基于光能利用率模型模拟干旱胁迫下毛竹林总初级生产力研究

现有的生态系统模型在模拟干旱胁迫下森林生态系统总初级生产力(Gross Primary Productivity,GPP)时存在较大的不确定性,需要探索提高模型解释干旱对GPP影响机理能力的方法。以2011年、2013年和2015年安吉毛竹林通量塔观测数据、MODIS归一化植被指数(MOD13Q1)为数据源,采用结合涡度相关技术的光能利用率模型EC-LUE(Eddy Covariance-Light Use Efficiency)开展毛竹林GPP模拟,并提出提高模型模拟干旱条件下GPP精度的方法。研究结果表明:与非干旱条件相比,干旱条件下GPP与日均温度(Temperature,T)和水蒸气压差(Vapor Pressure Deficit,VPD)的相关关系发生显著改变,由正相关转变为负相关。GPP随T增加而降低的临界温度为15.0℃。GPP随VPD增加呈指数递减关系。将VPD添加到EC-LUE模型(EC-LUEVPD)显著提高了干旱条件下GPP预测精度,2011年和2013年干旱期间GPP模型模拟误差分别降低了7.70%和13.74%。ECLUEVPD模型的预测精度得到明显改善,提高了模拟干旱条件下毛竹林GPP的能力,为模拟气候变化背景下竹林GPP提供可行的方法。