区的碳收支状况。
结果表明，华北平原地区的碳源汇分布具有明显的空间差异，且碳通量主要受土地利用变化、植被覆盖和人类活动等因素的影响。
五、讨论与展望高分辨率CO2 浓度和通量反演技术的发展与应用，有助于深化对碳循环过程和气候变化机制的认识。
然而，目前该技术在数据质量、模型性能和不确定性分析等方面仍存在一定的问题，需要进一步研究和改进。
六、结论本文对高分辨率CO2 浓度和通量反演技术进行了总结与探讨，旨在为我国相关领域的研究提供参考。
应用浓度梯度法估算农田和草地土壤地表CO_2通量
应用浓度梯度法估算农田和草地土壤地表CO_2通量土壤地表CO2通量是陆地碳循环中的一个重要组成部分,并且对气候变化有显著的影响,所以受到许多研究者的关注。
浓度梯度法基于气体扩散原理,通过测定土壤CO2浓度和气体扩散系数,计算得到土壤cO2通量。
而地表以下CO2通量估算的准确性与土壤气体扩散系数有直接的关系,进而影响土壤地表CO2通量估算的准确性。
另外,现有的“近地表通量相等法”和“通量线性外推法”在估算土壤地表CO2通量时,分别假设土壤剖面CO2产生速率为零和常数。
当土壤剖面CO2产生速率与假设情况不符时,可能会导致土壤地表CO2通量估算的不准确。
本研究通过比较装置实测和模型模拟气体扩散系数,说明模型模拟会造成CO2通量计算的不准确。
对位于中国农业大学上庄试验站的农田和河北沽源试验站的草地分别开展实验,并估算农田和草地土壤的地表CO2通量,主要研究结论如下：(1)设计了气体扩散装置,并测定气体扩散系数(Ds)。
试验结果显示,该装置由漏气造成的相对气体扩散系数(Dleak/D0)误差值为6×1O4,远远小于实测值,保证了数据的可靠性。
2-3 mm石英砂充气孔隙度(ε)为0.42 cm3 cm-3时相对气体扩散系数(Ds/DD)为0.25,0.15-0.5 mm粒径石英砂在ε为0.38和0.40 cm3 cm-3时的Ds/Do值分别为0.20和0.21,与Currie和Hamamoto等的实验结果相近。
说明该气体扩散装置的测定结果准确可靠。
(2)在三种土壤上评价了不同气体扩散系数模型的表现。
结果表明：不存在普遍适用的扩散系数模型。
Marshall(1959)模型对风干石英砂的相对气体扩散系数模拟最准确,WLR-Marshall(1959)模型对装填石英砂和砂质壤土的模拟值最准确,而对砂质壤土的相对扩散系数模拟最准确的是Buckingham(1904)模型。
在冬小麦生长季(DOY 94-181)的监测期间内,WLR-Marshall (1959)模型对2.5 cm和7.5 cm处的CO2通量分别累积高估6.6和4.2 mol m-2,而对12.5 cm处的CO2通量,WLR-Marshall(1959)模型累积低估1.7 mol m-2。
农田CO2通量研究的实验与方法
农田CO2通量研究的实验与方法摘要由于人类的活动而引发的“温室效应”已成为影响全球气候变化的一个重要而不可浓度将比工业化前增加一倍，而农业生忽视的因素，估计到21世纪中叶，大气中的CO2产活动已成为加速全球变暖不容忽视的人类活动之一，因此农业碳循环的研究必须得到了发展和重视。
因此在此基础上进行科学的农田CO2通量研究就显得十分重要。
因此，在这里本文将对农田CO通量研究的实验与方法进行详细的介绍。
2通量，研究方法关键词：农田生态系统，CO21 农田CO2通量的研究现状在现阶段，农田CO2通量的研究属于热门学科，各位学者对此关注都较大。
这种现在是现实需要的体现。
因为当今社会，人们对环保与温室效应等这些当前热门话题都非常关注。
因此，谁能更好地研究这一领域才更有可能对社会做出贡献。
在过去的30年间农业管理以及杂交育种取得了显著的进步，许多农田管理措的施用使得农田产量增大。
但是它却不能使净生态系统交换量(NEE)达到最优。
Suyker认为生长季节灌溉可以增加生物量的累积，但是也会使微生物和根呼吸有变大的趋势[1]。
根据现有的资料，可以推测目前所排放的CO2有约25%来自土地利用的变化。
由于90年代初全球土地面积近乎40%转化为耕地或永久牧场，从而导致生态系统的退化，使其CO2的排放大幅度减弱，而土壤呼吸作用排放的CO2却在增加，成为了新的CO2的排放源。
农田生态系统是碳循环的一个重要组成部分，李克让[2]等对中国主要农作物类型变化CO2引起的净排放进行了较为系统的论述。
但相对于森林生态系统来说[3~5]，Baldocch 发现在通量观测网络中对农田生态系统CO2通量研究相对较少，通常对农田的CO2通量测定是在有作物的季节测定，在休闲时期CO2的排放观测较少[6]。
现对这一现实，现阶段可行的温室气体减源增汇的农业对策主要包括3个方面：减少化肥用量、增加有机肥；作物品种的选育与推广；退耕还林还草和农业新技术推广。
陆地生态系统碳收支估算方法
大气反演法
大气反演法是基于大气传输模型和大气CO2浓度观测数据,并结合人为源CO2排放 清单,估算陆地碳汇
大气反演法的优点在于其可实时评估全球尺度的陆地碳汇功能及其对气候变化的响 应
其局限性主要包括:目前,基于大气反演法的净碳通量数据空间分辨率较低,无法准确 区分不同生态系统类型碳通量;大气反演法结果的精度受限于大气CO2观测站点的数量 与分布格局(目前CO2浓度观测站主要分布在北美和欧洲,发展中国家地区观测站分布非 常有限)、大气传输模型的不确定性、CO2排放清单(如化石燃料燃烧碳排放)的不确定性 等;大气反演法普遍未考虑非CO2形式的陆地与大气之间的碳交换,以及国际贸易导致的 碳排放转移
涡度相关法
由于区域尺度上人为影响普遍存在且对碳汇有明显影响,涡度相关法通常很少用于直 接估算区域尺度上碳汇大小,更多用于理解生态系统尺度上碳循环对气候变化的响应过程
该方法可以对森碳通量进行长时间的观测研究，并且具有较高的精度
生态系统过程模型模拟法
基于过程的生态系统模型通过模拟陆地生态系统碳循环的过程机制,对网格化的 区域和全球陆地碳源汇进行估算,它是包括全球碳计划在内的众多全球和区域陆地生 态系统碳汇评估的重要工具
模型构建法是据所涉及碳库类型、方法学层级、研究区域的不同，基于足量基 础数据构建的一种不仅限于森林地上碳库具有模拟预测功能的多尺度简便计算模型
代表模型主要有 CBM-CFS3、CENTURY、ROTHC、BIOME-BGC、IBIS、 CASA 模型等
生态系统过程模型模拟法
（1）CBM-CFS3 模型是一种基于 Tier 3 方法学模拟林分尺度、景观尺度等 多尺度地上与地下碳动态的森林碳汇动态模型。该模型可以模拟多尺度下不同经营 管理模式、不同土地利用变化下的碳汇动态变化
LI_8100开路式土壤碳通量测量系统及其应用
当主机与长期测量室 连接时, L I- 8100 能够在 同一位置, 长期测量土壤碳通量的日变化。长期测 量室的设计独特, 使其对自然土壤条件的影响最小 化, 从而保证了测量数据的可靠性。
第 33 卷第 4 期 2005 年 8 月
气象科技 MET EOROLOGICAL SCIENCE AND T ECHNOL OGY
Vol. 33, No. 4 Aug . 2005
LI-8100 开路式土壤碳通量测量系统及其应用
赵广东1 王 兵1 杨 晶2 张志坚2
( 1 中国林业科学研究院森林生态环境与保护研究所, 北京 100091; 2 基因有 限公司农业环境科学部, 北京 100035)
摘要 在介绍土壤呼吸测量方法的基础上, 介绍了最 新 L I- 8100 开 路式土壤碳 通量测量系 统的组成、主要 特点、测 量原理、典型的测量过程、数据输出等。实验结果表明: L I- 8100 开路式 土壤碳通 量测量 系统, 具有 测量精确 、自 动 化程度高、可进行长期的野外测量和可 重复的 短期测 量、测 量室内 部的扰 乱最 小化、在周 围 CO2 浓 度或接 近周 围 CO2 浓度下进行测量等特点, 在全球碳循环的研究中必将具有广泛的应用前景。 关键词 LI-8100 开路 土壤碳通量 测量系统
直接测定土壤呼吸的方法基本可分为静态气室 法、动态气室法和微气象法 3 种, 其中静态气室法包 括静态碱液吸收法和静态密闭气室法。 11211 静态气室法
大气CO2浓度的监测方法
大气CO2浓度的监测方法气候变化是当今世界面临的最大挑战之一，而二氧化碳（CO2）的增加和人类活动密切相关。
气候科学家普遍认为，大气CO2的浓度是决定全球气候的重要因素之一。
因此，为了更好地了解CO2的分布和浓度，需要开发出可靠的监测方法。
本文将介绍几种用于监测大气CO2浓度的方法。
首先，最基本的方法是利用气象站或自动气象站记录大气CO2浓度。
这些设备安装在地表上，通常位于城市、乡镇或偏远地区的天文台。
它们通过取样大气并记录下相应的数据，使人们得以更好地了解大气中CO2的变化和分布情况。
这种方法的优点是使用成本低，易于维护和操作。
然而，这种方法只能提供地面水平上的数据，而无法提供垂直分布情况。
此外，它还无法监测到大气中高浓度的CO2，如火山喷发、森林火灾等事件。
其次，监测大气CO2浓度的另一种方法是使用高空气球。
高空气球具有能够升至30-40公里高度的能力，可以在不同的大气层取样，以获取更全面的数据。
该方法的优点是可以监测到大气中一定高度范围的CO2分布情况，但这种方法需要用大量的气球进行实地监测，成本较高，并且对天气条件有较高要求。
第三种方法是使用降水监测大气CO2浓度。
降雨的形成和降落是大气中水分和CO2浓度的重要调节机制，因此降水中CO2浓度可以反映某一时期内大气CO2浓度的总体变化。
这种方法的优点是不需要太多的人力投入，其数据也可以反映某一时期内的大气CO2浓度均值。
但是该方法对降雨前的大气CO2浓度需要推算和校正，精度较低。
最后，一种新型的监测CO2浓度的方法是通过人工放置传感器在地面、飞机、船只等移动设备上进行测量。
这些传感器通常通过数据传输技术可以实时地将数据发送到监测中心，方便人们更及时的获得大气CO2浓度的变化情况。
这种方法的优点是可以获得更多和更准确的数据，并且可以即时掌握数据，便于做出决策。
总之，监测大气CO2浓度是研究气候变化的基础之一。
目前，传统的监测方法主要是气象站或气球，虽然具有一定的优势，但也存在较大的局限性。
利用CO2浓度观测提高地表碳通量模型估算精度的方法
利用CO2浓度观测提高地表碳通量模型估算精度的方法北京师范大学郑珩、黄文贤、黄勍摘要在全球变化科学研究中，温室效应气体CO2在地球系统中的循环成为了人们关注的焦点问题。
由于生态系统的不稳定性，使得碳通量的估计具有巨大的复杂性和不确定性，提高碳通量的估计精度是全球变化研究中亟待解决的问题。
本文通过对碳通量产生机制的分析，对不同植被类型区域的陆地、海洋经验碳通量采用不同参数调整的优化方案，基于极大似然方法思想、矩阵分块理论和最小二乘思想，提出一种优化已有碳通量估算结果的方法，并通过随机模拟验证了该方法的有效性。
进一步，我们将该方法应用于实际数据(GLOBALVIEW- CO2,2005数据集，以及Feng Deng 2007文章中反演的大气传输算子、模型和观测误差方差矩阵)，改进了碳通量的估计效果。
关键字碳通量大气反演最小二乘估计1.引言碳循环是地球上最大、最重要的生物地球化学循环。
在工业革命之前，全球生物圈与大气系统处于平衡之中，碳循环也处于动态平衡状态。
但是，工业革命开始，特别是近几十年以来，人类对于物质资料和能源的需求剧增，包括土地利用的改变，植被和林木的破坏，化石燃料的大量使用……使得大气中CO2浓度显著增加，打破了地球生物圈和大气圈之间的动态平衡，引发了全球气候变暖，并带来了冰川融化，海平面上升等一系列的重大环境问题，对人类的生存环境造成了极大的影响。
在非传统安全领域，气候变化问题无疑是近几年国际舞台的一大焦点。
陆地碳汇因其对大气CO2浓度的重要调节作用，以列入《京都议定书》，“巴厘岛线路图”及“哥本哈根世界气候大会”等国际气候谈判的重要内容。
中国独特的地理形式，使其对全球气候的影响不言而喻，同时我国还面临着巨大的温室气体减排限排国际压力，因此，中国不仅需对自己的碳排放有清醒的认识，而且对全球碳排放必须有足够深入的了解，这不仅是自然科学发展的必然过程，且更具有更深远的政治意义。
限于自然变化和人为活动对碳循环的双重驱动机制，以及地气系统碳交换和大气传输的复杂性，使得人们在人类活动与自然因素对碳源汇影响的科学认识上还有局限性。
涡度协方差计算碳通量
涡度协方差计算碳通量涡度协方差法是一种常用于计算陆地生态系统碳通量的方法。
通过测量大气和植被层的温度和湿度变化，结合涡度相关技术和统计学方法，可以估算出碳通量的速率和方向。
本文将介绍涡度协方差法的原理、数据采集和处理流程，并探讨其在碳通量研究中的应用。
1. 原理涡度协方差法基于湍流理论，将陆地生态系统中的碳转化过程视为湍流运动。
湍流对水汽和热量的垂直混合导致温度和湿度的不均匀分布，进而影响大气和植被层之间的气体交换。
涡度协方差法通过测量和分析这种垂直湍流运动，计算出碳通量的大小和方向。
2. 数据采集涡度协方差法需要收集大气和植被层的相关气象数据，包括温度、湿度、风速和风向。
这些数据可以通过气象站、自动气象站或先进的遥感技术获取。
为了获取准确的结果，需要在地面上安装测量仪器，并进行现场观测。
数据采集的时间跨度应覆盖较长的时间段，以获得更全面的信息。
3. 数据处理将采集到的温度、湿度、风速和风向数据进行处理，得出碳通量的计算结果。
数据处理时需要注意以下几个方面：- 数据质量控制：对所采集的数据进行质量控制，剔除异常值和误差较大的数据。
- 时间尺度划分：将数据按照一定的时间尺度（如小时、日、月）进行划分和平均，以获得更稳定和可靠的结果。
- 湍流运动分析：使用涡度协方差相关技术，分析湍流运动的特征、强度和方向，推导出碳通量的速率和方向。
4. 碳通量估算通过涡度协方差法计算得出的涡度协方差通量（CO2 flux）是描述大气和植被层之间的碳交换速率的关键参数。
根据湍流理论和质量守恒原理，可以估算出碳通量的大小和方向。
在陆地生态系统中，正值表示植被吸收大气中的CO2，负值表示植被释放CO2到大气中。
5. 碳通量研究应用涡度协方差法被广泛应用于陆地生态系统的碳通量研究中，包括森林、草地、湿地等不同类型的生态系统。
通过对碳通量的观测和分析，可以评估生态系统的碳收支、碳储量和碳交换对气候变化的响应。
同时，涡度协方差法也可用于验证和改进碳循环模型，提高对碳通量的预测和估算精度。
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利用CO2浓度观测提高地表碳通量模型估算精度的方法北京师范大学郑珩、黄文贤、黄勍摘要在全球变化科学研究中，温室效应气体CO2在地球系统中的循环成为了人们关注的焦点问题。
由于生态系统的不稳定性，使得碳通量的估计具有巨大的复杂性和不确定性，提高碳通量的估计精度是全球变化研究中亟待解决的问题。
本文通过对碳通量产生机制的分析，对不同植被类型区域的陆地、海洋经验碳通量采用不同参数调整的优化方案，基于极大似然方法思想、矩阵分块理论和最小二乘思想，提出一种优化已有碳通量估算结果的方法，并通过随机模拟验证了该方法的有效性。
进一步，我们将该方法应用于实际数据(GLOBALVIEW- CO2,2005数据集，以及Feng Deng 2007文章中反演的大气传输算子、模型和观测误差方差矩阵)，改进了碳通量的估计效果。
关键字碳通量大气反演最小二乘估计1.引言碳循环是地球上最大、最重要的生物地球化学循环。
在工业革命之前，全球生物圈与大气系统处于平衡之中，碳循环也处于动态平衡状态。
但是，工业革命开始，特别是近几十年以来，人类对于物质资料和能源的需求剧增，包括土地利用的改变，植被和林木的破坏，化石燃料的大量使用……使得大气中CO2浓度显著增加，打破了地球生物圈和大气圈之间的动态平衡，引发了全球气候变暖，并带来了冰川融化，海平面上升等一系列的重大环境问题，对人类的生存环境造成了极大的影响。
在非传统安全领域，气候变化问题无疑是近几年国际舞台的一大焦点。
陆地碳汇因其对大气CO2浓度的重要调节作用，以列入《京都议定书》，“巴厘岛线路图”及“哥本哈根世界气候大会”等国际气候谈判的重要内容。
中国独特的地理形式，使其对全球气候的影响不言而喻，同时我国还面临着巨大的温室气体减排限排国际压力，因此，中国不仅需对自己的碳排放有清醒的认识，而且对全球碳排放必须有足够深入的了解，这不仅是自然科学发展的必然过程，且更具有更深远的政治意义。
限于自然变化和人为活动对碳循环的双重驱动机制，以及地气系统碳交换和大气传输的复杂性，使得人们在人类活动与自然因素对碳源汇影响的科学认识上还有局限性。
因此近几十年来，国内外碳循环研究已经引起了高度的重视。
目前用来估计区域和全球碳通量的主要方法有3种：直接测量[1][2]，生态系统模拟[3][4][5][6][7], 大气反演模型[8][9][10][11][12]，这些方法各具优势和不足。
直接测量是指利用地面多站点或单站点多塔联网的碳水通量观测，通过插值获取全球碳通量的分布情况的方法。
虽然全球已有500多个通量观测站，但是由于生态系统特征的空间变异性，将点的碳通量观测数据简单外推存在很大的误差。
生态系统模型是利用站点碳通量观测和陆地生态系统的光合作用机制建模，可以用来模拟陆地生态系统碳循环过程的变化特征以及预测未来趋势，这种模型能很好地拟合观测站点局部的碳循环规律，相对于直接测量法已经有所改进，但应用到其他区域会存在很大的误差。
模型结果的可靠性受模型结构、参数取值和输入数据质量的影响，模型参数的误差可能带来模型结果的系统性偏差。
大气反演是一种利用大气CO2浓度观测提取陆地以及海洋碳通量的方法。
它充分利用了大气CO2浓度变化对生态系统碳循环变化响应的信息，可以较精确地追踪出大尺度区域陆地生态系统碳汇的年际变化特征[13]。
早期的大气反演只将全球分为11个陆地区和11个海洋区，时间步长年或月[14][15]。
随后出现了以地理统计学为基础利用多元地表参数来直接限制大气反演结果的方法[16]。
从减少设置侧边界条件带来的不确定性角度考虑，2007年Deng等[17]人发展了嵌套式的大气反演方法，以生态系统模型的输出结果作为经验碳通量。
于此同时，高时空分辨率的区域大气反演方法开始出现[18]。
但大气反演结果的可靠性始终取决于大气CO2浓度观测数据的密度和大气输送模型的精度，全球观测站点的稀疏在一定程度上也限制着大气反演方法的精度。
由于生态系统模型存在着很大的误差，使得生态系统模型的输出结果精度较低，从而使得由它作为经验通量得到的贝叶斯估计结果精度较低。
因此我们需要对经验碳通量进行参数调整，利用碳浓度观测数据优化模型参数，以提高估计精度。
同时，在参数优化过程中，通常需要考虑不同植被功能类型(如常绿针叶林、落叶针叶林、常绿阔叶林、落叶阔叶林、灌木、草地、农田和湿地等),对不同植被功能类型进行不同参数的调整,以减少模型的系统偏差。
本文利用CO2浓度观测数据优化地表CO2通量生态系统模型参数，基于Peters(2007，2009)[19][20]中的碳通量模型，提出了一种新的参数优化估计方法，数据模拟表明该方法有很高的估计精度。
2. 碳通量相关模型和结论陆气同化优化碳通量估计模型如下：0s x c s λεη=+⎧⎨=+⎩G f(,) (2.1)其中模型分别表示地表生态系统碳通量回归模型和大气反演碳通量模型；s 为碳通量向量，它的维数与地表分割的区域数相同，各分量代表了特定区域的碳通量；()f x 为地表生态系统碳通量的回归函数；x 为影响碳通量的协变量；o c 为大气二氧化碳浓度观测向量（三维空间），维数与观测站点数相同；G 为大气反演碳通量模型中的响应矩阵；模型误差ε与η相互独立且cov(,)0,E =0,E 0==εηεη。
在地表生态系统模型中，影响地表碳通量的因素包括陆地碳通量ER GPP ()-s s 、海洋碳通量OCE ()s 、石化燃料碳排放FF ()s 和火灾碳排放FIRE ()s 。
其中OCE s 是从海洋生态系统模型中得到，ER GPP -s s 是从陆地生态系统模型中得到。
考虑到陆面生态系统模型中存在着误差，本文基于Peters(2007，2009)[19][20]建立的碳通量回归模型：ER GPP OCE FF FIRE (,)(+)x s s s s s λλ=-++ f (2.2)该模型中,λ是一个向量，维数与ER s 、GPP s 相同；“ ”表示向量内积。
例如当12(,,,),k u u u = u 12(,,,)k v v v = v 时，1122(,,,)k k u v u v u v = u v 。
这里石化燃料碳排放和火灾碳排放是固定的，基于自下而上的估计方法得到，而对陆地和海洋碳通量进行参数调整。
这一点上，一方面体现了对石化燃料燃烧碳排放数据的信心，另一方面也表明对陆地海洋碳通量有修正作用的大气观测数据的不足。
在模型估计中，我们考虑5种植被功能类型，得到如下的模型：()()ER GPP OCE FF FIRE 1,2,3,4,5i i i i i i i i o s s s s s s i c Gs λεη⎧=-++++⎪=⎨=+⎪⎩ (2.3)其中i s 为第i 种植被类型地块碳通量，1,2,3,4,5i =；T T T T T T 12345(,,,)s s s s s s =为各个i s 拉直后连接成的碳通量数据；而各个i ε连接的(1)(2)(3)(4)(5)λλλλλ(,,,,)为待估模型参数，模型误差εi (1,2,3,4,5)i =与观测误差η相互独立且cov(,)0,E =0,E 0i i εηεη==。
根据下述定理，得到参数估计结果。
定理1 模型(2.3)中如果模型误差εi 和观测误差η服从正态分布，则参数λ的最小二乘估计是(1)(2)110(5)ˆˆˆ('())'()ˆλλλ--⎛⎫ ⎪ ⎪==+-+ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭X R GQG X X R GQG c λ（X 的具体形式及定理证明见附录)3. 应用案例3.1 数据简介建模数据来自Deng(2007)[17]的结果a) 观测0c 维数5439=m ,来自GLOBALVIEW-CO 2,2005数据集；碳通量s的维数5439=n (5(年)*12(月))*50(区域)，其中50个区域的划分参考Deng(2007)[17] (50个区域的划分如图1)。
碳通量3000维的数据排列顺序是第1个月1-50个区域，第2个月1-50个区域，第3个月1-50个区域，……，第60个月1-50个区域；图1：北美30个区域划分和其余的全球20个区域划分b) 三个矩阵数据∙ 大气传输算子()54393000*G 是五年(1999-2003)50个区域的月度传输矩阵,通过结合Biome-BGC [21]模型(这是一个由来自VCEP/NCAR 分析数据的每天气象数据驱动的生态系统模型)计算得到；∙ 观测误差方差矩阵矩阵(5439*5439)R ，其中第i 个月的误差标准差定义如下：()()220175.ppmv GVsd ii =+R , GVsd 表示残差分布的标准差，它是通过对GLOBALVIEW-CO 2 2005中的平均月变差数据逐月进行计算得到；0175.ppmv 为系统误差，所有站点数据均采用这个值。
∙ 模型误差方差矩阵()54393000*G 是以对角矩阵的形式构造，其中对于20个大区域，使用的是TransCom 3 年际差异版本中的先验通量不确定性，对于30个小区域，则采用TransCom 3 季度反演中估算大区域不确定性的方法Gurney(2004)[7]，分别重新计算它们的不确定性。
c) η,ε分别服从正态分布N(,),N(,);0R 0Q3.2 实验结果基于上面的数据和本文提出的优化方法，我们对经验碳通量进行参数调整，得到的参数估计结果：表1：参数估计结果从表1的参数估计结果看出，除(4)λ估计值比较接近1，其余参数的估计值和1相差较大。
因此，如果不进行参数调整（一般模型处理中认为()1,i =λ1,,5i = ），观测数据并不能使得目标函数(,)J s λ极小化。
从统计似然观点看，参数均为1的模型并不能使得观测出现的可能性最大，然而气象学中的观测资料具有较好的公信度，所以认为模型（2.1式）的参数不全为1。
同时，分别通过由参数调整和不进行参数调整两种模型得到的后验碳通量计算出CO 2浓度，将它们与原始CO 2观测数据进行比较，得到参数调整的CO 2浓度残差均方根误差(1.4030)小于未进行参数调整的残差均方根误差(1.4104).从这个角度也说明对经验碳通量进行参数调整对于提高碳通量估计准确度具有很大的作用。
4. 估计方法模拟验证和精度估计我们需要验证这种估计方法的有效性以及研究它的估计精度，根据假设检验的思想以及基于中心极限定理保证，采用统计模拟的方法为模型估计精度。
模拟实验前首先需要取定一组参数（也就是λ的真值），这组参数在之后的模拟过程中都是固定不变的。
由于在优化过程中，需要通过观测o c 和经验碳通量()E R G P P O C E F F F I R E ˆˆˆˆˆs s s s s 来估计参数。