在诺亚‐MP陆面模型中融入光合作用和叶片呼吸的适应性：模型开发与评估

摘要：为了准确预测全球碳循环，叶片光合作用和呼吸过程的真实模拟至关重要。这两个过程通过调整光合作用和呼吸特性（例如25°C时的最大光合能力（V cmax,25）和25°C时的叶片呼吸速率（R 25））系统性地适应长期环境变化，遵循越来越明确的原理。尽管一些陆面模型（LSMs）现在考虑了热适应，但它们是通过为个别植物功能类型（PFTs）分配经验参数化来实现的。在这里，我们实现了一种基于生态‐进化最优性（EEO）的方案，以表征光合作用和叶片呼吸对多种环境影响的普遍适应，因此在广泛使用的标准陆面模型诺亚MP中不需要特定于PFT的参数化。我们使用为期5年的实验和广泛的全球现场测量以及FLUXNET2015的碳通量测量来评估模型性能。我们显示，同一PFT内观察到的R 25和V cmax,25在时间和空间上都存在显著变化（C.V. >20%）。我们的EEO基础方案捕获了V cmax,25的62%的时间变化和70%的空间变化（R 25的变化分别为73%和54%）。标准方案则低估了毛原始生产力，EEO基础方案为10%，而EEO方案为2%，并且在通量站之间产生了更大的相关系数（r）的差异（0.79 ± 0.16 vs. 0.84 ± 0.1，均值 ± 标准差）。标准方案严重高估了冠层呼吸（偏差：∼200% vs. 8%），导致陆地生态系统的CO 2 吸收减少。因此，我们的方法更真实地模拟了气候-碳耦合，使用的参数更少。