大气CO2反演法是碳浓度/源汇估算的重要方法,其估算精度一直受观测数据的制约（如观测数据不足、分布不匀和观测方法不统一等）,而CO2卫星观测数据的出现将改变反演模型的这一现状.本文将中国大气碳同化反演模型（Carbon Tracker-China,CAS）模拟的CO2浓度与GOSAT-ACOS3.3卫星观测值（version 3.3 Atmospheric CO2 Observations from Space retrievals of the Greenhouse Gases Observing SATel-lite,L2 data products）作对比,分析了观测与模拟浓度间的误差分布特征,进而为CT-China同化GOSAT数据作前期技术储备．
作物生长与气候的互馈是当前气候变化研究的热点之一。陆面模型作为一项重要的研究工具,其模型框架、算法设计及参数化方案的不同会直接导致模拟结果的不确定性。为探究陆面模型DLM(dynamic land model)和CLM5(community land model)在作物生长及农田热通量模拟方面的差异及原因,评估2个模型在华北平原作物研究中的适用程度,论文开展了冬小麦—夏玉米轮作站点的模拟对比研究。结果显示,DLM的夏玉米叶面积指数和生态系统总初级生产力的模拟值更高,与观测值更为接近;CLM5模型则在冬小麦模拟中略优。DLM的潜热模拟值与观测值的相关性普遍更高,可能反映了DLM采用的彭曼公式、双叶策略比CLM5采用基于水势梯度质量守恒、大叶策略的潜热计算方法更具优势。对于产量,模型当前的估测能力并不理想。总的来说,在默认设定下,2个模型的模拟结果能基本反映研究区农田站点内夏玉米和冬小麦的生长规律,但与实测值存在一定偏差。模型在该区域的适用性可能需要通过添加农田管理措施、算法优化和参数本地化等方式进一步提高。
