考虑凋落叶影响的落叶阔叶林蒸散发估算模型构建与验证

本研究针对传统Penman-Monteith（PM）模型在凋落叶覆盖期高估蒸散发（ET）的问题，创新性地提出凋落叶表面阻力模型（PM-EL），通过整合全球FLUXNET2015的18个落叶阔叶林站点数据验证显示：模型使决定系数提升8.5%，平均绝对误差降低22.1%，为森林生态水文过程研究提供了新方法。

　　

森林作为陆地生态系统的重要组成，贡献着全球45%的陆地蒸散发（ET），其水热传输过程直接影响气候变化。然而，传统蒸散发模型长期忽视凋落叶这一典型森林地表特征——这些自然形成的有机覆盖层会显著增加地表阻力（r_s^g），阻碍土壤与大气间的水汽交换。已有实验证明，凋落叶覆盖可使土壤蒸发量减少25-64%，但现有Penman-Monteith（PM）模型因缺乏对凋落叶动态阻力的量化描述，导致在落叶季节ET估算误差高达20%以上。

针对这一科学难题，中国某研究机构（根据CRediT声明推测为国内团队）的研究人员在《Agricultural and Forest Meteorology》发表创新成果。团队开发了首个考虑凋落叶季节性动态的表面阻力模型（r_s^l），将其整合至PM框架形成PM-EL模型，利用FLUXNET2015中18个落叶阔叶林（DBF）站点的通量观测数据开展系统验证。研究采用Morris敏感性分析、阻力参数优化和交叉验证等方法，重点解决了凋落叶阻力与地表能量平衡的耦合机制问题。

主要技术方法

研究整合了全球18个DBF站点的涡度相关通量数据，通过构建凋落叶阻力模型r_s^l=r_s^max·exp(-β·LAI)量化叶面积指数（LAI）与阻力的非线性关系，采用三参数优化方案（r_s^min=30 s m^-1，r_s^min_s=180 s m^-1，r_s^max_l=500 s m^-1）提升模型适应性。

研究结果

1. 阻力参数敏感性

   Morris分析揭示PM模型对地表阻力（r_s^g）的敏感度最高，而PM-EL模型通过引入r_s^l使系统稳定性提升37%。

2. 季节性动态模拟

   新模型成功捕捉到凋落叶覆盖期（LAI<1时）r_s^g激增500%的现象，解决了传统模型将r_s^g设为恒定值导致的冬季ET高估问题。

3. 模型性能提升

   验证显示PM-EL的决定系数（R2）较PM提升8.5%，均方根误差（RRMSE）降低20.9%，尤其在落叶季（10-12月）改善幅度达34.7%。

结论与意义

该研究首次建立了凋落叶阻力与LAI的定量关系，证实了凋落叶覆盖通过改变r_s^g影响森林水热通量的核心机制。PM-EL模型的普适性验证为改进陆地表面模型（LSM）中的ET模块提供了新思路，对精准预测森林生态系统对气候变化的反馈具有重要价值。研究特别指出，未来需进一步量化不同凋落物类型（如针叶与阔叶）的阻力差异，以拓展模型在全球尺度中的应用。