clm3.0-dgvm中植物叶面积指数与气候因子的时空关系

作为陆面模型里植被的特征量,叶面积值数(lai)和植被覆盖度在陆地-大气相互作用的相关研究里被广泛应用。lai的模拟是动态植被模式(dvm)的核心任务之一,需要对模拟的lai与气候因子间的时空关系进行评估以更好的了解模式性能以及理解植被-大气反馈过程。用1950-1999年的气象数据驱动通用陆面模式的动态植被模式(clm3.0-dgvm)模拟得到的全球潜在植被的lai和2001-2003年modis观测资料衍生出的lai数据进行对比,并在此基础上研究当前气候条件下不同植物功能型(pft)的lai与不同气候因子在年际尺度上的时空关系,包括运用moran系数理论分析空间自相关性、运用逐步回归算法构建空间最优一阶线性回归方程、分析模式lai与气候因子间的滞后相关性。研究表明:1)以modis衍生数据作参照,改进后的clm3.0-dgvm能较好地模拟不同pfts的lai年最大值的空间分布型,但是在物候模拟即lai的季节循环上存在不足;2)植物lai的分布具有正的空间自相关性。对潜在植物lai和气候因子进行拟合时不同气候因子对不同pfts的方差贡献不一样,一般降水最大、风速最小。这反映了陆地生态系统和气候间复杂的相互关系;3)模式模拟的lai和气候因子有显著的1-2a的滞后相关,其中光照、降水和lai的滞后相关性波动较大,而温度、比湿的较小,风速的不明显。这些基于clm3.0-dgvm的结论在自然界的植物-气候相互作用系统中具有普遍意义:不同地区不同植物受不同气候因子的影响不一样;找出不同pft的主要气候影响因子和理解其中最关键的生物物理和生物化学过程是至关重要的。进一步工作需要用更精确和更高分辨率的气候数据以及局地观测的lai对dgvm做评估,同时dgvm本身也需要继续改进(例如加入农作物和灌溉过程的模拟)。