《附表4 各站点优势种光合参数值与CLM4.5默认值的对比》

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《基于FLUXNET的CLM模型总初级生产力模拟评价与误差分析》

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对落叶森林站点US-WCr以及以落叶阔叶林为主导的混交林站点US-Syv和US-Pfa来说，CLM4.5对GPP的高估主要源于秋季对落叶期估计推迟引起的LAI明显高估，以及对冠层顶部比叶面积（SLA0）和叶片碳氮比（CNL）这两个参数低估引起的叶片含氮量及叶片最大羧化速率（Vcmax）的高估（附表4）。叶面积指数的高估是引起热带及亚热带森林GPP高估的主要原因，如CN-Din和CN-Qia站点LAI模拟值，与CERN观测值和LAI文献值（张秀娟等，2011）相比分别偏高15%和42%（图5）。对于常绿针叶林站点IT-La2和IT-Ren，以及草地站点CN-Dan和NL-Hor，由于站点对应LAI在全年被明显高估，所以模拟的叶片光合能力过低可能是导致其GPP被低估的主要原因。采用遥感获取的LAI数据驱动模型，能在一定程度上降低GPP的模拟误差，但仍会低估GPP的变异程度（Raczka et al.，2013；Hu et al.，2018）。这些结果表明，今后对GPP模拟效果的改进应同时从LAI和单位叶面积的光合能力两方面进行。