LPJ-GUESS Europe hourly nee for 2019
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资源简介：
LPJ-GUESS (revision 6562) forced with hourly ERA5 climate datasets to simulate global terrestrial NEE, GPP and total respiration in 0.5 degree. LPJ-GUESS is a process-based dynamic global vegetation model, it uses time series data (e.g. climate forcing and atmospheric carbon dioxide concentrations with WMO CO2 X2019 scale) as input to simulate the effects of environmental change on vegetation structure and composition in terms of European plant functional types (PFTs), soil hydrology and biogeochemistry (Smith et al., 2001, https://web.nateko.lu.se/lpj-guess/).
Wu, Z., Miller, P., Mischurow, M. (2023). LPJ-GUESS Europe hourly nee for 2019, Miscellaneous, https://hdl.handle.net/11676/BPXH5Ty84XkHE3_KloLCepuc
LPJ-GUESS（修订版6562）在每小时ERA5气候数据集的驱动下，模拟了全球陆地净生态系统生产力（NEE）、总初级生产力（GPP）和总呼吸作用，以0.5度分辨率进行。LPJ-GUESS是一种基于过程的动态全球植被模型，它利用时间序列数据（例如，气候强迫和大气二氧化碳浓度，采用WMO CO2 X2019标准）作为输入，模拟环境变化对植被结构及组成（以欧洲植物功能型（PFTs）为例）以及土壤水文学和生物地球化学的影响（Smith等，2001年，https://web.nateko.lu.se/lpj-guess/）。Wu, Z., Miller, P., Mischurow, M.（2023年）. LPJ-GUESS欧洲2019年每小时NEE数据，杂项，https://hdl.handle.net/11676/BPXH5Ty84XkHE3_KloLCepuc。
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ICOS data portal
