澳大利亚本土植被FullCAM模型校准：提升碳库动态预测精度的关键突破

本研究针对澳大利亚本土植被碳(C)库模拟精度不足的问题，通过校准FullCAM模型的31个关键参数（14个直接计算参数+17个校准参数），构建包含9300个样地的数据库，将平均偏差从77%降至25%，RMSE从44降至30 Mg C ha-1 。该研究为政府碳核算和生态恢复提供高精度工具，成果发表于《Ecological Modelling》。

　　

在全球气候变化背景下，准确量化陆地植被碳(C)库动态成为生态建模的核心挑战。澳大利亚作为碳汇评估的重要区域，其本土植被类型复杂多样，从热带雨林到干旱灌丛呈现显著梯度变化。现有Full Carbon Accounting Model（FullCAM）虽被政府用于国家温室气体清单编制，但对非热带稀树草原植被仅按年降雨量500 mm划分两个粗放参数组，难以捕捉80米高桉树林与低矮灌丛的碳动态差异。更棘手的是，模型在模拟火灾、采伐等干扰后恢复过程时存在系统性偏差，直接影响碳信用额度的科学计量。

针对这一瓶颈，由澳大利亚联邦科学与工业研究组织（CSIRO）领衔的研究团队开展了迄今为止最全面的本土植被模型校准工作。研究整合了TERN生态观测网、政府机构和林业公司的9300个样地数据，覆盖8大植被类型（如桉树开阔林、金合欢林、雨林等），首次实现了从活体生物量到土壤有机碳的多库层系统校准。相关成果发表于《Ecological Modelling》，为提升区域碳评估精度树立了新标杆。

研究采用多源数据融合与分层校准策略：首先基于文献和数据库直接计算14个生物量分配与周转参数；继而通过Shuffled Complex Evolution（SCE-UA）算法校准17个关键参数；利用30折交叉验证评估稳定性。空间数据整合了0.01°分辨率的气候土壤图层和25 m精度的干扰历史记录，时间尺度上模拟了1800-2017年的碳动态。

模型校准与验证
通过划分8类植被结构，研究发现高大桉树林（Eucalypt Tall Open Forest）的峰值生物量积累年龄（G参数）仅11-15年，而干旱区灌丛（Shrubland）达44年。校准后模型显著改善预测性能：土壤有机碳（SOC）偏差<11%，但木质残体（CWD）预测精度仍受干扰历史不完整限制。交叉验证显示参数稳定性良好，呼吸相关参数变异系数<25%。

干扰响应机制
模拟显示，林火事件后50年内（t_r
^max
=50年），保留50%以上生物量的林分恢复速度加倍。这与澳大利亚疏伐试验数据（图A1-A2）揭示的"资源重分配补偿效应"相符，即保留树木通过提高资源利用效率弥补密度损失。

碳库动态特征
热带雨林表现出独特的碳分配模式：其叶凋落物周转半衰期（1年）仅为干旱灌丛的1/3，而抗分解组分比例（rFracLeafF）低15%。土壤碳库中腐殖质（HUM）占比在雨林达24 Mg ha^-1
，显著高于其他类型。

这项研究开创性地构建了澳大利亚首个覆盖全植被类型的碳模型参数体系。通过引入植被结构分类替代简单的降雨阈值法，使国家尺度碳评估偏差降低52%。尽管当前版本在局部精度上仍受限于干扰历史数据缺失，但建立的框架为后续整合LiDAR遥感（如Chan et al. 2021方法）和3-PG过程模型奠定基础。从应用角度看，校准后的FullCAM可直接服务于澳大利亚碳信用单元（ACCU）计划，为 landowners 提供更精确的碳汇收益预测。未来研究应重点关注混交林分种间互作、多年代际干扰序列对参数敏感性的影响。

（注：全文严格依据原文数据，未添加非文献内容；专业术语如FullCAM、SOC等首次出现时均标注英文全称；参数符号如t_r
^max
保留原文格式；机构名称CSIRO按要求处理为中文简称）