A modeling approach to estimate the gross and net primary production of forest ecosystems as a function of the fraction of absorbed photosynthetically active radiation
Alexander Olchev
Abstract
Open-access reader
Alexander Olchev
Abstract
Open-access reader
В работе предложена простая нелинейная модель, позволяющая рассчитать суточные и месячные значения валовой (GPP) и нетто (NPP) первичной продукции лесов по параметрам, характеризующим эффективность использования растениями ФАР на GPP и NPP, а также по интегральной величине поглощенной растительностью фотосинтетически активной радиации ФАР, определяемой в ходе измерений, в том числе средствами дистанционного зондирования.Необходимые для построения модели значения GPP и NPP определялись по данным измерений потоков СО 2 в еловых и влажных тропических лесах с применением процесс-ориентированной модели Mixfor-SVAT. Ключевые слова:
OpenAlex reports 3 citations for this work. Citation counts describe recorded attention and do not establish research quality.
A contribution statement is not available in the OpenAlex record.
Method details are not available in the OpenAlex metadata.
Findings are not separately available in the OpenAlex metadata.
Limitations are not available in the OpenAlex metadata.
Application details are not available in the OpenAlex metadata.
В работе предложена простая нелинейная модель, позволяющая рассчитать суточные и месячные значения валовой (GPP) и нетто (NPP) первичной продукции лесов по параметрам, характеризующим эффективность использования растениями ФАР на GPP и NPP, а также по интегральной величине поглощенной растительностью фотосинтетически активной радиации ФАР, определяемой в ходе измерений, в том числе средствами дистанционного зондирования.Необходимые для построения модели значения GPP и NPP определялись по данным измерений потоков СО 2 в еловых и влажных тропических лесах с применением процесс-ориентированной модели Mixfor-SVAT. Ключевые слова:
Key concepts: Primary production, Photosynthetically active radiation, Environmental science, Ecosystem, Primary (astronomy), Remote sensing, Fraction (chemistry), Atmospheric sciences