基于最大熵模型的全球森林土壤呼吸模拟分布研究

施 展

(浙江农林大学信息工程学院，浙江 杭州 311300)

引言

土壤是生物圈主要C库之一，总储存量近1400Pg[1]，约为大气C库储量(750Pg)的2倍、全球陆地植被C库储量的4倍[2]。土壤呼吸是陆地生态系统参与全球C循环的重要途径[1,3,4]，其占整个陆地生态系统呼吸的60%～90%[5]，占每年进入到大气CO2总量的20%～40%[6]。森林是陆地生态系统的主体，是陆地生态系统最主要的植被类型，森林生态系统贮有1146Pg C，约占全球植被C库的86%、全球土壤C库的73%[1]。土壤是森林生态系统最大的CO2排放源。

目前，森林土壤呼吸的研究在土壤呼吸各组分区分、土壤呼吸对全球变化响应、土壤呼吸预测模拟等方面均有了一定的进展，特别是在土壤呼吸的预测模拟模型方面。现阶段，森林土壤呼吸的相关研究多为小尺度的实测研究，全球尺度的测量难度大，多通过模型模拟进行，所考虑的关系因子有气候因子、土壤因子、叶面积指数、实际蒸发量等，公认的最佳预测因子为温度和降水。由前述分析可得，在许多陆地生态系统中，土壤呼吸的大部分变化通常是由温度的变化带来的，因此，较多的半经验模型[7-9]被应用于研究土壤呼吸与温度间的函数关系，常用的土壤呼吸与温度间的数学函数模型有Van′t Hoff改良模型，即Q10模型[10]；Lloyd-Taylor模型[11]；对数增长或逻辑模型[12]。以上模型土壤呼吸的期望值呈指数增长或线性增长达到最大值，不适用于高温度值时土壤呼吸降低。KHOMIK等将Gamma模型应用于模拟土壤呼吸与温度间的函数关系，其模拟效果优于Van′t Hoff改良模型、Lloyd-Taylor模型、对数增长或逻辑模型。……