基于精细尺度参考信息的森林景观模型校准最佳实践：提升生态预测透明度与可信度的系统性框架

本综述系统提出了森林景观模型（FLM）校准的九项最佳实践（BP），涵盖数据评估、假设阐明、尺度考量、验证流程等关键环节。文章强调通过透明化校准流程（如参数敏感性分析、迭代改进与全面文档记录）来增强FLM输出的科学可信度，为应对气候变化（CO2）、干扰机制（如火灾害虫）及管理决策提供可靠生态预测工具。

　　

森林景观模型（Forest Landscape Models, FLM）作为模拟气候变化、干扰事件和管理措施对生态系统长期影响的重要工具，其预测结果的可靠性高度依赖于模型校准过程的严谨性与透明度。当前FLM校准实践中普遍存在方法不统一、文档记录不完整等问题，直接影响了决策者对模型输出的信任度。本文基于TRACE（透明化生态模型文档记录）框架和"评估验证（evaludation）"理念，系统提出了九项校准最佳实践（Best Practices, BP），为FLM的标准化校准提供全面指导。

数据评估与信息整合（BP 1）

校准的首要环节是对精细尺度参考信息进行系统性评估。森林生长数据主要来源于永久样地调查、树木年轮记录、遥感反演产品（如MODIS衍生的NPP和LAI）以及过程模型输出。每类数据存在固有局限：永久样地多覆盖<20年短周期且偏向经济树种；树轮数据难以捕获幼苗竞争动态；遥感产品虽具空间连续性但缺乏林分结构背景。建议通过多源数据互补（如年轮数据补充样地时间跨度）来强化数据支撑。

尺度效应处理（BP 3）

空间尺度上，FLM像元分辨率（通常≥100m）与样地尺度（0.04-0.07ha）的差异会导致生长方差估计偏差，需通过分层聚合或空间统计匹配处理。时间尺度上，现有数据多缺失林分衰退期（>100年）记录，而FLM模拟常需跨越数十年至世纪尺度，建议采用空间换时间（space-for-time substitution）方法推演长期动态。非平稳性（nonstationarity）是跨尺度校准的核心挑战，需明确环境梯度与干扰历史对生长参数的调制作用。

参数化与模型选择（BP 5-6）

校准目标应优先选择对模型行为最敏感的参数（如物种最大寿命、衰退函数），并通过元建模（meta-modeling）技术从生理生态模型（如PnET-II）推导FLM参数。案例研究显示，通过模拟单一物种在最优生境下的生长曲线（图7），可有效验证FLM对竞争关系的逻辑表达（图3）。参数范围需严格限定于经验值域内，避免生态学意义缺失的数值组合。

验证与 corroboration 流程（BP 4,7）

需独立划分训练集与测试集进行评估。定量方法包括：

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  拟合优度检验：Nash-Sutcliffe效率系数、一致性相关系数（CCC）（图4）

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  回归分析：通过预测区间判断模拟值与观测值偏差（图5）

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  空间多分辨率验证：对比FLM输出与生态系统分布图

  模型输出验证（verification）针对参考数据本身，而corroboration需使用独立数据集检验预测能力，例如通过立木度图表验证生物量模拟合理性。

迭代学习与文档记录（BP 8-9）

校准是循环优化过程：当输出未达性能标准时，需区分是模型结构缺陷还是参数化问题。不确定性分析可揭示关键知识缺口（如老龄林衰退机制），推动模型版本升级（如LANDIS-II的PnET-Succession模块改进）。文档记录需涵盖假设前提、参数溯源、性能评估结果及局限性说明，并通过补充材料与代码仓库实现完全可重复性。

案例实践与跨平台适用性

五项案例研究（附表2）展示了BP框架在不同FLM变体（如LANDIS-II的Biomass Succession、PnET-Succession扩展）中的应用共性：

1. 1.

   魁北克 boreal 森林：通过PnET-II元建模生成物种特异性生产力参数（图8）

2. 2.

   北卡罗来纳州海岸平原：拆分FIA样地数据用于训练-测试验证

3. 3.

   五大湖区：耦合树轮数据验证气候响应模式

   所有案例均证明：尽管校准时需针对模型设计（如是否需要按生境分区校准）调整方法，但BP框架能显著提升校准透明度与结果可比性。

未来挑战与发展方向

全球多数地区仍面临生长数据短缺问题，制约FLM在生物多样性热点区域的应用。远程传感技术（如激光雷达反演林分结构）和自动化校准流程是重要突破方向。同时需加强混合林分竞争、多干扰耦合效应等薄弱环节的模型开发。通过采纳本文提出的最佳实践，FLM有望成为连接生态机理与资源决策的可靠桥梁。