陆地生态系统模型对水碳通量及能量交换的模拟存在很大的不确定性。日益丰富的遥感和地面观测数据为约束陆地生态系统模型水碳相关参数和过程，实现陆地生态系统模型精确模拟提供了新的机遇。当前大多数生态系统模型尝试从水碳耦合的角度利用CO2通量或浓度观测来对生态系统碳通量及水汽传输过程进行优化。然而由于植株及生态系统尺度CO2源与汇过程复杂，站点及大气CO2观测的多源性，当前生态系统水碳过程的模拟优化仍存在较大的不确定性，影响了不同尺度生态系统水碳循环的精准评估。痕量气体羰基硫（COS）能够与二氧化碳（CO2）沿着相同的气孔传输路径被叶片吸收，且植物在一般情况下并不会释放COS，表现为COS的汇。土壤（缺氧型土壤如湿地及部分农田等除外）整体表现为一个微弱的汇，这使得COS在指示植物总初级生产力（GPP）与气孔导度等植物生理特征方面具有独特性，能够弥补当前基于CO2观测约束生态系统水碳传输过程的不足。
在此背景下，我所吴谋松副教授及团队基于开发的BEPS（Biosphere-atmosphereExchange ProcessSimulator）模型，顾及植被结构影响发展了两叶框架下的COS通量模拟及其与生态系统水热碳过程耦合的方法，并对COS模拟相关敏感参数进行了识别。在此BEPS模型开发基础上，构建了基于四维变分法的能够同化多源观测并优化生态系统模型参数的陆地碳循环数据同化系统NUCAS(Nanjing University Carbon Assimilation System,v1.0)。基于NUCAS开展了全球多个站点的COS同化研究，探讨了COS在不同生态系统水碳模拟优化中的作用，为生态系统水碳循环过程多源观测数据同化提供了新的思路。相关研究成果于近期发表于《GeoscientificModel Development》及《Biogeosciences》。
图1南京大学碳同化系统（NUCAS）示意图。(a)耦合气孔导度、光合作用、蒸腾作用和COS植物吸收的两叶模拟框架，及土壤COS通量模拟方案示意图；(b)NUCAS数据同化流程图。
基于两叶模型框架下的BEPS与COS模拟方案耦合（图1），进行蒙特卡洛集合模拟，识别模型敏感参数，并结合生态系统COS通量观测率定BEPS模型参数，明晰参数范围。率定结果表明生态系统COS通量的同化能够显著提高GPP的模拟精度，降低模拟不确定性（图2）。同时，研究揭示了COS与GPP模拟对于相关模型参数全局敏感性的异同；揭示了25℃最大羧化速率、叶片氮含量、最小气孔导度等BEPS模型关键参数在COS同化中的高可识别性；阐明了COS相关参数之间复杂的双参数及多参数相互作用。
图27个研究站点的先验（红色）、后验（蓝色）GPP模拟与相应GPP观测结果对比。
利用基于耦合COS两叶模拟方案的BEPS模型所构建的NUCAS系统，进一步研究了单站点和双站点情景下COS对于水热碳相关过程的约束效果及优化机制。结果表明：COS的同化不仅能够提高GPP的模拟效果（图3），还能够有效提高蒸散、显热通量等水热相关变量的模拟效果，强调了COS作为气孔导度示踪剂的广阔应用前景。此外，研究发现双站点COS通量联合同化实验取得了与对应单站点实验相似的结果。这一结果证明了NUCAS联合同化不同站点观测数据以约束模型参数的能力，为未来将NUCAS应用于区域和全球尺度奠定了基础。
图3GPP观测（灰色）与模拟的日内变化情况。先验、单站点后验与双站点后验的GPP模拟分别用红色、蓝色、绿色表示。
南京大学国际地球系统科学研究所吴谋松副教授为论文的通讯作者，硕士生毕业生朱华杰（现为地球所在读博士）为论文第一作者。其他共同作者包括南京大学江飞教授、居为民教授、德国TheInversion Lab的MichaelVossbeck与ThomasKaminski博士，以及加拿大多伦多大学/福建师范大学陈镜明院士等。研究得到国家重点研发计划项目（2023YFB3907402，2020YFA0607504）、国家自然科学基金项目（42371486）、关键地球物质循环前沿科学中心资助项目（0209-14380115，0904-14380031）等的资助。
论文信息：
Zhu,H., Wu, M., Jiang, F., Vossbeck, M., Kaminski, T., Xing, X., Wang,J., Ju, W., and Chen, J. M.: Assimilation of carbonyl sulfide (COS)fluxes within the adjoint-based data assimilation system – NanjingUniversity Carbon Assimilation System (NUCAS v1.0), Geosci. ModelDev., 17, 6337–6363, https://doi.org/10.5194/gmd-17-6337-2024,2024.
Zhu,H., Xing, X., Wu, M., Ju, W., and Jiang, F.: Optimizing theterrestrial ecosystem gross primary productivity using carbonylsulfide (COS) within a two-leaf modeling framework, Biogeosciences,21, 3735–3760, https://doi.org/10.5194/bg-21-3735-2024, 2024.
NUCASv1.0同化系统公开获取地址：
https://github.com/mswu027/NUCAS_v1.0
