지구 탄소 흡수는 현재 대기 중 연간 글로벌 탄소 싱크의 약 3 분의 1을 차지합니다. 그러나 지구의 기후 시스템의 복잡한 비선형 상호 작용으로 인해 지상 탄소 사이클의 미래 예측은 불확실합니다. 연구에 따르면 탄소 격리 강도는 생태계에 따라 다르며 그 크기는 식물 캐노피 내부의 광합성 잎의 양에 의해 크게 조절됩니다.
다른 육상 표면 모델에 다양한 생태 생리 학적 치료가 적용되었지만, 식물 잎의 양은 만장일치로 잎 면적 지수 (LAI)라고하는 치수가없는 양으로, 총 녹색 잎 면적과 지표면 면적 사이의 비율로 표현된다. Amazon의 삼림 벌채에 대한 이전 연구는 가용 에너지에서 에너지 파티션을 합리적이고 잠재 된 열유속으로 이동시켜 대기 경계층 개발 및 국소 및 지역 순환 패턴에 영향을 미쳐 생태계 반응에 대한 LAI 변화의 영향을 강조했습니다. 결과적으로 위성 관측에서 사용 가능한 것과 같은보다 현실적인 고해상도 표면 식생 LAI 데이터 세트는 전 세계 지상 탄소 시뮬레이션을 개선 할 것으로 예상됩니다.
Chang et al.에 제시된 시뮬레이션 결과. (2018) 은이 가설을 확인했습니다. 그들의 연구에서, 상이한 LAI 데이터 세트의 사용으로 시뮬레이션 된 에너지 및 탄소 플럭스의 정확성은 낙엽 숲, 상록수 숲 및 초원을 포함한 6 년간의 현장 측정에 의해 평가되었다. 그들의 결과는 시뮬레이션 된 수증기 및 탄소 플럭스의 루트 평균 제곱 오차가 단순히 모델 구동 LAI 데이터 세트의 신뢰성을 향상시킴으로써 각각 10% 및 15% 감소 함을 나타냈다. 그들의 연구는 식생 데이터 세트의 불확실성이 지상 시뮬레이션의 오류를 증가시킬뿐만 아니라 올바른 모델 물리학에서도 지표면 프로세스를 잘못 해석하도록 수치 모델을 이끌어 낼 것임을 입증했습니다.
.LAI의 계절 역학의 신뢰성 외에도 Chang et al. (2018)은 캐노피 구조 표현의 중요성, 즉 LAI가 식생 캐노피 내부에 분포되는 방법을 강조했습니다. 그들은 현실적인 캐노피 아키텍처 프로파일을 포함 시키면 스칼라 플럭스 시뮬레이션이 향상되어 지표면 시뮬레이션에서 다중 캐노피 층 표현의 사용을 옹호합니다. 그들의 결과는 또한보다 진보 된 생태 생리 학적 및 난기류 전달 체계의 사용이 일반적으로 에너지 및 탄소 플럭스 시뮬레이션에 표시된 오류를 감소시킬 수 있다고 제안했다. 따라서, 현실적인 LAI 데이터 세트에 의해 구동되는 소기후 조건에 대한 생태계 구조 및 기능적 반응을 합리적으로 나타내는 지표면 모델의 사용은 현재와 미래 기후 운전자에 의해 구동되는 표면 층 교환을 적절하게 나타낼 수있다.
.Chang et al.에 제시된 시뮬레이션 결과. (2018)은 Davis의 California University에서 개발 한 ACASA라는 당뇨병의 3 차 폐쇄 지표 모델에 의해 수행되었습니다. ACASA의 표준 버전에는 20 개의 수직 캐노피 층이있어 반 시간에서 시간당 시간 단계에서 시뮬레이션 된 캐노피 내에서 모멘텀, 열, 수분 및 이산화탄소의 현실적인 난류 플럭스를 나타냅니다. 층의 수는 증가하거나 감소 할 수 있습니다 (그림 1)
이러한 결과는 최근에 Journal 농업 및 산림 기상학 에 발표 된 다중 캐노피 층 고차 클로저 지표 모델에 의해 평가 된 표면 층 시뮬레이션에 대한 Canopy 프로파일 감도라는 제목의 기사에 설명되어 있습니다. . 이 작업은 Kuang-Yu Chang, Kyaw Tha Paw U 및 Davis 캘리포니아 대학교의 Shu-Hua Chen에 의해 수행되었습니다.
