基于模型數(shù)據(jù)融合的我國(guó)陸地生態(tài)系統(tǒng)碳氮水循環(huán)研究應(yīng)用

何洪林 陳 智 張 黎 任小麗 何念鵬 賈彥龍 王秋鳳 郭學(xué)兵 蘇 文 唐新齋 葛 蓉 牛忠恩 朱先進(jìn) 張心昱 高 揚(yáng) 朱劍興 常清青 于貴瑞

（1.中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所/生態(tài)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)觀測(cè)與模擬重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100101；2.國(guó)家生態(tài)科學(xué)數(shù)據(jù)中心，北京 100101；3.河北農(nóng)業(yè)大學(xué)林學(xué)院，河北保定 071000；4.沈陽(yáng)農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)學(xué)院，遼寧沈陽(yáng) 110161）

0 引言

2020年9月22日，習(xí)近平總書(shū)記在第七十五屆聯(lián)合國(guó)大會(huì)一般性辯論上承諾，中國(guó)力爭(zhēng)于 2030年前達(dá)到CO2排放峰值，努力爭(zhēng)取2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和?；谧匀坏纳鷳B(tài)系統(tǒng)增匯途徑是實(shí)現(xiàn)碳中和的重要手段[1]。為實(shí)現(xiàn)我國(guó)碳達(dá)峰與碳中和的戰(zhàn)略目標(biāo)，需要對(duì)中國(guó)碳匯功能的格局、過(guò)程機(jī)制、演化趨勢(shì)及其與氣候系統(tǒng)互饋的機(jī)理有更準(zhǔn)確與深刻的把握，尤其需要對(duì)主導(dǎo)我國(guó)碳匯的陸地生態(tài)系統(tǒng)的碳循環(huán)及與之耦合的氮循環(huán)、水循環(huán)過(guò)程在氣候變化背景下的評(píng)估與模擬展開(kāi)研究?；谏鷳B(tài)信息學(xué)進(jìn)行生態(tài)數(shù)據(jù)采集、分析以及碳氮水循環(huán)模擬和預(yù)測(cè)，是應(yīng)對(duì)這一研究需求的重要手段。

當(dāng)前，生態(tài)學(xué)中碳氮水循環(huán)的研究方法主要基于觀測(cè)數(shù)據(jù)或模型模擬，但均存在一定的局限性。觀測(cè)數(shù)據(jù)雖然相對(duì)可靠，但并非所有生態(tài)系統(tǒng)過(guò)程參量都能夠通過(guò)觀測(cè)而獲得，且不同方法、不同尺度的觀測(cè)數(shù)據(jù)在應(yīng)用上存在很大的不確定性。而生態(tài)過(guò)程模型雖然能夠模擬更多的生態(tài)系統(tǒng)過(guò)程，但模擬結(jié)果的準(zhǔn)確性受到驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)、模型結(jié)構(gòu)和模型參數(shù)等方面的諸多限制，同時(shí)也受到人們對(duì)生態(tài)系統(tǒng)過(guò)程認(rèn)知的限制。模型數(shù)據(jù)融合技術(shù)（Model-Data Fusion，MDF）能夠綜合應(yīng)用觀測(cè)和模擬手段，最大限度地提取觀測(cè)數(shù)據(jù)中所包含的有效信息，更準(zhǔn)確地表達(dá)生態(tài)系統(tǒng)碳氮水循環(huán)關(guān)鍵過(guò)程，提高模型模擬和預(yù)測(cè)能力。近年來(lái)，該技術(shù)在生態(tài)學(xué)研究中得到了廣泛的關(guān)注。

本文的研究團(tuán)隊(duì)依托中國(guó)生態(tài)系統(tǒng)研究網(wǎng)絡(luò)（CERN）、中國(guó)陸地生態(tài)系統(tǒng)通量觀測(cè)研究網(wǎng)絡(luò)（ChinaFLUX）、國(guó)家生態(tài)科學(xué)數(shù)據(jù)中心（NESDC），發(fā)展了生態(tài)系統(tǒng)多要素協(xié)同觀測(cè)與分析技術(shù)體系、大數(shù)據(jù)支持下的生態(tài)系統(tǒng)數(shù)據(jù)管理與共享技術(shù)，開(kāi)發(fā)了具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的生態(tài)系統(tǒng)過(guò)程模型（CEVSA-ES），發(fā)展并構(gòu)建了中國(guó)碳循環(huán)模型數(shù)據(jù)融合技術(shù)體系，實(shí)現(xiàn)了生態(tài)數(shù)據(jù)采集—傳輸—管理—模擬—分析—共享服務(wù)一體化，開(kāi)發(fā)了一系列碳氮水通量長(zhǎng)時(shí)間序列數(shù)據(jù)集，并針對(duì)陸地生態(tài)系統(tǒng)碳氮水循環(huán)過(guò)程及其與氣候系統(tǒng)的互饋機(jī)理等科學(xué)問(wèn)題開(kāi)展了一系列研究，系統(tǒng)分析了我國(guó)陸地生態(tài)系統(tǒng)碳氮水通量近30年的大小、趨勢(shì)和年際變異，揭示了全球變化和人類活動(dòng)對(duì)我國(guó)陸地生態(tài)系統(tǒng)碳氮水通量變化的影響[2-8]。研究成果加強(qiáng)了對(duì)我國(guó)陸地生態(tài)系統(tǒng)碳氮水過(guò)程的理解，為我國(guó)生態(tài)數(shù)據(jù)挖掘與模型發(fā)展提供了應(yīng)用范例，推動(dòng)了我國(guó)生態(tài)系統(tǒng)聯(lián)網(wǎng)研究，為我國(guó)碳中和戰(zhàn)略實(shí)施提供服務(wù)。本文將重點(diǎn)闡述所取得研究成果及其應(yīng)用成效。

1 基于模型數(shù)據(jù)融合的碳氮水循環(huán)研究方法

本文研究團(tuán)隊(duì)以CERN和ChinaFLUX的長(zhǎng)期聯(lián)網(wǎng)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，結(jié)合多尺度生態(tài)遙感產(chǎn)品，構(gòu)建了模型數(shù)據(jù)融合技術(shù)體系，更準(zhǔn)確地模擬陸地生態(tài)系統(tǒng)碳氮水通量。為了量化及減少模型參數(shù)等誤差引起的模擬結(jié)果不確定性，建立了不確定性分析方法體系，量化碳水通量模擬的不確定性并對(duì)其進(jìn)行溯源；將機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)應(yīng)用到地面監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)升尺度，實(shí)現(xiàn)點(diǎn)數(shù)據(jù)到面數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換，為區(qū)域尺度生態(tài)過(guò)程模型關(guān)鍵參數(shù)優(yōu)化提供基準(zhǔn)值。基于生成的一系列生態(tài)系統(tǒng)碳氮水循環(huán)過(guò)程相關(guān)數(shù)據(jù)集產(chǎn)品，分析陸地生態(tài)系統(tǒng)碳氮水通量的空間格局、變化趨勢(shì)、年際變異，以及氣候變化和人類活動(dòng)的影響。具體技術(shù)路線如圖1所示。

圖1 基于模型數(shù)據(jù)融合的我國(guó)陸地生態(tài)系統(tǒng)碳氮水通量研究技術(shù)路線

1.1 多源數(shù)據(jù)整合

生態(tài)系統(tǒng)碳氮水循環(huán)過(guò)程相關(guān)數(shù)據(jù)是準(zhǔn)確認(rèn)識(shí)中國(guó)碳匯功能時(shí)空格局和變化機(jī)制的重要基礎(chǔ)。因此，本文研究團(tuán)隊(duì)系統(tǒng)整合碳氮水循環(huán)多源觀測(cè)數(shù)據(jù)，主要包括CERN野外臺(tái)站近20年的水土氣生長(zhǎng)期定位觀測(cè)數(shù)據(jù)和大氣氮沉降觀測(cè)數(shù)據(jù)、全球通量網(wǎng)（FLUXNET）和ChinaFLUX通量觀測(cè)塔5 ～20年的長(zhǎng)期連續(xù)生態(tài)系統(tǒng)碳水通量觀測(cè)數(shù)據(jù)和氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)、長(zhǎng)時(shí)間序列生態(tài)遙感數(shù)據(jù)（如LAI、FPAR、NDVI）等；收集多模型模擬數(shù)據(jù)以及文獻(xiàn)調(diào)研數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量控制，為基于模型數(shù)據(jù)融合開(kāi)展碳氮水循環(huán)關(guān)鍵參量數(shù)據(jù)集的開(kāi)發(fā)奠定基礎(chǔ)。

1.2 模型數(shù)據(jù)融合框架

為減小碳氮水循環(huán)模擬誤差，本文研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)集成創(chuàng)新構(gòu)建了陸地生態(tài)系統(tǒng)碳氮水循環(huán)模型數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)框架：開(kāi)發(fā)了具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的生態(tài)系統(tǒng)過(guò)程模型（CEVSA-ES），以改進(jìn)碳氮水循環(huán)過(guò)程的模擬；發(fā)展了基于貝葉斯理論的生態(tài)模型關(guān)鍵參數(shù)優(yōu)化方法，以提升碳氮水關(guān)鍵過(guò)程參數(shù)的反演精度；集成參數(shù)敏感性分析方法、不確定性量化和拆分方法，建立了模型不確定性分析方法，以量化和減小碳氮水通量模擬的不確定性；結(jié)合深度學(xué)習(xí)等多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立了站點(diǎn)生態(tài)觀測(cè)數(shù)據(jù)空間升尺度方法，為碳氮水循環(huán)模擬提供基準(zhǔn)（Benchmark）參考數(shù)據(jù)。以上技術(shù)為我國(guó)陸地生態(tài)系統(tǒng)碳氮水循環(huán)關(guān)鍵參量的準(zhǔn)確估算提供了有力支撐。

2 主要研究成果

2.1 發(fā)展了遙感驅(qū)動(dòng)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評(píng)估過(guò)程模型

陸地生態(tài)系統(tǒng)同時(shí)提供相互聯(lián)系的多種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)，然而大多數(shù)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評(píng)估模型忽略了生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的相互聯(lián)系。過(guò)程模型克服了這些不足，且將遙感數(shù)據(jù)與過(guò)程模型相結(jié)合可極大地促進(jìn)復(fù)雜生態(tài)系統(tǒng)的評(píng)估?；谏鷳B(tài)系統(tǒng)過(guò)程模型，本文研究團(tuán)隊(duì)發(fā)展了遙感數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評(píng)估過(guò)程模型（Carbon and Ex

change between Vegetation,Soil,and Atmosphere-Ecosystem services，CEVSA-ES）。與傳統(tǒng)陸地生物圈模型相比，該模型集成了土壤侵蝕及土壤碳淋溶損失等地表過(guò)程的模擬，改進(jìn)了碳水循環(huán)過(guò)程的模擬。結(jié)合模型數(shù)據(jù)融合框架，以遙感數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)，以通量觀測(cè)及站點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)為約束與驗(yàn)證數(shù)據(jù)，利用模型數(shù)據(jù)融合框架識(shí)別了CEVSAES模型關(guān)鍵參數(shù)，并對(duì)關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化。碳水通量季節(jié)和年際變化的模擬精度得到了明顯提升（R2為0.63 ～0.95），并捕捉到重要生態(tài)系統(tǒng)功能的年際變化（R2為0.47 ～0.96）。優(yōu)化后的CEVSA-ES模型，為基于生態(tài)過(guò)程的生產(chǎn)力、固碳、水文調(diào)節(jié)、土壤保持等生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評(píng)價(jià)提供支撐[2]。

2.2 發(fā)現(xiàn)了被長(zhǎng)期忽視的“東亞季風(fēng)區(qū)森林碳匯功能區(qū)”

長(zhǎng)期以來(lái)，北半球中高緯度的陸地生態(tài)系統(tǒng)被認(rèn)為是主要的碳匯區(qū)，而對(duì)低緯度的亞熱帶森林生態(tài)系統(tǒng)的研究較少。本文研究團(tuán)隊(duì)基于全球106 個(gè)森林通量觀測(cè)站的長(zhǎng)期渦度相關(guān)碳通量觀測(cè)數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)：在1990—2010年，中低緯度（20 °N ～40 °N）東亞季風(fēng)區(qū)的亞熱帶森林生態(tài)系統(tǒng)具有很高的凈碳吸收強(qiáng)度，其凈生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力（Net Ecosystem Production，NEP）達(dá)到362±39 g C m-2yr-1，與中高緯度北美和歐洲森林生態(tài)系統(tǒng)的碳吸收強(qiáng)度相當(dāng)，表明亞洲亞熱帶森林生態(tài)系統(tǒng)在全球碳循環(huán)和碳匯功能中具有重要作用。該區(qū)域高的碳吸收功能來(lái)自于東亞季風(fēng)區(qū)充足的水熱條件，以及年幼的林齡結(jié)構(gòu)和近年來(lái)快速增加的大氣氮沉降量的共同作用（圖2）。與全球主流模型（LPJ，ORCHIDEE，CLM4CN）模擬結(jié)果對(duì)比分析還發(fā)現(xiàn)，由于沒(méi)有考慮林齡和氮沉降的影響，現(xiàn)有過(guò)程模型嚴(yán)重低估了該區(qū)域的森林生態(tài)系統(tǒng)碳吸收功能[3]。

圖2 東亞季風(fēng)區(qū)亞熱帶森林生態(tài)系統(tǒng)高強(qiáng)度的碳吸收及林齡和氮沉降的作用[3]

2.3 平衡態(tài)假設(shè)低估中國(guó)森林生態(tài)系統(tǒng)碳周轉(zhuǎn)時(shí)間和碳匯

生態(tài)系統(tǒng)碳周轉(zhuǎn)時(shí)間（Mean Turnover Time，MTT）是生態(tài)系統(tǒng)固碳能力評(píng)估中的重要參量。受觀測(cè)數(shù)據(jù)的限制，傳統(tǒng)研究通?；谄胶鈶B(tài)假設(shè)（Steady State Assumption，SSA）估算處于動(dòng)態(tài)非平衡的生態(tài)系統(tǒng)MTT，對(duì)區(qū)域尺度固碳能力估算產(chǎn)生較大的影響?；贑ERN 的10 個(gè)森林站長(zhǎng)期觀測(cè)的多期的生物量、土壤清查數(shù)據(jù)、LAI數(shù)據(jù)、通量數(shù)據(jù)以及文獻(xiàn)收集的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，利用模型數(shù)據(jù)融合框架約束并優(yōu)化了CERN森林站生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)的分配和周轉(zhuǎn)等關(guān)鍵參數(shù)，從而準(zhǔn)確估算各站點(diǎn)碳周轉(zhuǎn)時(shí)間及其固碳功能。實(shí)現(xiàn)了碳循環(huán)關(guān)鍵參數(shù)的非平衡態(tài)反演，系統(tǒng)分析了SSA對(duì)MTT及碳匯估算的影響。發(fā)現(xiàn)SSA低估了MTT的29%，導(dǎo)致碳匯（NEP）被低估了4.83 倍。同時(shí)，MTT對(duì)溫度和降水的敏感性在SSA下也被顯著低估，將在未來(lái)增溫以及降水格局改變的全球變化背景下低估MTT的變異從而引起碳匯估算的較大誤差[4]。該研究不僅對(duì)碳循環(huán)關(guān)鍵過(guò)程與氣候反饋研究有重要啟示意義，對(duì)促進(jìn)我國(guó)生態(tài)系統(tǒng)聯(lián)網(wǎng)研究、深入挖掘并應(yīng)用長(zhǎng)期聯(lián)網(wǎng)觀測(cè)數(shù)據(jù)也開(kāi)闊了思路。

2.4 東亞夏季風(fēng)增強(qiáng)和增溫減緩導(dǎo)致我國(guó)陸地生態(tài)系統(tǒng)碳匯趨勢(shì)發(fā)生轉(zhuǎn)變

研究我國(guó)陸地碳匯如何變化及其對(duì)氣候變化響應(yīng)的區(qū)域差異問(wèn)題是我國(guó)應(yīng)對(duì)氣候變化和服務(wù)于雙碳目標(biāo)路線制定的重要基礎(chǔ)。進(jìn)入21世紀(jì)以來(lái)，我國(guó)氣溫增幅趨緩，同時(shí)東亞夏季風(fēng)增強(qiáng)導(dǎo)致雨帶北移。為探討在新的氣候變化狀態(tài)下我國(guó)陸地生態(tài)系統(tǒng)是否能持續(xù)呈現(xiàn)碳匯，本文研究團(tuán)隊(duì)基于模型數(shù)據(jù)融合技術(shù)體系，利用我國(guó)11個(gè)通量站的實(shí)測(cè)碳通量數(shù)據(jù)和11 984 個(gè)樣方的碳密度觀測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)CEVSA2、BEPS模型的碳庫(kù)初始值和TEC模型的土壤有機(jī)碳分解最大速率參數(shù)值進(jìn)行了校正，有效提高了模型模擬結(jié)果，校正后CEVSA2、BEPS和TEC模型模擬的平均碳密度偏差分別降低了47.2%、47.6%和28.5%[5]（圖3）。多模型平均結(jié)果顯示，我國(guó)東部季風(fēng)區(qū)主導(dǎo)了1982—2010年我國(guó)陸地碳匯的大小、趨勢(shì)和年際變異；在2000—2010年，我國(guó)陸地碳匯從1982—2000年的下降趨勢(shì)轉(zhuǎn)為上升趨勢(shì)，這一轉(zhuǎn)變主要?dú)w因于東亞夏季風(fēng)增強(qiáng)促進(jìn)了溫帶季風(fēng)區(qū)的碳吸收，同時(shí)增溫趨緩也減緩了亞熱帶—熱帶季風(fēng)區(qū)的碳匯下降趨勢(shì)；氣候波動(dòng)是我國(guó)陸地凈生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力年際變異的主導(dǎo)因素，其中降水是我國(guó)陸地碳匯年際變異的主控因子，溫帶季風(fēng)氣候區(qū)降水量變化的貢獻(xiàn)率最高[5-6]。

圖3 我國(guó)1982—2010年碳匯變化趨勢(shì)及其影響因素[5]

2.5 我國(guó)氮沉降總量及沉降模式變化呈現(xiàn)新趨勢(shì)

大氣氮沉降增加是全球變化最重要的特征之一，對(duì)生態(tài)系統(tǒng)碳氮循環(huán)具有重要影響。以CERN大氣濕沉降觀測(cè)平臺(tái)的觀測(cè)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，整合了中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)氮沉降觀測(cè)網(wǎng)絡(luò)（NNDMN）、中國(guó)氣象局國(guó)家酸監(jiān)測(cè)網(wǎng)的觀測(cè)數(shù)據(jù)及文獻(xiàn)檢索數(shù)據(jù)，研制開(kāi)發(fā)了以GOME、SCIAMACHY、OMI衛(wèi)星觀測(cè)的NO2柱濃度數(shù)據(jù)和IASI衛(wèi)星觀測(cè)的NH3柱濃度數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的大氣干沉降遙感反演模型，首次構(gòu)建了1980—2015年期間“中國(guó)區(qū)域大氣干沉降和濕沉降全組分動(dòng)態(tài)變化數(shù)據(jù)集”，分析了大氣總氮沉降及各組分的時(shí)空變化（圖4）。發(fā)現(xiàn)我國(guó)大氣氮沉降轉(zhuǎn)型變化的3 個(gè)重要特征：一是NO3–氮沉降持續(xù)增加，但NH4

圖4 我國(guó)陸地生態(tài)系統(tǒng)氮沉降及其組分比例在1980—2015年間的動(dòng)態(tài)變化[7]

+濕沉降顯著降低，致使氮沉降總量由快速增長(zhǎng)轉(zhuǎn)型為趨穩(wěn)狀態(tài)；二是大氣干沉降增加導(dǎo)致干濕沉降比的變化，由以濕沉降為主逐步轉(zhuǎn)型為干濕沉降并重；三是大氣沉降中銨硝比減小，由以往的以NH4

+沉降為主轉(zhuǎn)換為NH4+和NO3–貢獻(xiàn)并重的新模式。我國(guó)大氣氮沉降過(guò)去的35年間的轉(zhuǎn)型變化是經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整和多種環(huán)境控制措施的共同作用結(jié)果，在一定程度上實(shí)證了我國(guó)過(guò)去10 多年的系列環(huán)境控制措施對(duì)大氣環(huán)境治理已見(jiàn)成效，為我國(guó)環(huán)境治理提供了重要科學(xué)依據(jù)，也為其他發(fā)展中國(guó)家的生態(tài)環(huán)境保護(hù)提供決策參考[7]。

2.6 增溫和變綠導(dǎo)致中國(guó)陸地生態(tài)系統(tǒng)蒸騰蒸散比升高

準(zhǔn)確量化我國(guó)陸地生態(tài)系統(tǒng)蒸騰蒸散比對(duì)深入理解碳水循環(huán)至關(guān)重要。通過(guò)結(jié)合多源觀測(cè)數(shù)據(jù)，利用模型數(shù)據(jù)融合框架優(yōu)化了模型關(guān)鍵參數(shù)，降低了關(guān)鍵參數(shù)的不確定性。本文研究發(fā)現(xiàn)，Priestly-Taylor Jet Propulsion Laboratory（PTJPL）模型中的4 個(gè)參數(shù)對(duì)蒸騰和蒸散模擬比較敏感，對(duì)4 個(gè)敏感參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化后，降低了蒸騰量和蒸散量估算的不確定性。同時(shí)研究了1982—2015年我國(guó)陸地生態(tài)系統(tǒng)蒸騰蒸散比并量化了不同環(huán)境因子對(duì)蒸騰蒸散比變化趨勢(shì)的相對(duì)貢獻(xiàn)。發(fā)現(xiàn)我國(guó)陸地生態(tài)系統(tǒng)T/ET年均顯著增加0.001 9 yr-1，其主導(dǎo)因素是變綠及氣候變化（貢獻(xiàn)率分別為57.59%及36.84%），其中在熱帶—亞熱帶季風(fēng)區(qū)，變綠的貢獻(xiàn)率為24.43%，氣候變化的貢獻(xiàn)率高達(dá)60.95%。與降水變化相比，增溫對(duì)T/ET升高趨勢(shì)貢獻(xiàn)更大，特別是在熱帶—亞熱帶季風(fēng)區(qū)。該研究有助于闡明全球長(zhǎng)期氣候變化背景下陸地生態(tài)系統(tǒng)與大氣之間的相互作用[8]。

3 研究成果的應(yīng)用成效

本文研究團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新構(gòu)建了陸地生態(tài)系統(tǒng)碳氮水循環(huán)模型數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)框架，充分發(fā)揮了長(zhǎng)期觀測(cè)數(shù)據(jù)的應(yīng)用價(jià)值，提升了碳氮水循環(huán)關(guān)鍵過(guò)程的模擬精度，獲取了一系列碳氮水循環(huán)關(guān)鍵參量數(shù)據(jù)。研究發(fā)現(xiàn)，亞洲的亞熱帶森林生態(tài)系統(tǒng)在全球碳循環(huán)及碳匯功能中發(fā)揮著不可忽視的作用，這也挑戰(zhàn)了過(guò)去普遍僅僅認(rèn)定歐美溫帶森林是主要碳匯功能區(qū)的傳統(tǒng)認(rèn)識(shí)，因此需要重新評(píng)估北半球陸地生態(tài)系統(tǒng)碳匯功能區(qū)域的空間分布及其區(qū)域貢獻(xiàn)[3]；首次揭示了我國(guó)近30年來(lái)陸地生態(tài)系統(tǒng)碳匯趨勢(shì)的轉(zhuǎn)變及其對(duì)氣候變化響應(yīng)的空間差異，指出東亞夏季風(fēng)增強(qiáng)對(duì)固碳的促進(jìn)作用，為全球其他季風(fēng)區(qū)的碳循環(huán)研究提供了范式，并被寫(xiě)入《第四次國(guó)家氣候評(píng)估報(bào)告》[5]；首次構(gòu)建了1980—2015年中國(guó)區(qū)域大氣干沉降和濕沉降全組分動(dòng)態(tài)變化數(shù)據(jù)集，發(fā)現(xiàn)我國(guó)大氣氮沉降的轉(zhuǎn)型變化新趨勢(shì)，詮釋了經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整和環(huán)境保護(hù)措施對(duì)大氣氮沉降時(shí)空變異的影響機(jī)制[7]。

同時(shí)，基于本文構(gòu)建的陸地生態(tài)系統(tǒng)碳氮水循環(huán)模型數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)框架開(kāi)發(fā)了一系列生態(tài)系統(tǒng)長(zhǎng)時(shí)間序列數(shù)據(jù)產(chǎn)品，包括中國(guó)區(qū)域1981—2010年的輻射要素時(shí)空數(shù)據(jù)集[9]、1981—2015年中國(guó)陸地生態(tài)系統(tǒng)蒸騰蒸散比數(shù)據(jù)集[10]、2000—2015年中國(guó)典型森林生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)動(dòng)態(tài)參照數(shù)據(jù)集[11]、1980—2015年中國(guó)區(qū)域大氣干沉降和濕沉降全組分動(dòng)態(tài)變化數(shù)據(jù)集[12-13]等。數(shù)據(jù)集公開(kāi)發(fā)表于國(guó)際地學(xué)期刊《Earth System Science Data》和《Scientific Data》以及國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)期刊《中國(guó)科學(xué)數(shù)據(jù)》，并在國(guó)家生態(tài)科學(xué)數(shù)據(jù)中心共享服務(wù)平臺(tái)（http://www.nesdc.org.cn/）開(kāi)放共享，為深入理解陸地—大氣交互作用、全球變化和生態(tài)系統(tǒng)演變提供了重要的科學(xué)數(shù)據(jù)。

4 結(jié)語(yǔ)

本文團(tuán)隊(duì)依托CERN、ChinaFLUX和NESDC積累的多源數(shù)據(jù)，發(fā)展了適用于我國(guó)的生態(tài)模型數(shù)據(jù)融合方法體系，并針對(duì)生態(tài)系統(tǒng)碳氮水循環(huán)等科學(xué)問(wèn)題，圍繞“生態(tài)模型數(shù)據(jù)融合方法發(fā)展—生態(tài)系統(tǒng)關(guān)鍵過(guò)程參數(shù)量化—全國(guó)尺度生態(tài)變量變化規(guī)律和機(jī)制分析”這一主線開(kāi)展了系列研究。研究成果加強(qiáng)了對(duì)我國(guó)陸地生態(tài)系統(tǒng)碳氮水循環(huán)過(guò)程及其氣候反饋關(guān)系的深入理解，為我國(guó)陸地生態(tài)系統(tǒng)長(zhǎng)期定位觀測(cè)數(shù)據(jù)的挖掘與模型發(fā)展提供了應(yīng)用范例，也為我國(guó)生態(tài)文明建設(shè)的戰(zhàn)略部署提供了有效的科學(xué)依據(jù)。