森林景观模型中碳氮耦合机制的创新集成：LANDIS-II/PnET-CN模型构建与生态敏感性解析

本文创新性地将碳(C)-氮(N)耦合循环算法整合至森林景观模型LANDIS-II/PnET-Succession中，开发出PnET-CN-Succession扩展模块。该模型通过模拟树木对光、水、养分的多维竞争，成功复现了哈佛森林落叶林与针叶林在氮限制下的C/N循环差异（落叶林循环更快，针叶林耦合更紧密），为全球变化下的森林管理提供了更精准的预测工具。

　　

亮点

氮循环的加入使模型通过叶片氮动态驱动森林生长，敏感性分析显示叶氮含量(AGB)是最关键参数，这与光合能力-叶氮关联理论(Wright et al., 2004)一致。

验证碳循环

在落叶林样地(EMS)，PnET-CN-Succession模拟的月总初级生产力(GPP)与观测塔数据季节动态高度吻合(r²=0.85)，尽管夏季GPP略有低估。年均GPP模拟值(1519.2±165.0 g C m^?2 year^?1)与实测(1504.2±214.3)几乎一致。

叶氮的重要性

针叶林因更高的叶氮保留率形成更紧密的C-N耦合，而落叶林通过凋落物加速循环。采伐情景模拟显示，氮限制使早-中演替阶段生物量积累速率降低23%，显著影响树种组成演替轨迹。

结论

PnET-CN-Succession通过动态叶氮变量揭示了落叶林(快循环)与针叶林(强耦合)的差异化C-N模式，为气候变化下的森林养分约束研究提供了新范式。