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

作者：张秀; 谢恩泽; 陈剑; 彭雨璇; 严国菁; 赵永存

来源：土壤学报, 2023, 1-15.

• 土壤有机碳
• 微生物模型
• 敏感性分析
• 参数优化

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。

• 单位
  中国科学院南京土壤研究所; 土壤与农业可持续发展国家重点实验室; 中国科学院大学