耦合动态全球植被模型的古生态系统重建

通过对平衡态、动态全球植被模型的校验、匹配，建立适合中国研究区的综合模型；利用中国第四纪孢粉数据库建立与动态植被模型匹配的生物群区化模型；基于改进的高维参数适应性马尔科夫链-蒙特卡罗算法及基于马尔科夫链蒙特卡罗的粒子滤波算法，建立高效的贝叶斯推理模型；全局优化估计6ka及18ka两个时间段的古气候环境参数，用这些参数及外源CO2变化运行平衡态植被模型获得NPP、碳储存等指标，以及结合典型区域的高分辨孢粉数据和古土地利用状况，应用土地利用影响下的动态植被模型，为研究古生态系统的结构功能及人类土地利用对古生态系统的影响提供科学方法，为研究未来全球变化和可持续发展提供科学依据。

古生态研究的主要目标是准确理解古生态系统机制，以此加深对过去生态系统演变的认识。碳循环是重要的生态系统功能，全新世碳循环过程是探讨人类与自然相互作用的关键。利用中国第四纪孢粉数据库的现代花粉数据建立植物花粉-气候关系，建立与动态植被模型匹配的生物群区化模型；基于孢粉气候空间高斯随机场结合马尔科夫链-蒙特卡罗算法及最近邻算法建立贝叶斯推理模型，全局优化估计6ka及18ka两个时间段的运行平衡态生物地球化学模型所需的古气候参数及运行动态全球植被模型所需的古气候参数，以重建6ka及18ka中国古生态系统及区域古生态系统动态过程。项目重建了毛乌素沙地4200-2381aBP时间段古生态系统动态演化过程，包括1821年历史的碳通量(年净第一性生产力NPP,年净生态系统生产力,年异养呼吸量,年燃烧碳量)，水分通量（年实际蒸腾量，年地表径流量），碳库(年土壤储存碳量，年植被储存碳量，年凋落物储存碳量）等生态系统功能，模拟的年燃烧碳量及碳库变化与古土壤样品中的炭屑浓度变化规律一致，证明模拟结果是可信的，古土壤样品中的炭屑主要是由生态系统自然火灾造成的，人类干扰作用较小。重建了中国陆地6Ka和18Ka两个时间段的古生态系统状况，研究结果显示，中国6Ka时年净第一性生产力NPP较现代高4.19%，18Ka(未次冰期)时年净第一性生产力NPP较现代低44.98%，低温和干燥是NPP大幅度降低的主要原因。项目发布了三个用于重建古生态系统的软件：耦合贝叶斯古气候重建的古生态系统动态软件BayesPaleoEcoDynam V1.1，基于平衡态的古生物地化环境重建软件PaleoBioGeoChem V1.1 和孢粉生物群区化及古生物地理比较重建软件BiomizBioGeophy V1.1。