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“导度—光合”模型广泛应用于植被蒸腾估算,其中气孔导度斜率是模型的核心参数,通常用一个特定于生物群系的固定值进行参数化。然而,有研究指出气孔导度斜率存在季节性变化,故常数化气孔导度斜率的方案将导致植被蒸腾估算产生较大的不确定性。因此,如何优化气孔导度斜率的参数方案是提升植被蒸腾估算精度的关键。已有研究表明,使用叶面积指数对气孔导度斜率进行动态参数化可以有效改进对落叶林植被蒸腾的估算,但目前尚不清楚该方法是否同样适用于林冠季节变化不明显的常绿林。此外,最优性原理进一步解释气孔导度斜率为温度的函数。因此,利用温度模拟气孔导度斜率的效果是否优于叶面积指数也有待研究。针对以上问题,选取6个FLUXNET常绿林站点研究气孔导度斜率与叶面积指数和气温的关系,并对比2种参数化方案的模拟结果。结果显示,气孔导度斜率在各站点都随叶面积指数和温度的变化而变化,二者均呈现显著的负相关关系,动态参数化方案结果均优于常量气孔导度斜率静态参数化方案。这表明在常绿林中利用叶面积指数对气孔导度斜率模拟仍然有效,但温度对气孔导度斜率的解释能力(R2=0.45±0.12)比叶面积指数的(R... 相似文献
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植被蒸腾（Tc）是水循环的重要组成部分。土壤水分（SM）和饱和水汽压差（VPD）是Tc的关键驱动因素,探讨其对Tc的影响有助于加深生态系统对气候变化响应机制的认识。然而有关VPD和SM对Tc变化的相对贡献尚不清楚,主要原因在于SM和VPD通过陆地—大气相互作用强烈耦合,阻碍了SM、VPD对Tc独立影响程度的量化。本文基于气象再分析资料、遥感土壤水分、蒸腾以及土地覆盖数据等多源数据,采用当前较为先进的“分箱解耦法”,分析2003—2018年中国亚热带植被蒸腾主导驱动力。通过对SM和VPD数据相关性解耦发现,研究区Tc随SM增加呈现出先上升后保持稳定的趋势,而随VPD增加Tc变化幅度较小;总体而言,SM对Tc变化的相对贡献更高,约为VPD对Tc相对贡献的5倍;不同植被类型Tc对SM和VPD的敏感性有所差异,尽管4种植被类型Tc对SM的敏感性均大于VPD的敏感性,但4种植被Tc对SM响应的阈值不同,其中森林（常绿阔叶林除外）的阈值最低（约为35%）,短木植被的阈值最高（约为55%）,表明不同植被生态对策的差异。此外,为验证结论的可信性,本文基于光合与蒸腾的强耦合关系,利用太阳诱导叶绿素荧光（... 相似文献
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