生态信息与生态系统模拟  071300M01002H

学期:2020—2021学年(春)第二学期 | 课程属性:一级学科核心课 | 任课教师:于强,孙志刚,王绍强,何洪林,莫兴国
授课时间: 星期二,第5、6、7 节
授课地点: 教二楼106
授课周次: 1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12
授课时间: 星期四,第5、6、7 节
授课地点: 教二楼106
授课周次: 1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12
课程编号: 071300M01002H 课时: 72 学分: 4.00
课程属性: 一级学科核心课 主讲教师:于强,孙志刚,王绍强,何洪林,莫兴国 助教:张黎
英文名称: Ecological Informatics and Ecosystem Modelling 召集人:

教学目的、要求

教学目的:
生态信息和生态系统模拟是专业核心课程,它的核心是定量研究生态学过程,并应用计算机科学和信息技术解决生态学问题。本课程将系统地学习生态信息学的基本理论与方法,强化数据分析方法和计算机模拟的技能,培养学生应用生态系统模型解决现实的生态学问题的能力。

教学要求:
熟悉生态信息学的理论和方法,了解生态信息技术的前沿动态;掌握生态系统建模、模型优化与统计检验的方法;掌握一门编程语言,并具备应用编程方法针对生态过程的生产力、水、碳循环等的定量估算;能够应用现有的模型软件,进行模拟分析,解决特定的生态学问题。

预修课程

教 材

主要内容

1. 绪论(1学时,于强)
1.1 生态信息和生态模拟在生态学研究中的作用
1.2 课程的目标、实习报告要求与考试事项

2. 生态模拟的原理与方法(2学时,于强)
2.1 生态模拟中的系统学思想和系统方法
2.2 生态模拟的前沿进展和发展方向

3. 生理生态模型与作物模型(12学时,于强)
3.1 植物光合作用、蒸腾作用对环境条件的响应
3.2 光合作用模型
3.3 蒸腾与气孔模型
3.4 植被生理生态实验和模拟方法(上机实习)
3.5 作物模型的原理与方法
3.6 作物模型应用(上机实习)

4. 生态信息学的原理与方法(15学时,何洪林)
4.1 生态信息学的概念及其在生态学研究中的意义
4.2 生态信息技术的产生背景和发展历程
4.3 生态信息学主要研究内容
4.4 生态信息学案例
4.5 生态大数据与生态数据获取技术
4.6 生态数据管理技术
4.7 生态数据分析与模型数据融合技术
4.8 中国生态系统研究网络监测数据获取与分折(上机实习)

5. 生态水文模型与数据同化(15学时,莫兴国)
5.1 蒸散模型与推演
5.2 生态水文过程与生态水文模拟方法
5.3 VIP模型的结构与应用(上机实习)
5.4 遥感应用与生态模型的数据同化方法

6. 陆地生态系统关键水热过程遥感模拟原理与方法(9学时,孙志刚)
6.1 生态系统关键水热过程遥感模拟原理
6.2 生态系统关键水热过程遥感模拟方法
6.3 水热过程遥感模型与应用(上机实习)

7. 生态系统的碳氮循环模型与应用(15学时,王绍强)
7.1 生态系统的碳氮循环模型
7.2 生态系统碳氮循环与遥感信息的耦合
7.3 区域碳循环的估算与气候交互作用(上机实习)

8. 考试(3学时,于强)

参考文献

1. Yu, Q. and Wang, T.D., 1998. Simulation of the physiological responses of C3 plant leaves to environmental factors by a model which combines stomatal conductance, photosynthesis and transpiration. Journal of Integrative Plant Biology, 40(8): 740-754.(植物学报) 
2. 于强,任保华,王天铎,孙淑芬,C3植物光合作用日变化的模拟,大气科学,1998年第6期。 
3. Yu, Q.*, Zhang, Y.G., Liu, Y.F. and Shi, P.L., 2004. Simulation of the stomatal conductance of winter wheat in response to light, temperature and CO2 changes. Annals of Botany, 93(4): 435-441.
4. Collatz G J, Ball J T, Grivet C et al. Physiological and environmental regulation of stomatal conductance, photosynthesis and transpiration. Agricultural and Forest Meteorology, 1991, 54(2-4):107-136.
5. Sun ZG, Gebremichael M, Wang QX. Evaluation of Empirical Remote Sensing-Based Equations for Estimating Soil Heat Flux. Journal of the Meteorological Society of Japan, Nov 2013, 91(5):627-638.
6. Sun ZG, Gebremichael M, Wang QX, Wang JM, Sammis TW, Nickless A. Evaluation of Clear-Sky Incoming Radiation Estimating Equations Typically Used in Remote Sensing Evapotranspiration Algorithms. Remote Sensing, Oct 2013, 5(10):4735-4752.
7. Sun ZG, Wang QX, Matsushita B, Fukushima T, Ouyang Z, Watanabe M, Gebremichael M. Further evaluation of the Sim-ReSET model for ET estimation driven by only satellite inputs. Hydrological Sciences Journal-Journal Des Sciences Hydrologiques, Jul 1 2013, 58(5):994-1012.
8. Sun ZG, Wang QX, Matsushita B, Fukushima T, Zhu OY, Watanabe M. A New Method to Define the VI-Ts Diagram Using Subpixel Vegetation and Soil Information: A Case Study over a Semiarid Agricultural Region in the North China Plain. Sensors, Oct 2008, 8(10):6260-6279.
9. Sun Z, Gebremichael M, Ardo J, Nickless A, Caquet B, Merboldh L, Kutschi W. Estimation of daily evapotranspiration over Africa using MODIS/Terra and SEVIRI/MSG data. Atmospheric Research, Aug 2012, 112:35-44.
10. Sun Z, Gebremichael M, Ardo J, de Bruin HAR. Mapping daily evapotranspiration and dryness index in the East African highlands using MODIS and SEVIRI data. Hydrology and Earth System Sciences, 2011, 15(1):163-170.
11. Sun ZG, Wang QX, Matsushita B, Fukushima T, Ouyang Z, Watanabe M. Development of a Simple Remote Sensing EvapoTranspiration model (Sim-ReSET): Algorithm and model test. Journal of Hydrology, Oct 15 2009, 376(3-4):476-485.
12. Jones J. W.,Hoogenboom G.,Porter C. H.et al., The dssat cropping system model. European Journal of Agronomy, 2003, 18(3-4): 235-265.
13. Kiniry J. R.,Bean B.,Xie Y.et al., Maize yield potential: critical processes and simulation modeling in a high-yielding environment. Agricultural Systems, 2004, 82(1): 45-56.
14. Lobell D. B.,J Ivan O., Regional importance of crop yield constraints: linking simulation models and geostatistics to interpret spatial patterns. Ecological Modelling, 2006, 196(1-2): 173-182.
15. Lawlor D. W., Photosynthesis, productivity and environment. Journal of Experimental Botany, 1995, 46(Special Issue): 1449-1461.
16. Lu, C., Fan, L., 2013. Winter wheat yield potentials and yield gaps in the North China Plain. Field Crops Res 143, 98-105.
17. van Ittersum M.,Leffelaar P.,van Keulen H.et al., On approaches and applications of the wageningen crop models. European Journal of Agronomy, 2003, 18(3-4): 201-234.
18. Williams J. R., The erosion-productivity impact calculator, volume 1. Model documentation. Washington D.C.: Agricultural Research Service, United States Department of Agriculture. 1983.
19. Williams J. R.,Izaurralde R. C., The apex model. Temple, TX: Blackland Research Center, Texas, A&M University. 2005. 164. 
20. Williams J. W.,Izaurralde R. C.,Steglich E. M., Agricultural policy/environmental extender model--theoretical documentation version 0604. 2008.