LPJ-GUESS Europe hourly nee for 2022
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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 2022, Miscellaneous, https://hdl.handle.net/11676/CuOV90pNY3DZOhuPblOjiScF
LPJ-GUESS（修订版6562）借助每小时ERA5气候数据集进行强迫，以模拟全球陆地净生态系统生产力（NEE）、总初级生产力（GPP）及总呼吸作用在0.5度分辨率下的变化。LPJ-GUESS是一款基于过程的动态全球植被模型，该模型以时间序列数据（例如气候强迫和大气二氧化碳浓度，采用WMO CO2 X2019尺度）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）为基准）、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). LPJ-GUESS欧洲2022年每小时NEE数据，杂项，https://hdl.handle.net/11676/CuOV90pNY3DZOhuPblOjiScF
提供机构：
ICOS data portal
