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本论文的工作主要是利用修改后的通用陆面模式的全球动态植被模型CLM3-DGVM(Community Land Model Version3.0-Dynamic Global VegetationModel)结合已有的观测数据、文献资料考察气候年际变率对植被的分布、叶面积指数(LAI,Leaf Area Index)、生产力等生物物理特征的影响,并试图从植被和大气的相互作用角度探讨其影响的机理。
用改进后的CLM3-DGVM以及大气环流模式CAM3(CommunityAtmosphere Model Version3.0)进行一系列的区域和全球的离线及耦合数值实验。离线模拟用NCEP/NCAR再分析资料衍生的1950-1999年三小时时次的气象数据及其气候平均态循环驱动。首先验证CLM3-DGVM的模拟效果。研究表明该模式能够较好地再现当前气候条件下植物的分布,和温度、降水等气候因子的对应关系也符合理论和经验统计结果。模式同时能够较好模拟各种植物类型的年最大LAI,但是对LAI的季节变化的模拟还存在不足。生产力方面,模式对植物总初级生产力(GPP,Gross Primary Production)的全球格局也有较好的模拟,但是对净初级生产力(NPP,Net Primary Production)的模拟结果存在系统偏差(偏低)。
在此基础上,考察有无气候年际变化对不同气候分区的潜在植被平衡态的影响。绝大部分植物类型的分布受到气候年际变化的抑制,多种植物功能型(PFT,Plant Functional Type)共存时草一般由于树的减少而增加。气候年际变率导致全球植被总体覆盖下降了5.9％,其中树和灌木明显减少而草略有增加;全球平均覆盖度的变化按常绿树、草、灌木、落叶树顺序递减,而相对变化(即格点覆盖度差异的绝对值的伞球平均值与气候平均态下植物覆盖度的比值)按灌木、草、落叶树、常绿树顺序递减。在温度、降水、风速、比湿、光照、气压等6种气候因子中降水年际变率对于植物分布的影响最显著。受降水影响,当年降水小于1200mm时植被总覆盖度的差异随其变率增加而下降,其它时候影响不明显;年降水小于1500mm时树减少,幅度随其年际变率变大而增加;常绿树无论降水多寡均减少,而落叶树在年降水大于1500mm时随其变率变大而增加。草在年降水小于1500mm、变率为中等时差异最大,降水较大时其年际变化对草的影响不大。温度年际变率对落叶树分布影响不大而使常绿树减少,尤其是在寒带,其幅度大致随变率增加而变大。草主要在温度高于-10℃增加而灌木在温度低于0℃增加。在温度高于0℃时植被总覆盖度受温度变化影响普遍降低,降低的区域对应于温度年际变率较大的区域。
我们对模拟的LAI与气候因子间的时空关系进行了评估,并在此基础上研究当前气候条件下不同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。研究表明植物LAI的分布具有正的空间自相关性和较高的空间聚集性。对潜在植物LAI和气候因子的关系进行拟合时不同气候因子对不同PFT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。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。大体上气候年际变化使草、灌木和热带树的LAI升高,使寒带树LAI下降。
在植物生产力方面,一般来说降水的影响最显著,但是某些地区温度通过对植物物候的干扰对NPP的间接作用可能会超过降水的影响。降水年际变率能影响各种PFT的GPP/NPP年变化,一般它们之间是正相关的关系,但这种相关是有限的。从不同气候分区来看,寒带植物年际变化受降水变率的影响最小(包括C3极地草),其次依次是灌木和热带树,温带树生产力的年变化受降水变率的影响最大。从植物类型上看,草的NPP/GPP受气候尤其是降水的年际影响波动明显,树的生长速率慢,恢复速率小,因而对短期和年际气候变化不敏感。此外,也有观测资料表明温度和太阳辐射对植物生产力的影响受环境因素干扰较大,具有很强地域性。
除此之外我们还对模式初始化所需的时间、采用不同气象驱动场进行初始化对模拟结果的影响以及人类活动对植被一大气系统的干扰等相关科学问题进行了初步的探讨。
这些基于CLM3-DGVM的结论在自然界的植物—气候系统中具有一定的普遍意义。用气候模式或植被模式预测未来植物动态趋势时要同时考虑气候平均态和气候变率两方面的变化,而不同气候区不同植物受不同气候因子的影响程度各不相同,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。
为了具体全面的评估不同地区气候和植被动态的相互反馈,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植物数据对各种DGVM做比较评估。同时为了提高模式结果的准确性需要改进DGVM本身的动力学过程,并对植物的呼吸过程以及物候方案进行修正,添加更多的生物化学过程。为了再现现实世界的植被变化陆面模式还亟需加入对农作物、灌溉和收割等管理过程。