条件非线性最优扰动方法在中国区域陆地生态系统模拟不确定性研究中的应用

本项目尝试利用条件非线性最优扰动方法，研究中国区域气候变化的不确定性对陆地生态系统模拟不确定性的影响。在本项目中条件非线性最优扰动是表征气候变化不确定性的一类参数扰动。本项目分为两个部分研究上述问题。第一部分中，建立理论草原生态系统模型的非线性最优化系统，利用这个系统研究内蒙古草原生态系统平衡态的稳定性与发展演变的不确定性，探讨何种气候变化使得草原生态系统发生突变，以及突变发生的机制。第二部分中，建立一个广泛应用的Lund－Potsdam－Jena动态全球植被模型（LPJ DGVM）的非线性最优化系统，在第一部分研究的基础上，利用这个系统研究由CNOP类型的参数扰动所表征的气候变化的不确定性对中国区域陆地生态系统及其碳通量模拟不确定性的最大程度，以及研究中国不同区域陆地生态系统及其碳通量模拟的不确定性有何异同。

陆地生态系统模拟和预估的不确定性研究是国内外研究的重点之一。气候变化模拟的不确定性是影响陆地生态系统模拟不确定性的一个重要的因子。本项目利用条件非线性最优扰动（CNOP）方法研究了气候变化的不确定性对草原生态系统平衡态模拟和中国区域陆地生态系统模拟不确定性的影响。首先，我们发现草原生态系统平衡态的突变具有非线性特征。由CNOP类型的非线性扰动表征的气候条件的不确定性对草原生态系统模拟的不确定性影响较大，具体表现为草原生态系统转变为沙漠生态系统。而线性类型扰动表征的气候变化的不确定性对草原生态系统模拟的不确定性影响较小，具体表现为恢复为草原生态系统。其次，由CNOP类型表征的温度变化的不确定性导致的净初级生产力（NPP）和土壤碳模拟的不确定性更大，而且在中国南方区域这种不确定性更为明显，并且数值结果暗含中国南方区域可能扮演碳汇的角色。而由线性类型扰动表征的温度变化的不确定性导致的NPP和土壤碳的模拟的不确定性较小。CNOP类型的温度变化的特征在于使得温度变率变大。这暗含了在研究时间段，极端高温或低温天气和气候事件的频发对中国区域陆地生态系统模拟的不确定性的影响较大。CNOP类型的降水变化和线性类型降水变化的不确定性对土壤碳和NPP模拟不确定性的影响是类似的。