在苔原生态系统生产力方面，植物功能特征的不确定性可能超过气候情景的不确定性

《New Phytologist》：Plant functional trait uncertainty can outweigh climate scenario uncertainty in tundra ecosystem productivity

预测全球变化下物种组成演替仍具挑战，但植物功能性状为跨尺度研究提供关键桥梁。研究通过点尺度社区土地模型（CLM）模拟阿尔卑斯高山草甸生长策略，结合现场观测验证，发现采用社区特异性功能性状和物候观测可显著提升生态系统生产力估算精度，且功能性状不确定性对生产力响应的影响超过气候变化情景的不确定性。

　　

摘要

• 预测全球变化对物种组成的影响仍然具有挑战性，但植物功能特征为从植物层面到群落和生态系统层面进行研究提供了关键的联系。功能特征的变化在多大程度上能够影响生态系统对气候变化的响应，仍然是一个关键问题。
• 我们利用特定地点的功能特征和物候观测数据，运行了点尺度群落陆地模型（Community Land Model, CLM）模拟，以表征高山苔原的生长策略。我们通过实地观测验证了模拟结果，并将参数化结果与使用默认参数化的结果进行了比较。随后，我们量化了植物功能特征变化与气候变化情景（以及由此产生的物候变化）对未来苔原生态系统生产力不确定性之间的相对影响。
• 我们发现，使用特定群落的功能特征和物候观测数据能够显著提高生产力估算的准确性，相比之下，使用默认参数的模拟结果往往会出现高估。潜在的植物特征变化的不确定性对生态系统生产力响应的影响通常比不同气候变化情景导致的强迫响应的不确定性更大。
• 这些发现强调了功能特征在塑造植被对气候变化响应中的关键作用，以及将站点级别的测量数据纳入陆地模型以更准确地预测气候变化对生态系统功能影响的价值。

数据可用性

计算和数据存储资源，包括Derecho超级计算机，由NCAR的计算与信息系统实验室（Computational and Information Systems Laboratory, CISL）提供。CLM代码（CTSM开发团队，2024）可通过CTSM的Github页面获取，并存档于：https://www.cesm.ucar.edu/models/clm。本文分析的CLM5数据（Jay & Wieder，2025）存档在NCAR的地球科学数据交换平台（Geoscience Data Exchange, GDEX）：doi: 10.5065/4gaq-xe30。用于生成Niwot Ridge单点模拟输入数据、运行分析及生成图形的脚本可在Zenodo平台上找到，链接为：doi: 10.5281/zenodo.14680147。