植被的竞争与共存是全球动态植被模型(Dynamic Global Vegetation Model,DGVM)中的核心生态过程,直接影响植物群落的结构与功能,并在一定程度上塑造全球植被的地理分布格局。深入理解不同DGVM中植被竞争与共存的表达方式差异,对于减少...植被的竞争与共存是全球动态植被模型(Dynamic Global Vegetation Model,DGVM)中的核心生态过程,直接影响植物群落的结构与功能,并在一定程度上塑造全球植被的地理分布格局。深入理解不同DGVM中植被竞争与共存的表达方式差异,对于减少生态系统预测的不确定性、提升预测精度具有重要意义。本文从隐式与显式两大分类出发,系统梳理了各种DGVM中植被竞争与共存的不同表达方式,并通过模型分析与文献调研探讨了各自对模拟结果的潜在影响,对比分析了不同表达方法的优劣势。研究表明:(1)隐式与显式表达的核心差异源于对植被结构的不同假设。隐式表达假设冠层结构水平均匀,不同冠层相互独立且互不遮挡,难以直接模拟对光照等资源的竞争过程,通常通过简单假设(如竞争优先级)来调整植被覆盖度。这种简化处理在计算效率上具有优势,但可能忽略了复杂的资源竞争机制。相比之下,显式表达通过刻画植物的三维结构与及其与环境的相互作用,能够直接模拟资源竞争过程,反映更为复杂和动态的竞争结果,而非固定的等级结构。(2)竞争表达方式显著影响群落动态模拟。通过三种模拟对比实例(DGVM中有无植被竞争、显式和隐式方案对比、隐式参数敏感性分析),定量评估了不同竞争表达方式对植物群落空间分布、总碳生物量等结果的显著影响,其中差异幅度可达48.6%。在基于Lotka-Volterra模型的隐式表达中,环境资源与种群密度的关系是影响植物能否共存的关键。若采用非线性关系则能体现植物“丛聚”效应,从而促进多种植物功能型的共存,而线性关系假设则可能造成非主导物种在竞争中被排除,模拟出不符合实际的单一物种存在结果。(3)该综述还探讨了隐式与显式建模的优缺点及其适用场景。隐式表达因其假设简单,易于实现且计算效率高,广泛应用于大尺度地球系统模式中。然而隐式表达可能导致一些关键过程的模拟偏差,如高估被遮阴植物的光合作用效率。相比之下,显式表达能够更精确地模拟小尺度集群行为,理论上更符合实际生态过程,但其计算成本较高,且存在一定的随机性与不确定性,这使得显式表达在大规模模拟中的应用仍受到限制。最后对DGVM的未来发展方向提出了一些看法:一方面加强模型比较计划的同时,构建植被分布与结构基准数据集,为不同模型提供可靠的验证依据;另一方面完善模型设计,在控制不确定性的前提下逐步引入显式表达,以缩小模型间的预测差异,提高预测的准确性。通过这些措施,有望进一步加深植物群落动态变化与碳循环机制的理解,并为应对气候变化提供更加可靠的科学依据。展开更多
文摘植被的竞争与共存是全球动态植被模型(Dynamic Global Vegetation Model,DGVM)中的核心生态过程,直接影响植物群落的结构与功能,并在一定程度上塑造全球植被的地理分布格局。深入理解不同DGVM中植被竞争与共存的表达方式差异,对于减少生态系统预测的不确定性、提升预测精度具有重要意义。本文从隐式与显式两大分类出发,系统梳理了各种DGVM中植被竞争与共存的不同表达方式,并通过模型分析与文献调研探讨了各自对模拟结果的潜在影响,对比分析了不同表达方法的优劣势。研究表明:(1)隐式与显式表达的核心差异源于对植被结构的不同假设。隐式表达假设冠层结构水平均匀,不同冠层相互独立且互不遮挡,难以直接模拟对光照等资源的竞争过程,通常通过简单假设(如竞争优先级)来调整植被覆盖度。这种简化处理在计算效率上具有优势,但可能忽略了复杂的资源竞争机制。相比之下,显式表达通过刻画植物的三维结构与及其与环境的相互作用,能够直接模拟资源竞争过程,反映更为复杂和动态的竞争结果,而非固定的等级结构。(2)竞争表达方式显著影响群落动态模拟。通过三种模拟对比实例(DGVM中有无植被竞争、显式和隐式方案对比、隐式参数敏感性分析),定量评估了不同竞争表达方式对植物群落空间分布、总碳生物量等结果的显著影响,其中差异幅度可达48.6%。在基于Lotka-Volterra模型的隐式表达中,环境资源与种群密度的关系是影响植物能否共存的关键。若采用非线性关系则能体现植物“丛聚”效应,从而促进多种植物功能型的共存,而线性关系假设则可能造成非主导物种在竞争中被排除,模拟出不符合实际的单一物种存在结果。(3)该综述还探讨了隐式与显式建模的优缺点及其适用场景。隐式表达因其假设简单,易于实现且计算效率高,广泛应用于大尺度地球系统模式中。然而隐式表达可能导致一些关键过程的模拟偏差,如高估被遮阴植物的光合作用效率。相比之下,显式表达能够更精确地模拟小尺度集群行为,理论上更符合实际生态过程,但其计算成本较高,且存在一定的随机性与不确定性,这使得显式表达在大规模模拟中的应用仍受到限制。最后对DGVM的未来发展方向提出了一些看法:一方面加强模型比较计划的同时,构建植被分布与结构基准数据集,为不同模型提供可靠的验证依据;另一方面完善模型设计,在控制不确定性的前提下逐步引入显式表达,以缩小模型间的预测差异,提高预测的准确性。通过这些措施,有望进一步加深植物群落动态变化与碳循环机制的理解,并为应对气候变化提供更加可靠的科学依据。
