Исследования улучшают моделирование продуктивности экосистем и эвапотранспирации

Ученые из Института прикладной экологии Китайской академии наук достигли прогресса в повышении точности моделирования двух ключевых параметров экосистем: валовой первичной продукции (GPP) и эвапотранспирации (ET). Результаты опубликованы в журналах Geoscientific Model Development и Journal of Hydrometeorology.

Точное моделирование GPP (поглощения CO₂ растениями) и ET (суммарного испарения воды с поверхности и транспирации растений) критически важно для понимания глобальных циклов углерода и воды. В первом исследовании команда разработала модель FLAML-LUE, которая использует автоматизированное машинное обучение для оптимизации подхода, основанного на световой эффективности (LUE). Модель, обученная на данных метеостанций, спутниковых индексов и измерений с вышек Eddy Covariance, показала высокую точность в прогнозировании GPP, особенно в смешанных и хвойных лесах, превзойдя широко используемые продукты MODIS и PML.

Во втором исследовании ученые оценили модель земной поверхности Noah-MP. Анализ показал, что она склонна завышать значения ET для большинства типов земного покрова, особенно для вечнозеленых лесов, лугов, пахотных земель и пустошей. Модель хорошо улавливает сезонный пик ET летом, но переоценивает его интенсивность. Исследователи также выявили ключевые физические процессы: для лесов и лугов главную роль играет устьичная проводимость, а для кустарников, саванн, пахотных земель и открытых почв — процессы поверхностного стока.

Вместе эти исследования предлагают новые методологические подходы для более точной оценки потоков углерода и воды в экосистемах на региональном уровне, что важно для климатического и экологического прогнозирования.