基于植物群落性状预测生态系统初级生产力：理论基础与研究进展
文献类型：期刊论文
| 作者 | 何念鹏2,3,4; 闫镤3,4; 郭泓伯1,2 |
| 刊名 | 应用生态学报
 |
| 出版日期 | 2025-06-30 |
| 卷号 | N/A期号:0页码:1-13 |
| 关键词 | plant functional trait plant community trait ecosystem primary productivity scale model |
| ISSN号 | 1001-9332 |
| DOI | 10.13287/j.1001-9332.202507.019 |
| 产权排序 | 4 |
| 英文摘要 | 植物贡献了陆地生态系统绝大部分的初级生产力，是其物质循环和能量流动的基础。如何提升生态系统初级生产力的预测精度始终是生态学的热点问题。长期以来，研究者利用基于辐射的遥感模型或以大叶模式为核心的过程模型预测生产力的时空变异，但不同模型的模拟结果存在巨大差异，制约了对全球变化下生态系统固碳能力的认识。近年来，植物功能性状作为新一代生产力过程模型的核心参数而备受关注。然而，传统研究中个体水平的性状参数与群落水平的生产力之间存在明显的尺度不匹配性，成为模型误差的重要来源之一。为破解上述科学难题，本文引用了物理学经典的发动机功率输出模式，构建了以植物群落性状及其二维特征（数量性状和效率性状）为核心的生态系统初级生产力预测框架（TBP）。与传统过程模型不同，TBP框架的所有参数均为群落尺度；环境因子既直接影响生态系统生产力，也通过调控群落性状间接影响生产力。在此基础上，本文利用原位调查的中国植物群落多性状数据库（涵盖叶绿素、叶面积、比叶面积、叶干质量、叶氮和叶磷浓度等），通过3个实证案例探讨了TBP理论的应用情景。TBP理论有效弥合了植物个体性状与生态系统初级生产力之间的尺度差异，并可兼容通量观测、高光谱观测、遥感观测和机器学习等技术生成的大量空间数据，具有可观的应用前景。目前该理论框架仍处于初期发展阶段，除需进一步的理论创新和方法拓展外，还需要大量地面观测及遥感数据的支撑及验证，从而为新一代机理过程模型的开发奠定基础，切实提升生态系统初级生产力的预测精度。 |
| URL标识 | 查看原文 |
| 源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/214423]  |
| 专题 | 生态系统网络观测与模拟院重点实验室_中文论文 |
| 通讯作者 | 何念鹏 |
| 作者单位 | 1.中国科学院地理科学与资源研究所中国科学院生态系统网络观测与模拟重点实验室 2.中国科学院兴安岭地球关键带与地表通量观测研究站; 3.东北林业大学森林生态系统可持续经营教育部重点实验室; 4.东北林业大学碳中和技术创新研究院/生态学院; |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 何念鹏,闫镤,郭泓伯. 基于植物群落性状预测生态系统初级生产力：理论基础与研究进展[J]. 应用生态学报,2025,N/A(0):1-13. |
| APA | 何念鹏,闫镤,&郭泓伯.(2025).基于植物群落性状预测生态系统初级生产力：理论基础与研究进展.应用生态学报,N/A(0),1-13. |
| MLA | 何念鹏,et al."基于植物群落性状预测生态系统初级生产力：理论基础与研究进展".应用生态学报 N/A.0(2025):1-13. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
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