基于植物功能性状-环境关系的动态植被模型改进及其应用研究

Dynamic Global Vegetation Models (DGVMs) simplified global vegetation types with the frame of plant functional types (PFTs), but this frame resulted in great uncertainties and had a great influence on its predictive ability when applied to simulating the responses of terrestrial ecosystems to the climatic changes due to the fact that the traits or parameters of PFTs were always set as constant values without considering possible responses of these traits to environmental factors. A novel and effective approach to addressing these limitations is considering the relationships between plant functional traits and climatic factors in DGVM. Taking Chinese terrestrial ecosystem as an example, we plan to integrate field measurements, data meta analyses and model simulations to: (1) analyze the dimensions, variation sources of plant functional traits and the adaption strategies of plant to the environmental changes with the creation of a dataset of plant functional traits in China; (2) build the relationships between four important plant functional traits and environmental variables according to the plant adaptation mechanism to the environment, and then put these relationships into DGVMs to replace previous constant traits of PFTs and evaluate the effects of such improvements on model results; and (3) apply the improved DGVM in simulating and analyzing the patterns and spatial trends of net primary productivity and carbon budgets of terrestrial ecosystems in China. The implementation of this study will not only increase our understanding on the responding mechanisms of vegetation in China to environmental changes, but offer valuable implications for the development and applications of new generation DGVMs that are based on plant functional traits.

动态植被模型（DGVM）在模拟和预测陆地生态系统对气候变化响应中表现出很大的不确定性，重要原因在于动态植被模型将定义植物功能型的性状值设置为特征常数，忽略了植物功能性状随环境的变化。为克服这一局限性，急需在动态植被模型中充分考虑植物功能性状对环境的响应。针对此问题，本项目拟融合野外调查、数据整合和模型模拟等方法：（1）建立我国的植物功能性状数据集，分析植物功能性状维度、变异来源和植物对环境的适应策略；（2）基于植物对环境的适应机理，建立与生态系统生产力密切相关的四个重要植物功能性状和环境因子之间关系式，用于替换动态植被模型中原有植物功能型的特征常数，并评估模型改进的效果；（3）借助改进后的动态植被模型，模拟我国陆地生态系统净初级生产力和碳收支格局及其变化趋势。本项目的实施不仅有利于深入了解我国植被对环境变化的响应规律，且为构建新一代基于植物功能性状的动态植被模型提供理论依据。

动态植被模型中的多数关键参数（多为植物功能性状）均设置为固定值，与现实中这些值随环境发生变化的事实不符，很大程度上影响了动态植被模型对植被动态和生态系统生产力的模拟精度。本项目主要针对这一问题，将植物功能性状-环境的动态变化关系式加入动态植被模型，以达到提高模型精度的目的。项目取得了3个重要结果：（1）建立了我们典型生态系统的植物功能性状数据集，这些数据已经覆盖我们大多数气候分区，为研究植物功能性状的空间分布提供数据支撑；（2）发现植物功能性状的变化可划分为4个重要的维度，维度内部性状直接高度相关，维度之间性状相关性很小，这一结果为模型改进所需的性状筛选提供了依据；（3）建立起6个主要性状与环境的关系式，环境（主要为气候）对性状的解释度达到37%，且发现除了气候之外，站点微气候、生活型和属（系统进化）对性状的协同变化也起到关键性作用；（4）将建立好的SLA、Narea和LA性状环境关系式加入动态植被模型，结果表明，借助高斯混合模型和性状-环境关系式对中国植被分布模拟精度高达75%，并且模型能很好地模拟植被分布对气候变化的敏感性。在3年执行期内，项目发表论文5篇，其中SCI论文3篇（其中1篇为植物学顶级期刊），EI论文1篇，中文核心期刊1篇，2篇SCI文章待发表，完成预定目标。项目所形成的经性状-环境关系式改进后的动态植被模型能大大提高对生态系统固碳的评估能力，并较好的模拟未来情景下的生态系统固碳能力和植被覆盖变化，为我国碳中和的计算提供数据支撑。