Land：新一代陆面模型，整合遥感数据与地面通量测量

Land：新一代陆面模型，整合遥感数据与地面通量测量

Land Everything within the Land model (Soil Plant Atmosphere Module, Land Hydrology, etc) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/land/Land

项目介绍

CliMA Land 是一款面向未来的陆面模型（LSM），旨在利用广泛可得的遥感数据以及地面通量测量结果。作为高度模块化的平台，CliMA Land 适用于从组织到器官、整个植物体及生态系统的不同尺度研究。该项目通过一组包（也称为子模块）的补丁形式提供，以减少初始化研究项目所需的时间。因此，该代码库更像是一系列教程和示例的集合，而非存储所有子模块代码的地方。

CliMA Land 旨在成为社区协作的成果，利用世界各地多个团队在陆面模型领域的工作。其最终目标是构建一种代表当前科学前沿的生物物理模型，并能与 CliMA 地球系统模型（ESM）——即加州理工学院的 CliMA 计划——耦合。

项目技术分析

CliMA Land 采用 Julia 编程语言进行编写，Julia 被誉为“看起来像 Python，感觉像 Lisp，运行效率像 Fortran”。这使得新加入的学生、博士后等研究人员能够更容易上手。CliMA Land 可以定制化以表示不同复杂度的土壤-植物-大气连续体（SPAC），包括多层土壤和冠层特性以及可以作为约束的“观测值”：

• 叶片级别的太阳诱导叶绿素荧光（SIF）通过冠层传播；
• 从太空测量的不同波段的反射率；
• 土壤和植被水分含量。

项目及技术应用场景

CliMA Land 的一个特定关注点是水-碳反馈，通过测试最新的优化理论以及植物生理学发展。项目团队试图遵循 Gordan Bonan 开发的某些编码结构，但也会实现其他程序的部分功能，如 SCOPE。整个模型采用 Julia 编写，使得代码具有高效性和易于维护的特点。

该模型在多个应用场景中都有潜在的应用价值，包括但不限于：

• 气候变化研究：通过模拟不同气候条件下的陆面过程，为气候模型提供更精确的输入；
• 生态学研究：理解不同生态系统中的碳、水循环；
• 农业管理：优化作物生长条件，提高作物产量和抗逆性。

项目特点

1. 高度模块化：通过子模块的补丁形式提供，易于扩展和维护；
2. 多尺度研究支持：从组织级别到生态系统级别，适用范围广泛；
3. 基于遥感与地面数据：充分利用遥感数据与地面测量结果，提高模型精度；
4. 易于上手：采用 Julia 语言编写，降低入门门槛；
5. 社区协作：鼓励全球范围内的研究人员共同参与，共享研究成果。

通过以上特点，CliMA Land 为陆面模型领域提供了一个强大的工具，有助于推动相关研究的深入发展。无论是气候科学家、生态学家还是农业专家，都可以从中受益，共同推动地球系统科学的发展。

Land Everything within the Land model (Soil Plant Atmosphere Module, Land Hydrology, etc) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/land/Land