提升TASC模型森林生态系统模拟能力：基于DAYCENT模型的动态生长算法集成

为解决TASC模型在森林流域管理中缺乏先进森林生长过程模拟的局限，研究人员通过集成DAYCENT模型的森林生长算法（TASC-Forest），显著提升了净生态系统交换量（NEE）、生态系统呼吸（Reco ）和蒸散发（ET）的模拟精度。研究在7个AmeriFlux站点验证显示，NEE和ET的KGE值分别提升至0.82和0.84，为流域尺度的碳-水耦合评估提供了新工具。

　　

森林作为全球碳汇的核心载体，每年通过光合作用固定约0.7 Gt CO₂
-eq的碳量，但其动态过程受气候、水文和人为干扰的复杂调控。现有流域模型如SWAT和TASC虽能模拟水文与碳循环，但森林生长算法过于简化，无法捕捉生物量分配、凋落物分解等关键过程。尤其TASC模型缺乏自养呼吸（autotrophic respiration）模块，限制了其对森林生态系统非线性响应的预测能力。为此，美国农业部等机构的研究人员通过整合DAYCENT模型的森林生长子模块，构建了TASC-Forest模型，成果发表于《Environmental Modelling》。

研究团队采用三项关键技术：1）基于DAYCENT的森林动态生长算法，细化生物量分配（叶、枝、根等）；2）耦合CENTURY土壤碳库模型，模拟凋落物分解与碳氮转化；3）利用7个AmeriFlux站点（涵盖常绿、混交、落叶林）的NEE、R_eco
和ET观测数据，进行多参数校准与验证。

The TASC model
原TASC模型采用SWAT的辐射利用效率算法，仅静态分配叶凋落物。改进后的TASC-Forest引入DAYCENT的动态分配机制，依据林分类型（deciduous/mixed/evergreen）和气候条件调整生物量分配比例，并新增自养呼吸计算模块。

Global sensitivity analysis
敏感性分析揭示，森林生产力与ET对温度响应参数（ppdf1-4、TBASE）和土壤水分控制参数（WSCOEFF1-2）最敏感。例如，最大月生物量生产率（prdx）直接影响NEE模拟精度，而土壤初始氮含量（CN2）通过养分限制间接调控碳通量。

Discussion
模型在落叶林站点表现最优（NEE KGE=0.82），常绿林因冠层复杂性模拟误差略高。尽管输入参数增加（如树种特异性生长系数），但模块化设计便于扩展至不同流域。研究同时指出，未来需整合扰动（如火灾、砍伐）对碳循环的反馈。

Conclusion
TASC-Forest通过机理算法改进，将NEE和ET的模拟精度平均提升35%以上，首次在流域模型中实现DAYCENT与水文过程的深度耦合。该模型为评估气候变化下森林碳-水协同效应提供了可扩展的工具，尤其适用于管理策略的长期情景预测。作者团队计划进一步公开模型代码（GitHub），促进流域尺度的生态系统服务研究。