植物生态学报 ›› 2017, Vol. 41 ›› Issue (3): 378-385.DOI: 10.17521/cjpe.2016.0067

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近似贝叶斯法在光合模型参数估计中的应用

曾继业1, 谭正洪2,*(), 三枝信子1   

  1. 1日本国立环境研究所, 筑波 305-8506, 日本
    2海南大学环境科学系, 海口 570228, 中国
  • 出版日期:2017-03-10 发布日期:2017-04-12
  • 通讯作者: 谭正洪
  • 作者简介:* 通信作者Author for correspondence (E-mail:sunzhiqiang1956@sina.com)
  • 基金资助:
    国家自然科学基金(31200347和31660142)

Using approximate Bayesian computation to infer photosynthesis model parameters

Ji-Ye ZENG1, Zheng-Hong TAN2,*(), Nobuko SAIGUSA1   

  1. 1National Institute for Environmental Studies, Tsukuba 305-8506, Japan
    and
    2Department of Environmental Science, Hainan University, Haikou 570228, China
  • Online:2017-03-10 Published:2017-04-12
  • Contact: Zheng-Hong TAN
  • About author:KANG Jing-yao(1991-), E-mail: kangjingyao_nj@163.com

摘要:

长期以来, 光合作用机理模型中参数的确定都是一个难点。该文提出一种参数反演的方法, 称为近似贝叶斯法(APMC), 用来确定Farquhar光合模型的生理参数。通过将整个冠层抽象为一片大叶的思维抽象, 笔者进一步将APMC应用到冠层尺度的生理参数求解, 使直接求算冠层尺度生理参数成为可能。该文详细介绍了使用APMC估算光合模型参数的具体算法, 并用实测数据进行了验证。结果表明, APMC可以很好地应用于冠层光合模型参数的估计, 估计所得的参数落在参数生理上下限值之间, 应用1 948个实测数据进行检验, 得到决定系数0.75。模拟值和实测值的线性回归曲线斜率为1.04, 与理论上的1.0非常接近。这个方法对光合模型参数的获取或许有积极的意义。

关键词: 蒙特卡洛, 大叶模型, Farquhar光合模型, 净生态系统交换

Abstract:

We developed a method, namely Adaptive Population Monte Carlo Approximate Bayesian Computation (APMC), to estimate the parameters of Farquhar photosynthesis model. Treating the canopy as a big leaf, we applied this method to derive the parameters at canopy scale. Validations against observational data showed that parameters estimated based on the APMC optimization are un-biased for predicting the photosynthesis rate. We conclude that APMC has greater advantages in estimating the model parameters than those of the conventional nonlinear regression models.

Key words: Monte Carlo, big-leaf model, Farquhar photosynthesis model, net ecosystem exchange