生态系统模型Biome-BGC、InVEST模型、PLUS模型、SolVES模型、CENTURY模型、CASA模型、生态系统NPP等应用

在Biome-BGC模型中，对于碳的生物量积累，采用光合酶促反应机理模型计算出每天的初级生产力(GPP)，将生长呼吸和维持呼吸减去后的产物分配给叶、枝条、干和根。生物体的碳每天都按一定比例以凋落方式进入凋落物碳库；对于水份输运过程，该模型模拟的水循环过程包括降雨、降雪、冠层截留、穿透降水、树干径流、冠层蒸发、融雪、雪升华、冠层蒸腾、土壤蒸发、蒸散、地表径流和土壤水分变化以及植物对水分的利用；对于土壤过程，模型考虑了凋落物分解进入土壤有机碳库过程、土壤有机物矿化过程和基于木桶模型的水在土层间的输送关系；对于能量平衡，该模型还考虑了净辐射、感热通量和潜热通量等过程。

Biome-BGC是利用站点描述数据、气象数据和植被生理生态参数，模拟日尺度碳、水和氮通量的有效模型，其研究的空间尺度可以从点尺度扩展到陆地生态系统。

利用中国区域地面气象要素驱动数据集（CMFD）和CN05.1气候数据格点化气象数据驱动Biome-BGC在区域上进行模拟。在模拟过程中，需要综合的使用Linux、Python等一些小工具，完成模式的前处理和后处理的工作。

一、Biome-BGC介绍

二、Linux应用、CDO工具应用、Python应用

Linux应用
实现批量创建文件、删除文件及文件夹
并行化执行程序
CDO工具应用
使用cdo工具对netCDF文件进行合并
筛选时间和变量，裁剪为
Python应用
Python的循环语句，逻辑语句
创建Numpy数组，并统计计算
使用Matplotlib制作散点图、等值线图
利用零散数据Pandas创建数，制作时间
利用Xarray读取netCDF文件，写入netCDF文件；实现插值工作

三、数据处理实践

在linux 上综合使用cdo和xarray数据制备所需数据
1.静态数据制备
地形数据：GTOPO30S 1km
土地利用数据：GLCC 1km
土壤数据：FAO
GPP数据：MODIS数据

2.驱动数据制备
CN05.1数据处理 CMFD数据处理
3.生态数据
MODIS GPP

四、单点的模拟

1.前处理
从空间数据（netCDF）插值 配置运行文件 制备气象数据
2.运行BGC模型
3.调参
基于Python的并行化参数搜索
调整生长季开始和结束

4.后处理
结果统计计算 结果可视化

五、区域模拟-1

区域模拟是将区域上每个格点分别进行计算进行的
模拟前准备 分配数据 并行运行 合并结果

六、区域模拟-2

通过数据库的管理，可以减少单点模型空间化数据分发和管理复杂度
MySQL介绍 常见命令介绍 在Mysql中建立驱动数据、静态数据表和结果表 编写脚本自动化生成静态数据 并行运行模式 结果导入数据库 后处理案例数据

七、长时间序列模拟案例实践

使用ERA5作为观测数据的降尺度后的CMIP6未来气候变化降尺度数据
对气象数据降尺度，获得气温、湿度、降水和向下短波辐射
土壤数据、植被数据库查询
准备气象数据和静态数据
后处理模拟结果数据