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抽象的土地表面模型（LSM）已成为理解陆地生物圈在全球气候系统中的作用必不可少的。然而，LSM在模型中繁殖观察到的碳，水和能量通量的能力差异很大。这些缺陷中的一些可以归因于参数不再危险。全局灵敏度分析（GSA）量化了由模型输入中的不确定性引起的模型输出不确定性。我们的研究首次进行了加拿大陆地表面方案的GSA，包括生物地球化学周期（经典）模型。专注于潮湿的热带地区的站点，我们评估了该模型对各种生态系统变量的敏感性（总共17个）。考虑到总共90个参数，我们使用每个输出变量的定性Morris方法确定了前五名最有影响力的参数。然后使用定量SOBOL方法分析这些有影响力的参数。分析表明，最大羧化速率参数对所考虑的几乎所有输出变量具有最大的影响。最大羧化速率的影响部分受冠层灭绝系数的un不平化调节。这项研究的结果将指导未来的努力，以更有效地优化模型的性能，重点关注90个参数的一小部分。
经典模型中参数不确定性的全局灵敏度分析
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