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常绿针叶林总初级生产力（GPP）的季节动态和年际变化意义重大，但现有模型多低估其 GPP。研究人员选取 3 个站点数据，在植被光合作用模型（VPM）中融入针叶特征等进行研究。结果提升了 GPP 估算精度，强调了相关特征在不同气候下估算 GPP 的重要性。
在地球的生态系统中，碳循环犹如一条无形却至关重要的纽带，连接着陆地与大气。其中，常绿针叶林（ENF）凭借强大的光合作用能力，每年能吸收约 20 亿吨二氧化碳，在碳固存方面发挥着不可小觑的作用。总初级生产力（Gross Primary Production，GPP）作为衡量森林生态系统碳吸收能力的关键指标，其季节动态和年际变化一直备受关注。然而，令人遗憾的是，当前大多数模型在估算 ENF 的 GPP 时，都存在不同程度的低估现象，这就像给精准了解森林碳循环蒙上了一层迷雾。为了驱散这层迷雾，深入探究 ENF 的碳吸收规律，一项意义非凡的研究应运而生。
来自多个研究机构的研究人员，以解决模型低估 ENF 的 GPP 这一关键问题为目标，开启了他们的探索之旅。他们选取了位于不同气候区域的 3 个 ENF 站点，这些站点均拥有 10 年以上来自涡度通量塔的观测数据。研究过程中，研究人员在数据驱动的植被光合作用模型（Vegetation Photosynthesis Model，VPM）中融入针叶特征，对估算针叶叶绿素光吸收的方程进行了优化；针对地中海气候下 ENF 根系深可获取深层土壤水的特点，在模型模拟中考虑了无水分胁迫的情况。
最终，研究收获了一系列重要成果。在融入针叶特征后，VPM 模型对 GPP 的估算有了显著提升，2000 - 2020 年 VPM（v3.0）的日 GPP 估算结果与 AmeriFlux 提供的估算值高度吻合。在地中海气候的 US - Me2 站点，考虑无水分胁迫的模拟进一步优化了该站点 ENF 的 GPP 估算。这一系列成果表明，在 VPM v3.0 中纳入针叶特征和植物根系特征，对于准确估算不同气候系统下常绿针叶林的 GPP 至关重要。此研究成果发表在《Agricultural and Forest Meteorology》上，为深入理解森林碳循环、优化生态模型提供了重要依据。
研究人员在开展此项研究时，主要运用了以下关键技术方法：首先，利用涡度通量塔长期监测 3 个 ENF 站点的碳通量数据；其次，借助 MODIS 表面反射率数据获取植被指数，以此来监测植被的生长状况；最后，将获取的数据与 VPM 模型相结合，通过调整模型参数，实现对 GPP 的模拟和估算。
研究结果
- 气候、植被指数和碳通量的季节动态：在 US - Ho2 站点，光合有效辐射（PAREC）呈现出明显的季节变化，冬季约为 10 mol/day，夏季则升至约 45 mol/day；日均温差（TDT - EC）也有显著的季节性波动，冬季（11 月下旬至次年 2 月）气温在 0°C 及以下，4 月回升至约 5°C，8 月达到峰值约 22°C；降水量（PEC）春季适中，7 月较少，秋冬季节（冬季多雪）较多。
- 不同气候类型下植被指数的生物物理性能：植被指数常被用于研究植被冠层动态。已有研究表明，北美中部 12 个 ENF 站点的月度植被指数（NDVI 和 EVI）与气温存在时间上的一致性。但由于常绿针叶林全年叶片常绿且叶龄不同，其植被指数的变化规律较为复杂。
研究结论与讨论
这项研究通过对 3 个不同气候类型（近沿海地区、高山地区和地中海气候区）的 ENF 站点进行分析，揭示了不同气候条件下气候因子、植被指数和碳通量之间的关系。在 US - Ho2 和 US - NR1 站点，辐射、气温的季节动态与降水同步，植被指数和碳通量主要受气温影响；而在 US - Me2 站点，气温和辐射的季节动态与降水不同步，树木凭借深根系获取深层土壤水。研究人员通过在 VPM v3.0 模型中融入针叶特征和植物根系特征，成功提升了对不同气候条件下 ENF 的 GPP 估算精度。这一研究成果意义深远，不仅加深了人们对 ENF 的 GPP 年际变化的理解，还为优化和评估 VPM v3.0 模型提供了有力支持，有助于更准确地预测森林生态系统的碳循环，为全球气候变化研究和生态环境保护提供重要参考。
