地理科学

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Noah-MP模式中动态植被模块参数优化在黄河流域植被的应用

崔守波, 刘永和

地理科学, 2025, 45(5): 1118-1129. DOI: 10.13249/j.cnki.sgs.20230708

图3 单个参数修改所产生的模拟LAI的敏感性偏差（a、c、e、g）和落叶阔叶林的LAI逐日时间序列（b、d、f、h） LTOVRC为叶片倒伏率；DILEFC为温度系数；QE25为基准光能利用效率；SLA为单侧叶面积；LAI为叶面积指数；AMP为LAI 变幅；L代表LTOVRC默认值，FC代表DILEFC的默认值，S代表SLA的默认值，Q代表QE25的默认值

本文的其它图/表

图1 黄河流域植被类型 2个矩形框内是为草地类型选取的区域，对草地以外的其他植被类型则选取各类型在流域内的全部像元
图2 1982—2016年黄河流域（a）LAI（叶面积指数）多年空间变化速率和（b）年均LAI的时间变化
表1 植被默认参数、最优参数
图4 1982—2016年黄河流域的LAI多年平均值（a）默认参数和（b）GLASS LAI；1982—2016年Noah-MP在黄河流域模拟LAI（叶面积指数）的NSE（效率系数）与RMSE（均方根误差）的空间分布：（c-d）默认参数，（e-f）最优参数组合1，（g-h）最优参数组合2
图5 1982—2016年Noah-MP在黄河流域模拟GPP（总初级生产力）的NSE与RMSE的空间分布 NSE为效率系数； RMSE为均方根误差

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