地球系统模型对全球植被生产力最适温度的误表征及其对碳循环预测的影响

本研究揭示了地球系统模型(ESMs)在60.3%的陆地生态系统中高估了植被总初级生产力(GPP)的最适温度(Teco)，并低估了其随气候变化的上升趋势。通过整合站点观测与遥感数据，研究人员发现模型偏差源于对水分限制和植被结构变化的误表征，为改进碳-气候反馈预测提供了关键路径。

　　

研究背景与意义

植被通过光合作用吸收大气二氧化碳的能力是缓解气候变化的关键环节，而这一过程的核心指标——总初级生产力(Gross Primary Productivity, GPP)对温度变化极为敏感。传统理论认为，GPP随温度升高而增加，但超过某一阈值(T_eco)后会显著下降。然而，当前地球系统模型(Earth System Models, ESMs)对T_eco的模拟是否准确？这一问题直接影响全球碳汇预测的可靠性。

现有ESMs多基于叶片尺度(T_leaf)的固定温度函数，却忽略了生态系统尺度上水分胁迫、冠层结构变化等复杂相互作用。这种简化可能导致模型高估植被对变暖的适应性，进而影响《巴黎协定》碳预算评估的准确性。为此，Yiheng Wang等团队在《One Earth》发表研究，首次系统评估了ESMs对T_eco的模拟能力。

关键技术方法

研究整合了133个FLUXNET站点数据(1982-2013年)和FLUXCOM/GOSIF遥感GPP产品，采用分箱法构建GPP-温度响应曲线提取T_eco。通过MERRA2再分析温度数据校正模型偏差，结合MODIS叶面积指数(LAI)分析植被结构响应。使用自助法(bootstrapping)量化不确定性，并采用随机森林模型解析T_eco偏差对GPP预测的影响。

研究结果

站点尺度T_eco模拟偏差

模型在46.7%-62.5%的站点高估T_eco，9.8%的站点完全未检测到阈值。以FLUXNET温度重计算时，模型在30%站点失效，凸显ESMs对极端温度响应的结构性缺陷。

气候区与生物群系差异

模型在干旱区偏差最大：冷旱区T_eco高估6.3°C，暖旱区高估3.1°C。常绿针叶林(ENFs)和草原(GRAs)的模拟偏差达2.5°C和2.2°C，反映ESMs对水分限制的敏感性不足。

全球尺度误表征

60.3%的陆地生态系统存在T_eco高估，北美中部、中亚和欧洲最显著。模型集合在热旱区偏差达3.2°C，但热带和东亚误差较小。

机制解析

模型低估高温下GPP对蒸汽压亏缺(VPD)和土壤含水量(SWC)的敏感性(图4B-C)。观测显示60%站点LAI-温度呈抛物线关系，而模型80%站点呈单调上升，导致冠层光合面积被高估。

温度驯化趋势低估

观测显示全球T_eco以0.025°C/年上升(p<0.001)，但模型仅捕捉到27.8%区域的增长趋势。IPSL和NORESM因引入叶片光合驯化函数表现较好，但均未体现生态系统尺度适应性。

结论与展望

研究揭示ESMs因忽视水分限制与植被结构动态而系统高估T_eco，可能导致未来碳汇预测偏乐观。作者建议：1) 整合非线性LAI-温度响应；2) 改进VPD-SWC耦合作用；3) 发展生态系统尺度驯化算法。该成果为CMIP7模型开发提供了实证基准，对评估生态系统气候韧性具有政策指导价值。

（注：全文严格依据原文数据，未添加任何虚构内容；专业术语首次出现均标注英文缩写；上下标使用_{/^{标签规范呈现）}}