Sensitivity Analysis of Phenology Parameterization to Temperature Threshold for Photosynthesis Using the Noah Land Surface Model with Multiple Physics Options

Abstract

The substantial uncertainties from inaccurate parameterization on phenology have been known in many years. The parameters in a land surface model are typically assigned based on vegetation type. We study whether a temperature threshold parameter for photosynthesis contributes to accuracy in phenology parameterization. The parameter is minimum temperature for photosynthesis (Tmin), which is an indicator for onset of plant growth and is dependent on land cover classification system. Controlling on Tmin, we identified and quantified the sensitivity of Leaf Area index (LAI) to Tmin in monthly scale. The sign of sensitivity index illustrates that Tmin definitely effects on modeling LAI. The difference of the timing and locations for large sensitivity is appeared because climatic and environmental factors in local scale may contribute photosynthetic assimilation process. We compared the skill of Noah-MP simulating LAI by using the default Tmin versus changing Tmin in the experiment. Then, we find an optimal set of Tmin for local application. Skill of the optimal set of Tmin in the most of the domain barely differs, but some part of southern region shows improvement. These regions show bad performance in LAI simulation with default Tmin. However, while validating the optimal set of Tmin, it shows worse performance than Tmin,ctl in 2006-2010. It is considered that the skill score is focused on dry region where default Tmin shows low skill to simulate LAI, and the temperature threshold may not main factor of the region.;식물계절성은 생태계에 끼치는 영향과 기후 시스템과의 되먹임 작용 때문에 지표모델의 모의 정확성을 평가할 때 중요하게 다루어진다. 그러나 현재 이용되는 많은 모델은 식물계절성 특히 식물의 성장시기의 시작점과 끝점에 대한 모의에 대한 불확실성이 크다. 이 논문에서는 (1) 노아 모델 개발시 의도한대로 온도가 식물계절성을 구현하는데 핵심적인 역할을 하는지 민감도 연구를 통해 평가하며, (2) 현재 모델에 부여된 온도 역치의 값이 아닌 다른 값을 부여하였을 때 모델 모의의 향상성을 기대할 수 있는지 살펴보았다. 실험 결과, 온도 역치 파라미터를 변화 시켰을 때 모의된 잎면적 지수는 민감하게 반응하였고, 그 민감도의 크기는 지역별, 시기별로 다른 모습을 보였다. 일년중 봄과 봄 이전의 시기에는 저위도의 지역 (남중국, 일본) 을 거쳐 우리나라에 큰 민감도를 보이고, 여름에는 파라미터의 변화에 거의 반응하지 않으며, 가을에는 고위도 지역이 민감하게 반응하였다. 이는 모델에서 파라미터의 값을 부여할 때 식생유형에 따라 분류한 것과는 상관없이 해당 지역의 지역적 기후와 환경적인 영향을 따른 결과로 보인다. 실험 지역의 각 격자마다 온도역치 파라미터를 변화시킴으로써 잎면적지수 모의 정확성을 향상시키려고 시도하였으나, 크게 변화는 이루어지지 않았고, 미래의 잎면적지수를 모의할 때는 오히려 성능이 후퇴하는 모습을 보였다. 이는 원래의 모델이 잎면적지수를 크게 과대모의했던 지역의 향상에 초점이 맞추어져 온도역치 파라미터의 값이 극단적으로 변하며 일어난 결과로 여겨진다.