LPJ-GUESS global hourly RTOT for 2020 (generated in 2022)
收藏meta.icos-cp.eu2021-10-03 更新2025-03-22 收录
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资源简介：
The product is generated in 2021. 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 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. (2021). LPJ-GUESS global hourly RTOT for 2020 (generated in 2022), Miscellaneous, https://hdl.handle.net/11676/K1GalTXamp4XbP2Hj5fdlgnP
该产品于2021年生成。LPJ-GUESS（修订版6562）模型受ERA5气候数据集的强迫作用，以每小时为单位模拟全球陆地生态系统净生态系统生产力（NEE）、总初级生产力（GPP）以及总呼吸作用，数据分辨率为0.5度。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尺度）作为输入，以模拟环境变化对植被结构及组成（以植物功能型（PFTs）为指标）、土壤水文学和生物地球化学的影响（Smith等人，2001年，https://web.nateko.lu.se/lpj-guess/）。Wu, Z., Miller, P., Mischurow, M.（2021年）. LPJ-GUESS全球每小时总辐射通量（RTOT）数据集（2020年生成，于2022年生成），杂项，https://hdl.handle.net/11676/K1GalTXamp4XbP2Hj5fdlgnP。
提供机构：
ICOS data portal
