Biome-BGC是利用站点描述数据、气象数据和植被生理生态参数，模拟日尺度碳、水和氮通量的有效模型，其研究的空间尺度可以从点尺度扩展到陆地生态系统。

本内容详述利用中国区域地面气象要素驱动数据集（CMFD）和CN05.1气候数据格点化气象数据驱动Biome-BGC在区域上进行模拟。在模拟过程中，需要综合的使用Linux、Python等一些小工具，完成模式的前处理和后处理的工作。

专题一 Biome-BGC模式介绍

Biome-BGC是一个基于日尺度的陆地生态系统生物地球化学过程模型，用于模拟碳、氮和水在不同植被类型（如森林、草地、农田）中的通量与储量的动态变化。该模型通过光合酶促反应机理计算每日总初级生产力（GPP），扣除生长呼吸和维持呼吸后将剩余碳分配给叶、枝条、干和根等器官，并以凋落物形式进入土壤碳库。同时，模型耦合了完整的水循环过程（包括降雨、冠层截留、蒸腾、土壤蒸发、地表径流及土壤水分变化）和能量平衡过程（净辐射、感热通量、潜热通量），并考虑了凋落物分解、土壤有机碳矿化及水分在土层间的木桶模型输送。其模拟空间尺度可从站点扩展到区域，是研究生态系统对气候变化响应的重要工具。

专题二 运行基础

1.Linux应用

实现批量创建文件、删除文件及文件夹

并行化执行程序

2.CDO工具应用

使用cdo工具对netCDF文件进行合并

筛选时间和变量，裁剪为小区域

3.Python应用

Python的循环语句，逻辑语句

创建Numpy数组，并统计计算

使用Matplotlib制作散点图、等值线图

利用零散数据Pandas创建数，制作时间

利用Xarray读取netCDF文件，写入netCDF文件；实现插值工作

专题三 数据处理

在linux上综合使用cdo和xarray数据制备所需数据

1.静态数据制备

地形数据：GTOPO30S 1km

土地利用数据：GLCC 1km

土壤数据：FAO

GPP数据：MODIS数据

2.驱动数据制备

CN05.1数据处理

CMFD数据处理

3.生态数据

MODIS GPP

专题四 单点模拟

1.前处理

从空间格点数据（netCDF格式）插值到站点

配置Biome-BGC运行文件

制备用于驱动Biome-BGC的气象数据

2.运行BGC模型

3.调参：以MODIS的GPP产品为观测值，使用Python库并行化调整Biome-BGC模型的参数

调整生长季开始和结束

4.后处理

读取Biome-BGC的ascii文件和二进制文件

结果统计计算结果可视化

专题五 区域模拟

区域模拟是将区域上每个格点分别进行计算进行的。在本节案例中，将以一个较小的省份进行高分辨率模拟和在中国进行粗分辨率模拟。

静态地理数据准备

气象驱动数据制备

分配数据

并行运行

合并单点结果为空间数据

专题六 长时间序列模拟案例

使用ERA5作为观测数据的降尺度后的CMIP6未来气候变化降尺度数据

对气象数据降尺度，获得气温、湿度、降水和向下短波辐射

土壤数据、植被数据库查询

准备气象数据和静态数据

后处理模拟结果数据

专题七 分析

在单点和空间模拟数据的基础上，进行以下分析：

敏感性分析：使用敏感性分析方法（SALib库），分析主要模拟参数对GPP的影响

归因分析：使用通径分析方法（semopy库），结合气象要素，分析对GPP和ET的影响过程

推荐：基于LPJ模型的植被NPP模拟、驱动力分析及其气候变化响应预测

随着全球气候变化的日益严峻，理解和预测植被生产力的变化变得尤为重要。深入探讨植被净初级生产力（NPP）的模拟、驱动力分析及其气候变化响应，利用LPJ模型为研究工具，掌握从GPP到NPP、NEP/NEE等关键量的计算与应用。重点介绍如何通过LPJ及LPJ-GUESS模型，结合气候数据，分析不同气候情景下植被生产力的变化及其对生态系统的影响。

本内容详述如何使用Python及相关生态建模工具（如rasterio、gdal）进行地理数据处理和模型预处理，重点掌握栅格与矢量数据的格式转换、空间重采样与偏差修正等技术。通过敏感性分析和情景预测，理解气候变化对不同生态系统的具体影响，进而提升环境预测的精度和可操作性。

关 注【科研充电吧】公 众 号，获取海量教程和资源