印度洋2003-2022年净初级生产力的时空变化与多模型对比研究：揭示长期趋势与模型适用性

本研究针对印度洋净初级生产力（NPP）观测数据时空局限性问题，通过对比VGPM、CbPM、Eppley-VGPM和CAFE模型与实测数据，首次系统评估了不同模型在阿拉伯海、孟加拉湾和南印度洋的适用性。研究发现CbPM在阿拉伯海低估NPP 10%，VGPM在孟加拉湾表现最佳，而CAFE模型在南印度湾低估24%。研究为全球碳循环模型验证提供了关键区域模型选择依据，成果发表于《Deep Sea Research Part II》。

　　

海洋是地球最大的碳汇之一，其中浮游植物通过光合作用固定的碳量约占全球净初级生产力（Net Primary Production, NPP）的一半。印度洋作为全球第三大洋，其北部阿拉伯海和孟加拉湾因上升流、河流输入等过程成为高生产力区，而南印度洋（South Indian Ocean, SIO）则因强热分层呈现寡营养特征。然而，受限于观测手段，印度洋NPP的长期时空变化规律始终存在认知空白。更严峻的是，近年研究表明全球变暖可能导致印度洋生产力下降，但不同模型模拟结果存在显著分歧——这直接影响到对未来碳汇能力的预测精度。

为破解这一难题，研究人员以2003-2022年实测NPP数据为基准，首次系统比较了四种主流遥感模型（VGPM、CbPM、Eppley-VGPM和CAFE）在印度洋的适用性。研究发现：基于叶绿素a的VGPM模型在孟加拉湾表现最优，误差仅5%；而依赖颗粒物后向散射的CbPM模型在阿拉伯海和南印度洋虽低估10%，但成功再现了季节变化规律。值得注意的是，所有模型在孟加拉湾均未能准确捕捉季节动态，CAFE模型在此区域甚至系统性低估25%。长期趋势分析显示，CbPM模拟的阿拉伯海12°N以南区域NPP显著下降，而VGPM显示孟加拉湾无显著变化。这种模型间的巨大差异突显了区域化模型校准的必要性。

研究团队主要运用遥感数据同化技术和现场实测验证相结合的方法。通过收集GEOTRACES、JGOFS等国际计划积累的NPP实测数据（覆盖阿拉伯海、孟加拉湾和南印度洋），与MODIS卫星反演的模型结果进行空间匹配和时间序列对比。采用相对误差分析和趋势检验等方法评估模型性能。

方法论部分揭示了模型的核心差异：VGPM依赖叶绿素a与温度的关系，CbPM改用浮游植物碳含量作为生物量指标，而CAFE模型进一步引入非藻类吸收对光场的影响。实测数据偏差分析指出西北阿拉伯海和东北孟加拉湾数据密集，但南印度洋观测严重不足，这可能影响模型验证的全面性。

结果部分的重要发现包括：1）CbPM在南印度洋18-20°S区间呈现NPP上升趋势（+1.2%/年），与VGPM的下降趋势（-0.8%/年）形成鲜明对比；2）阿拉伯海北部12°N以北区域NPP趋势不显著，可能与气溶胶营养输入抵消了上升流减弱的影响有关；3）所有模型均未能准确模拟孟加拉湾季风期NPP峰值，暗示现有模型对陆源营养盐动态的响应机制存在缺陷。

这项发表于《Deep Sea Research Part II》的研究具有双重意义：一方面为印度洋碳汇研究提供了模型选择路线图——如阿拉伯海研究宜采用CbPM，而孟加拉湾分析首选VGPM；另一方面揭示了现有模型的共性缺陷，特别是对陆海交互过程和气溶胶影响的表征不足。这些发现将推动下一代海洋生产力模型的改进，为准确评估气候变化下的海洋碳循环响应奠定科学基础。