我院青年教师金佳鑫联合香港大学吴锦教授等学者，在《Agricultural and Forest Meteorology》上发表题为“Improved modeling of canopy transpiration for temperate forests by incorporating a LAI-based dynamic parametrization scheme of stomatal slope”的论文。

准确估算植被蒸腾是客观评估变化条件下地表水通量的关键，其中冠层气孔导度是植被蒸腾估算的决定性参数之一。根据冠层气孔导度与光合速率之间强耦合关系发展而来的“导度-光合”（Gs-A）模型，因其机理性强、参数少等优点，在生态系统尺度植被蒸腾模型中广泛应用。一些基于观测的研究表明，Gs-A模型关键参数—导度斜率参数（G1）—随时间存在显著变化，然而在当前蒸腾模拟中，G1常被设为基于物种类型的常数，因此为蒸腾估算带来不确定性。

研究团队选取了12个北半球温带森林通量观测站点，探究基于通量观测得到的G1的季节变化特征，并假设G1随物候变化，用遥感叶面积指数（LAI）的季节变化表征植被物候信息，分析G1与LAI之间的关系。此外，研究设置了两种G1参数方案，即将G1视为常数的方案（FIX）和基于LAI估算的动态G1方案（DYN），比较不同方案的蒸腾估算精度。研究结果表明，G1表现出与LAI相反的U型的季节性变化，G1春秋季较高、夏季较低。对各森林站点而言，相比于FIX方案，DYN方案可显著提高蒸腾模拟精度且具有更高的模拟效率（即更低的AIC值），在日尺度上可分别降低24.6 ± 11.8% 和32.0 ± 8.7%的冠层导度和蒸腾估算误差（RMSE）；同时，DYN方案可以有效降低蒸腾估算的季节性误差，特别是对常绿针叶林春季和夏季改进效果更加明显。上述结果支持了关于G1存在季节性变化的假设，并且强调了使用LAI物候信息约束植被生理过程参数的重要性，提高了不同时间尺度下森林蒸腾的估算精度。

该研究受到了国家重点研发计划（2018YFA0605402）、国家自然科学基金（41971374）等项目的支持。

论文信息：Jiaxin Jin*, Tao Yan, Han Wang, Xuanlong Ma, Mingzhu He, Ying Wang, Weifeng Wang, Fengsheng Guo, Yulong Cai, Qiuan Zhu, Jin Wu*, 2022. Improved modeling of canopy transpiration for temperate forests by incorporating a LAI-based dynamic parametrization scheme of stomatal slope. Agricultural and Forest Meteorology, 326, 109157. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2022.109157

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