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参数优化方法对微生物模型预测土壤有机碳时空演变的影响

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准确把握土壤有机碳(SOC)的时空演变规律对于土壤资源的高效持续利用、发挥土壤生态系统服务功能,以及应对气候变化等均具有重要意义。以江苏省南部为研究区,以明确表达微生物分解作用的微生物模型 MIMICS 为对象,以模型参数敏感性分析为切入点,分析了不同参数优化方法对MIMICS模型预测苏南农田表层(0~20 cm)SOC时空演变动态的影响。结果表明,批处理和点对点两种参数优化方法下,MIMICS模型均能较好地模拟1980-2015年苏南农田表层SOC密度先增加后减少的总体趋势;采用考虑模型参数空间异质性的点对点参数优化方法时,MIMICS模型预测精度最高,其预测误差(RMSE)较采用默认参数值时分别降低 22。2%(2000 年独立验证)和 14。7%(2015 年独立验证),但 2015 年SOC密度预测精度依然偏低(R2 = 0。13,RMSE = 1。22 kg·m-2)。上述结果表明进一步改进微生物模型的结构、提高模型输入数据的精度及分辨率,将是微生物模型建模区域尺度SOC时空动态所面临的重要挑战。

张秀、谢恩泽、陈剑、彭雨璇、严国菁、赵永存

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土壤与农业可持续发展国家重点实验室(中国科学院南京土壤研究所),南京 210008

中国科学院大学,北京 100049

土壤有机碳 微生物模型 敏感性分析 参数优化

国家自然科学基金

41971067

2024

土壤学报
中国土壤学会

土壤学报

CSTPCD北大核心
影响因子:2
ISSN:0564-3929
年,卷(期):2024.61(1)
张秀,谢恩泽,陈剑,等.参数优化方法对微生物模型预测土壤有机碳时空演变的影响[J].土壤学报,2024,61(1):39-51.DOI:10.11766/trxb202205080237.
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