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为明确造林潜力，来自中国的研究人员评估 4 个 EEO 模型，其能有效模拟关键变量，助力造林规划。
植被在生态系统的水、碳和能量交换调节中起着关键作用。造林虽能应对气候变化，但不合理造林会引发负面生态水文后果，所以明确当前和未来情景下的造林潜力至关重要。许多研究者通过植被承载能力评估造林可行性，常用方法包括建立统计或机器学习模型，以及基于过程的模型，但这些方法都存在一定局限性。
生态进化最优（EEO）方法为模拟和预测植被动态带来新希望。该方法基于植被通过短期适应和长期进化与环境因素相互作用达到稳态的理念，通过优化植被特征实现特定目标，且所需校准参数较少。不过，不同 EEO 模型在假设和结构上存在差异，多应用于特定区域，因此需要对其进行全面评估和比较。
在这项研究中，研究人员利用 FLUXNET 2015 数据集，对 44 个未受干扰站点的 4 个 EEO 模型进行评估，以模拟最优植被状态。这 4 个模型代表两种最优策略，包括基于最大土壤水分利用的 Eagleson 模型，以及考虑不同水分约束下最大净碳增益的 Yang–Medlyn 模型、VOM 模型和 P 模型。研究人员收集了 44 个通量塔站点涵盖 7 种主要植物功能类型的观测数据，包括降雨、温度等多种气象数据，用于驱动 EEO 模型，并获取蒸散（ET）和总初级生产力（GPP）数据。
研究结果显示，在模拟植被覆盖（Fc）方面，Eagleson 模型（RMSE = 0.05）、Yang–Medlyn 模型（RMSE = 0.06）和 P 模型（RMSE = 0.02）与观测数据的一致性优于 VOM（RMSE = 0.33），其中 P 模型表现最佳。总体而言，这些模型能够有效模拟稳态生态系统中的植被覆盖、蒸散和总初级生产力等关键变量。并且，所有模型在较湿润和（或）较温暖的条件下表现更好，植被覆盖对 ET 模拟影响较小，但对 GPP 模拟影响较大。
EEO 模型遵循自然原理且公式简洁，在预测植被对环境变化的响应、模拟生态系统动态和改进陆地表面建模方面前景广阔。本研究的发现强调了 EEO 模型在模拟稳态植被方面的有效性，为未来造林规划提供了有价值的见解。
