LPJ-GUESS Europe hourly nee for 2020
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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 2020, Miscellaneous, https://hdl.handle.net/11676/cIp1tKxpsefqshvBBu7AKYy4
LPJ-GUESS（修订版6562）通过施加每小时ERA5气候数据集进行驱动，以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）和总呼吸作用在0.5度分辨率下的动态变化。LPJ-GUESS是一种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标度）作为输入，模拟环境变化对植被结构及组成（以欧洲植物功能类型（PFTs）为例）以及土壤水文学和生物地球化学的影响（Smith等，2001，https://web.nateko.lu.se/lpj-guess/）。Wu, Z., Miller, P., Mischurow, M.（2023）. LPJ-GUESS欧洲2020年每小时NEE数据，杂项，https://hdl.handle.net/11676/cIp1tKxpsefqshvBBu7AKYy4。
提供机构：
ICOS data portal
