BIOME-BGC 陆地生态系统模型的文献推导参数
【摘要】 Literature-Derived Parameters for the BIOME-BGC Terrestrial Ecosystem Model简介生态系统模拟模型使用描述性输入参数来建立植被功能类型或生物群落的生理、生物化学、结构和分配模式。对于单点模拟，可以测量所需数据，但随着空间分辨率的提高，数据可用性会降低。因此，需要进行广义的生物群落参数化。目前，在进行更高分辨率模拟时，未记...
Literature-Derived Parameters for the BIOME-BGC Terrestrial Ecosystem Model
简介
生态系统模拟模型使用描述性输入参数来建立植被功能类型或生物群落的生理、生物化学、结构和分配模式。对于单点模拟，可以测量所需数据，但随着空间分辨率的提高，数据可用性会降低。因此，需要进行广义的生物群落参数化。目前，在进行更高分辨率模拟时，未记录的参数选择和模型对参数变化的未知敏感性是全球和区域建模的主要限制因素。我们为基于过程的生态系统模拟模型（特别是针对 BIOME-BGC）提供了已记录的输入参数，适用于主要的自然温带生物群落。参数组包括：周转和死亡率；分配；碳氮比 (C:N)；植物材料在不稳定、纤维素和木质素库中的百分比；叶片形态；叶片电导率和限制；冠层水分截留和光消光；以及叶片中 Rubisco（即核酮糖二磷酸-1,5-羧化酶/加氧酶）的氮含量百分比。输入参数也可用于其他生态系统模型。
摘要
Additional Info
| Field | Value |
|---|---|
| Last Updated | September 11, 2025, 3:48 AM (UTC+02:00) |
| Created | April 1, 2025, 7:03 PM (UTC+02:00) |
| accessLevel | public |
| bureauCode | 026:00 |
| harvest_object_id | d4496ac0-89ac-41ff-9377-2ef8cea60c9c |
| harvest_source_id | b99e41c6-fe79-4c19-bbc3-9b6c8111bfac |
| harvest_source_title | Science Discovery Engine |
| identifier | 10.3334/ORNLDAAC/652 |
| modified | 2025-09-10 |
| programCode | 026:000 |
| publisher | ORNL_DAAC |
| resource-type | Dataset |
| source_datajson_identifier | true |
| source_hash | 6052a7a24bbc67823cc0d0b0a5add6263ed99f421ab315e97f1ef1e5cfca7cbc |
| source_schema_version | 1.1 |
| spatial | [[{"WestBoundingCoordinate":-180.0,"NorthBoundingCoordinate":90.0,"EastBoundingCoordinate":180.0,"SouthBoundingCoordinate":-90.0}],"CARTESIAN"] |
| temporal | 1947-06-15/1947-06-15 |
| theme | "Earth Science" |
代码
!pip install leafmap
!pip install pandas
!pip install folium
!pip install matplotlib
!pip install mapclassify
import pandas as pd
import leafmap
url = "https://github.com/opengeos/NASA-Earth-Data"
df = pd.read_csv(url, sep="\t")
df
leafmap.nasa_data_login()
results, gdf = leafmap.nasa_data_search(
short_name="white_model_parameters_652",
cloud_hosted=True,
bounding_box=(-180.0, -90.0, 180.0, 90.0),
temporal=("1947-06-15", "2000-06-21"),
count=-1, # use -1 to return all datasets
return_gdf=True,
)
gdf.explore()
#leafmap.nasa_data_download(results[:5], out_dir="data")
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