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内容概要:本文探讨了中国半干旱地区降水(PRE)对碳通量的时间累积和滞后效应,基于兰州大学半干旱气候与环境观测站(SACOL)的观测数据、遥感数据和碳通量模拟数据。研究发现,净生态系统交换量(NEE)和总初级生产力(GPP)对累积降水(APRE)的平均滞后响应约为42天。考虑时间累积和滞后效应时,APRE对NEE和GPP的直接和间接效应分别增加了0.37和0.58。前期APRE主要通过直接影响当前碳通量,而0.1米深度的土壤含水量(SWC)的影响则主要通过前期APRE的记忆效应间接作用于碳通量。文章还提供了详细的代码实现,涵盖数据模拟、累积降水计算、滞后效应分析、路径分析及结果可视化等内容。 适合人群:从事生态学、气候学、环境科学等领域的研究人员,尤其是对半干旱地区碳通量及降水效应感兴趣的学者和技术人员。 使用场景及目标:①理解半干旱地区碳通量对降水的时间累积和滞后效应;②掌握如何使用Python代码模拟和分析此类效应;③评估不同时间尺度下降水对碳通量的影响,以及土壤含水量在其中的作用;④为改进陆地生态系统模型提供科学依据。 其他说明:本文不仅提供了理论分析,还通过具体代码展示了如何模拟和验证研究结果,强调了多时间尺度分析、线性和非线性方法结合的重要性。此外,文章指出了研究的局限性,如土壤水分垂直剖面数据不足、植被类型差异的影响等,并提出了未来的研究方向,包括多源数据融合、过程模型开发等。这些内容有助于进一步深化对半干旱地区碳-水耦合机制的理解,支持更科学的生态管理和气候变化研究。
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复现论文或解答问题,以下是详细可运行代码及其解释
# 论文复现与分析
## 1. 论文标题
**Temporal accumulation and lag effects of precipitation on carbon fluxes in
terrestrial ecosystems across semi-arid regions in China**
中文翻译:中国半干旱地区降水对陆地生态系统碳通量的时间累积和滞后效应
## 2. 内容概要(不超过 200 字)
该研究探讨了中国半干旱地区降水(PRE)对碳通量的时间累积和滞后效应。研究利用兰州大学
半干旱气候与环境观测站(SACOL)的观测数据,结合遥感数据和碳通量模拟数据,定量评估了
碳通量对降水的滞后响应。研究发现,净生态系统交换量(NEE)和总初级生产力(GPP)对累积
降水(APRE)的平均滞后响应约为 42 天。考虑时间累积和滞后效应时,APRE 对 NEE 和 GPP
的直接和间接效应分别增加了 0.37 和 0.58。研究还发现,前期 APRE 主要通过直接影响当前
碳通量,而 0.1 米深度的土壤含水量(SWC)的影响则主要通过前期 APRE 的记忆效应间接作用
于碳通量。
## 3. 论文复现代码及解释
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

import statsmodels.api as sm
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from scipy import stats
# 1. 数据准备与预处理
# 假设我们已经从 SACOL 观测站获取了降水、土壤含水量和碳通量数据
# 这里我们模拟生成一些数据用于演示
# 设置随机种子保证可重复性
np.random.seed(42)
# 生成模拟数据:5 年的日数据 (365*5=1825 天)
days = 1825
time = pd.date_range(start='2015-01-01', periods=days, freq='D')
# 模拟降水数据 - 遵循泊松分布(降水事件是离散的)
precipitation = np.random.poisson(0.2, days)
# 添加季节性模式
seasonal_pattern = np.sin(2 * np.pi * np.arange(days) / 365) * 0.5 + 1
precipitation = precipitation * seasonal_pattern
# 添加一些极端降水事件

extreme_indices = np.random.choice(days, size=30, replace=False)
precipitation[extreme_indices] += np.random.randint(5, 20, size=30)
# 模拟土壤含水量(SWC) - 受降水影响但有滞后效应
swc = np.zeros(days)
for i in range(1, days):
swc[i] = 0.7 * swc[i-1] + 0.1 * precipitation[i] # 滞后和衰减效应
# 模拟碳通量(GPP 和 NEE) - 受降水和 SWC 影响
gpp = np.zeros(days)
nee = np.zeros(days)
for i in range(30, days): # 前 30 天作为预热期
# GPP 受当前和前期降水影响(滞后效应)
gpp[i] = (0.3 * precipitation[i] +
0.2 * precipitation[i-7] + # 1 周前降水
0.1 * precipitation[i-14] + # 2 周前降水
0.05 * precipitation[i-30]) # 1 月前降水
gpp[i] += 0.5 * swc[i] # 受当前土壤含水量影响
# NEE 计算(假设为 GPP 和呼吸作用的平衡)

nee[i] = -gpp[i] + 0.2 * swc[i] + np.random.normal(0, 0.1)
# 添加随机噪声
gpp += np.random.normal(0, 0.2, days)
nee += np.random.normal(0, 0.2, days)
# 创建 DataFrame
data = pd.DataFrame({
'Date': time,
'Precipitation': precipitation,
'SWC_0.1m': swc,
'GPP': gpp,
'NEE': nee
})
data.set_index('Date', inplace=True)
# 2. 计算累积降水(APRE)
# 使用不同时间窗口计算累积降水
windows = [7, 14, 30, 60, 90] # 1 周、2 周、1 月、2 月、3 月
for w in windows:

data[f'APRE_{w}d'] = data['Precipitation'].rolling(window=w, min_periods=1).sum()
# 3. 滞后效应分析
def calculate_lag_correlation(data, target, predictor, max_lag=60):
"""计算目标变量与预测变量在不同滞后时间下的相关系数"""
lags = range(0, max_lag+1)
correlations = []
p_values = []
for lag in lags:
# 将预测变量滞后
shifted = data[predictor].shift(lag)
# 计算相关性
corr, p = stats.pearsonr(shifted.dropna(), data[target][lag:])
correlations.append(corr)
p_values.append(p)
return lags, correlations, p_values
# 计算 GPP 与 APRE_30d 的滞后相关性
lags, gpp_corrs, gpp_p = calculate_lag_correlation(data, 'GPP', 'APRE_30d',
max_lag=90)
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