森林植被模拟器(FVS)校准方案在俄勒冈多样化景观生物量预测中的评估与优化

本研究针对森林植被模拟器(FVS)在西部USA地区存在的生长预测偏差问题，通过多景观尺度(Blue Mountains/Coast Range/Klamath Mountains)的10年实测数据验证，系统评估了生长乘数、最大林分密度参数(SDImax)等校准方案效果。结果显示校准使短期(10年)预测误差从+12–35%降至?5–+9%，但长期(80年)误差仍达+21–49%，为碳汇政策制定提供了关键方法学支撑。

　　

在全球气候变化背景下，森林作为最大陆地碳汇的角色愈发重要。然而，广泛应用于美国林业管理的森林植被模拟器(Forest Vegetation Simulator, FVS)近年屡被发现在西部各州存在显著生长预测偏差——这个问题直接影响到《巴黎协定》框架下25%减排目标的测算精度。更棘手的是，支撑FVS模型的30年前基础数据已难以反映当前气候变暖、病虫害加剧等新型胁迫下的森林动态，尤其在干旱敏感的混合针叶林(subalpine forests)地区，模型预测与实测数据的背离可达161%。

美国林务局(USFS)联合橡树岭科学教育研究所(ORISE)的研究团队在《Forest Ecology and Management》发表重要研究，首次对俄勒冈州三大典型景观(Blue Mountains/Coast Range/Klamath Mountains)开展系统性FVS校准验证。研究创新性地采用森林资源清查(FIA)的10年重复测量数据作为"黄金标准"，同时构建80年空间替代时间序列(yield curves)作为长期参照，全面评估了Vandendriesche 2010年提出的渐进式校准方案——从基础生长乘数调整到SDImax参数优化，再到针对大树生长的阈值约束。

关键技术方法包括：1) 基于200万公顷FIA样地的三时期(Time1-Time3)生物量实测验证；2) 跨7个FVS变种的统一校准框架实施；3) 干旱指数(droughtiness)与预测误差的关联分析；4) 80年生长曲线空间替代时间建模。

主要研究结果

FVS "开箱即用"表现
未校准的FVS在三大景观均呈现系统性高估：10年生物量净增长预测误差达+11.6%(Blue Mountains)至+35.3%(Coast Range)，80年误差更飙升至+109–161%。这种偏差在老龄林分(fir/spruce/mountain hemlock组)和联邦管理林地尤为显著。

校准方案效果
渐进式校准展现出显著纠偏能力：

• 单独应用生长乘数可降低10年误差约15%
• 引入SDImax调整后，海岸山脉误差降至+9.3%
• 大树生长约束使克拉马斯山脉误差进入±5%理想区间
  但值得注意的是，80年预测即便经过全校准，误差仍维持在+21–49%，提示长期模拟需要额外死亡率参数优化。

环境梯度影响
干旱指数与预测误差呈现显著正相关(r=0.68)，说明当前模型对气候胁迫的响应机制存在缺陷。在近年受虫害严重的道格拉斯冷杉(Douglas-fir)林分，校准后误差降幅最大达42%。

讨论与展望
该研究首次证实：1) FVS校准必须考虑景观特异性，单一方案无法普适；2) 短期(政策相关)预测可通过现有校准获得可靠结果；3) 长期预测需要整合气候-干扰耦合机制。作者特别强调，随着SDImax等关键参数随气候变化动态调整，未来应开发自动化校准工具链。这些发现为美国碳补偿项目(如California Air Resources Board)提供了关键方法学支持，同时也揭示了植被模型在非平稳环境下面临的普遍挑战。

Daniel E.B. Swann团队最后指出，下一步应重点攻关"气候-死亡率-再生"的联合校准框架，特别是在近年野火频发的西部州份。这项工作不仅对森林经营决策具有即时应用价值，也为全球植被模型的气候响应模块开发提供了重要范式。