3.3.2 模型适用性验证
本书利用内蒙古不同草地类型通量站点及文献资料数据，根据不同碳水通量对Biome-BGC模型进行校准，数据详情见表2-2。根据研究目的，本书主要对GPP、Re、NEP、ET主要等关键碳水通量参数进行校准与优化。根据不同站点数据特征，分别提取相应时间段的NPP数据进行对比分析，以评价Biome-BGC模型模拟的精度和适用性。NPP数据资料来自于中国农业科学院马瑞芳学位论文中的各个牧业气象站生物量数据（马瑞芳，2007）。
草甸草原碳水通量验证主要采用通榆站2003—2007年的资料数据（表2-2）。通榆站GPP为2004—2006年8d合成数据，NEP和ET为2003—2007年日值数据。根据温带草甸草原地上地下生物量的换算关系（地下生物量=5.26×地上生物量）、NPP和生物量转换关系[碳量（gC/m2）=生物量×0.45（g/m2）]（Wang等，2010；方精云等，2007；朴世龙等，2004；王娓等，2008），计算鄂温克旗牧业气象站的1989—2005年NPP数据。
从图3-4可以看出，总体上模型模拟值与通量观测值具有良好的一致性，所有碳水通量均通过了显著性水平0.001的检验，其中GPP、NEP、ET和NPP的斜率分别为0.80、0.60、0.65和0.78，模拟值都比较接近1∶1线且均匀分布在两侧。GPP、NEP、ET和NPP的均方根误差分别为5.36gC/（m2·8d）、0.89gC/（m2·d）、0.62mm/d和36gC/（m2·a），模拟误差处于比较合理的范围内。GPP、NEP、ET和NPP的决定系数分别为0.59、0.30、0.46和0.79，回归效果显著，表明Biome-BGC模型能够较好地模拟草甸草原碳水通量，模拟精度高，具有较强的模拟性能和适应性。
图3-4 内蒙古草甸草原不同碳水通量验证结果图
典型草原碳水通量验证主要采用锡林浩特站2003—2007年的资料数据（表2-2）。锡林浩特通量站GPP和Re为2006—2007年日值数据，NEP和ET为2003—2007年日值数据。根据温带典型草原地上地下生物量的换算关系（地下生物量=4.25×地上生物量）、NPP和生物量转换关系[碳量（gC/m2）=生物量×0.45（g/m2）]（方精云等，2007；朴世龙等，2004；王娓等，2008），计算锡林浩特牧业气象站的1980—2006年NPP数据。从图3-5可以看出，所有碳水通量均通过了显著性水平0.001的检验，其中GPP、Re、NEP、ET和NPP的斜率分别为0.79、1.11、0.73、0.96和0.77，模拟值都比较接近1∶1线且均匀分布在两侧。GPP、Re、NEP、ET和NPP的均方根误差分别为0.69gC/（m2·d）、0.67gC/（m2·d）、0.53gC/（m2·d），0.61mm/d和45.6gC/（m2·a），模拟误差处于比较合理的范围内。GPP、Re、NEP、ET和NPP的决定系数分别为0.70、0.81、0.55、0.64和0.71，回归效果显著，表明Biome-BGC模型能够较好地模拟典型草原碳水通量，模拟精度高，具有较强的模拟性能和适应性。(https://www.daowen.com)
图3-5 内蒙古典型草原不同碳水通量验证结果图
荒漠草原碳水通量验证主要采用苏尼特左旗站2008—2009年的资料数据（表2-2）。苏尼特左旗通量站NEP和ET为2008—2009年日值数据，根据温带荒漠草原地上地下生物量的换算关系（地下生物量=7.89×地上生物量）、NPP和生物量转换关系[碳量（gC/m2）=生物量×0.45（g/m2）]（方精云等，2007；朴世龙等，2004；王娓等，2008），计算乌拉特中旗牧业气象站的1982—2006年NPP数据。从图3-6可以看出，所有碳水通量均通过了显著性水平0.001的检验，其中NEP、ET和NPP的斜率分别为0.75、0.87和1.0，模拟值都比较接近1∶1线且均匀分布在两侧。NEP、ET和NPP的均方根误差分别为0.66gC/（m2·d）、0.54mm/d和21.7gC/（m2·a），模拟误差处于比较合理的范围内。NEP、ET和NPP的决定系数分别为0.77、0.56和0.83，回归效果显著，表明Biome-BGC模型能够较好地模拟典型草原碳水通量，模拟精度高，具有较强的模拟性能和适应性。
图3-6 内蒙古荒漠草原不同碳水通量验证结果图
对比野外样地实验实测数据和文献资料数据，NPP的模拟比较符合实际情况，本书草甸、典型和荒漠草原模拟的站点NPP分别在550gC/（m2·a）、400gC/（m2·a）和100gC/（m2·a）浮动，与文献发布的数据563.4gC/（m2·a）、392.90gC/（m2·a）和122.90gC/（m2·a）比较接近（张存厚，2013；张存厚等，2012；张存厚等，2013b；张存厚等，2014），还与其他学者估计的内蒙古草原NPP值范围为116～566gC/（m2·a）一致（刘岩，2006；王军邦，2004）。通量观测站能够对不同碳水通量进行长期连续的观测，获取了大量的通量数据能够为研究干旱对草地生态系统生产力的影响提供可靠的主流技术支持。通过通量观测数据与生态过程模型的有效融合，极大地扩展了研究的时空尺度，为进一步深入探索干旱对草地生产力影响的差异提供保障。本书使用了不同草地类型通量观测数据对Biome-BGC模型进行精确校准与优化，降低了模型应用的不确定性，为研究的深度和可靠性奠定了基础。
