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目前顯示的是 5月, 2025的文章

Tipping Bucket Model (3): Parameters

延續上一講的雙域視角(巨孔隙/微孔隙),這一講的參數會分成兩組來看:定義「桶子形狀」的靜態參數(LL、DUL、SAT、bulk density),跟決定「桶子怎麼漏水」的動態參數(SWCON、𝐾𝑠𝑎𝑡)。 3.1 靜態參數:桶子的三條水位線 (1) LL(Lower Limit,凋萎點下限) 這是植物完全無法吸取的水分下限,操作型定義通常對應到 −1.5 MPa(15 bar)的基質勢。在微孔隙/巨孔隙框架下,LL 描述的完全是微孔隙域——這個含水量下,水被吸附在極細孔隙的表面,基質勢極負,只存在於微孔隙的毛細跟吸附作用力範圍內,巨孔隙在這個含水量早就空了。 DSSAT 通常用 LL(而不是永久凋萎點 wilting point)這個名稱,是因為它其實是「特定作物根系可達到的下限」,理論上依作物種類、根系穿透力略有差異,但實務上常直接借用土壤的物理凋萎點。 (2) DUL(Drained Upper Limit,排水上限) 這是整套 bucket 理論裡最關鍵的一條線——它同時也是上一講講的「巨孔隙排水」的觸發點:𝑆𝑊> 𝐷𝑈𝐿 SW>DUL 才會啟動𝐷𝑅𝐴𝐼𝑁𝐿 方程。 物理意義上,DUL 是「重力排水已經(近似)結束、只剩微孔隙毛細力撐著水」的那個含水量,通常對應基質勢在 −10 到 −33 kPa 之間(視質地而定,砂土接近 −10 kPa,黏土接近 −33 kPa)。用雙域語言講:DUL 就是巨孔隙域清空、微孔隙域仍飽滿的那條分界線。這也是為什麼 DUL 不是一個絕對的物理常數,而是跟排水時間、量測方式高度相關的操作型定義——現場量測通常是「飽和後排水1–2天」的含水量,這個「1–2天」本身就是承認巨孔隙排水需要一點時間,但排水速率遠快於微孔隙。 (3) SAT(Saturation,飽和含水量) 這是巨孔隙+微孔隙全部孔隙都灌滿水時的含水量,約等於總孔隙度 𝜙 。注意上一講 Emerman 論文提到的關鍵假設——「巨孔隙域跟微孔隙域必須有相同的飽和含水量才能讓雙域模型的擬合站得住腳」。這句話反過來提醒你:SAT 這個看似簡單的參數,其實隱含了「兩個域共享同一個總孔隙空間」的假設,在真實土壤中不一定成立(比如強烈結構化的黏土,巨孔隙可能只佔總孔隙度很小一部分)。 (4) Bulk...

農業溫室氣體排放估算 - 水田甲烷

水田甲烷(CH 4 ) IPCC(2019) vol. 4,第5章, p5.49 方法 1 - Tier 1 $CH_{4,Rice} =\sum\limits_{i, j, k} (EF_{i,j,k} \cdot t_{i,j,k} \cdot A_{i,j,k} \cdot 10^{-6})$ CH 4,rice : 每年水稻栽培造成的甲烷排放量, Gg CH 4 yr -1 EF i, j, k : i, j, k情況下水稻栽培每日甲烷排放量, kg CH 4 ha -1 day -1 t i, j, k : i, j, k 情況水稻栽培時間, day A i, j, k : i, j, k 情況下水稻栽培面積, ha yr -1 i, j, and k: 代表不同的生態環境、水分管理、有機質肥料施用型態與施用量以及其他會影響甲烷排放量的變因 Tier 1 適用兩種情況的國家:(1) 水稻甲烷排放不是關鍵類別、(2) 沒有國家排放係數。必須將水稻的年收穫面積依照至少3種基本水分管理方式進行分類,包括灌溉、看天田、陸稻。另外建議儘可能納入影響甲烷排放的其他多種條件。將國家劃分成不同的小區,每個小區排放量是透過基準預設排放係數(適用於栽種前180天內無淹水,且持續淹灌且無添加有機質區域),與各種調整因子相乘來修正,如Eq.5.2 所示。每種水分管理方式及有機質添加情形的計算方式可參考Eq. 5.3 。 每日排放係數調整因子 (scaling factor) $EF_i = EF_c \cdot SF_w \cdot SF_p \cdot SF_o$ EF i : i條件的每日排放係數 EF c : 無施用有機肥料下持續灌溉水田的排放係數 SF w : 不同水分管理區域的調整因子(表 5.12) SF p : 不同種植前水分管理調整因子(表 5.13) SF o : 有機質肥料型態或施用量之調整因子(Eq. 5.3, 表5.14) 有機質肥料施用 $SF_o = (1+\sum\limits_{i}ROA_i \cdot CFOA_i)^{0.59}$ ROA i : 有機資材i的施用量,可以是乾稻稈種或其他有機資材的鮮種,tonne ha -1 CFOA i : 有機資材i的轉換係數,表5.14 方法2 -Tier 2 Tier 2 ...

農業溫室氣體排放估算 - 氧化亞氮

從簡單到複雜可以分成三種方法  Tier 1:最簡單的使用方法,公式最為簡單、使用預設參數值  Tier 2:類似於Tier 1,但是選擇國家或區域參數,通常會使用較高時間與空間解析度的活動資料,並進行更細緻的分類,以對應特定區域和專業化土地利用或畜牧類別的國家自訂係數。  Tier 3:較為高階的方法,例如使用基於過程的模型 (process-based model)或依據國家情況量身打造的清查測量系統 氧化亞氮 (N 2 O) IPCC(2019) vol. 4,第11章 Tier 1 - 主要方程式如下 N 2 O Direct -N = N 2 O-N N inputs + N 2 O-N OS + N 2 O-N PRP (Eq. 11.1) 其中 N 2 O Direct -N: 每年土壤直接的N 2 O-N排放量, kg N 2 O-N yr -1 N 2 O-N N inputs : 每年氮投入所導致的 N 2 O-N排放量,單位同上 N 2 O-N OS : 每年土壤有機質管理所影響的 N 2 O-N排放量,單位同上 N 2 O-N PRP : 每年因有放牧和糞尿施用所影響的 N 2 O-N排放量,單位同上 也就是氧化亞氮的排放量主要來自於氮投入和土壤有機值得釋出,但因為台灣的土壤有機質條件未達到IPCC(2019)規範。 其中從氮投入(N 2 O-N N inputs )的部分可以再進行拆解 N 2 O-N N inputs = (F SN + F ON + F CR + F SOM ) * EF 1 F SN : 每年化學肥料氮投入量, kg N/yr F ON : 每年有機質肥料氮投入量, kg N/yr F ON : 每年作物殘體氮(包含地上部與地下部)回到土壤的量, kg N/yr F SOM : 因為田間管理或擾動造成每年有機質礦化釋出的氮量, kg N/yr N 2 O-N OS 是指有機質土壤分解的氧化亞氮,IPCC (2019) 說明如下 如果土壤符合以下第1與第2項,或第1與第3項的條件,即可被歸類為有機土壤(FAO, 1998): 厚度達10公分或以上。若土層厚度少於20公分,則混合至20公分深度時,其有機碳含量須達12%以上。若土壤在任何...

模式結果分析

比較模擬結果的方法有很多種,我們可以分為兩種類類型,(1) 模擬值與量測值的相關性、(2) 模擬與量測值的誤差。 基於相關性的模擬結果評估方法 基於相關性的評估方法中,最常見的方法是進行模擬與實測值的簡單線性回歸,通常會將模擬值輸出為y軸,實測值輸出為x軸,當斜率接近1、截距接近0、R 2 接近1時,我們可以可以認定為良好的模式。 另一個方法就是計算  r - 相關係數(Correlation coefficient) $r=\tfrac{\sum\limits_{i=1}^n(o_i-\bar{o})(s_i-\bar{s})} {\sqrt{\sum\limits_{i=1}^n(o_i-\bar{o})^2}\sqrt{\sum\limits_{i=1}^n(s_i-\bar{s})^2}}$ 符號 $o_i$ 代表實測值、 $s_i$ 代表相對應的模擬值 基於誤差的評估方法 常見的包括RMSE, RRMSE, MAE, EF,以下分別進行說明, 所使用的符號 $o_i$ 代表實測值、 $s_i$ 代表相對應的模擬值 均方根差 (RMSE) 最常見的方法為均方根誤差(root mean squre error,RMSE),計算公式如下: $RMSE = \sqrt{ \tfrac{1}{n} \times \sum\limits_{i=1}^n (o_i - s_i)^2 }$ 另外也可以將RMSE除以實測值的平均值,成為相對均方根誤差(relative root mean square error, RRMSE),公式如下 $RRMSE = \tfrac{RMSE} {\bar{o_i} }$  通常均方根誤差都帶有單位,例如RMSE = 653.2 (kg/ha),代表模擬與實測的產量誤差有653.2,RRMSE就可以代表相對值例如0.23,可以提供我們了解RMSE 的的佔比。 無腦指標 - EF 推薦一個無腦的指標就是EF (Nash–Sutcliffe Efficiency),公式如下   $EF=1-\tfrac{ \sum\limits_{i=1}^n (o_i-s_i)^2 } { \sum\limits_{i=1}^n (o_i - \bar{o_i})...