随着全球气候变化的日益严峻理解和预测植被生产力的变化变得尤为重要。此次培训的主要目的是深入探讨植被净初级生产力NPP的模拟、驱动力分析及其气候变化响应利用LPJ模型为研究工具帮助学员掌握从GPP到NPP、NEP/NEE等关键量的计算与应用。课程将重点讲解如何通过LPJ及LPJ-GUESS模型结合气候数据分析不同气候情景下植被生产力的变化及其对生态系统的影响。专题一导论1.建立从GPP/NPP 到 NEP/NEE、植被碳库/土壤碳库SOC的整体框架。2.关键量识别GPP、NPP、Ra、Rh、NEP、NEE。3.常用模型及特点统计/气候生产力模型、光能利用率模型CASA/VPM…、过程模型LPJ/LPJ-GUESS、Biome-BGC。专题二Python入门与地学工具1.Python环境配置与常用编辑器。2.遥感与生态建模工具库rasterio、gdal简介。3.Python栅格/矢量预处理投影、裁剪、掩膜、格式转换。专题三LPJ 模型原理1.掌握 LPJ 的模块化结构与时空分辨率逐日/逐月、栅格、必需驱动数据与核心参数。2.气候驱动气温、降水、辐射日照百分率与 CO₂ 路径潜在蒸散、土壤含水、光合有效辐射。3.植被功能型PFT与关键参数如最大光合效率、根系分配等的作用路径。4.碳汇入库凋落物—土壤库、Q10 温度敏感性、土壤分解与异养呼吸。专题四LPJ-GUESS 与扩展动态植被与情景预测1.了解 LPJ-GUESS 的群落/年龄级结构、干扰火、冻融、氮循环/冻土扩展等对碳储量预测的价值。2.LPJ vs LPJ-GUESS 的差异个体/群落、年龄结构、扰动与迁移。3.参数敏感性与本地化思路例如 emax、rootbeta、lambdamax、alphar 等对 GPP/NPP/NEE 的影响。4.情景数据SSP/RCP驱动的长期生产力预测路径专题五数据与预处理从原始驱动到“可跑的数据包”1.数据获取气象驱动、大气 CO₂、土壤、 土地覆盖类型、DEM2.数据质量检查一致性与范围、缺测与异常值处理、单位换算、物理闭合。3.数据预处理 标准化、空间重采样与投影、缺测插补Temporal/Spatial、偏差订正Bias-Correction、掩膜与域裁剪Mask/ROI专题六参数敏感性分析与区域化设置1.利用Morris 与EFAST敏感性分析识别敏感参数2.评估敏感参数对 NPP、NEE的影响弹性弹性系数/蜘蛛图。3.引入“气候扰动”试验1℃、–10% 降水、–5% 辐射的 NPP 响应对比。专题七植被NPP时空变化及其对气候变化的响应1.基于 LPJ-GUESS 模拟流域植被NPP 2010-2020变化。2.NPP 的时空变异时间序列、空间分布、热点/冷点检测。3.二阶偏相关NPP~T/P/SW/CO₂与共线性诊断相关矩阵/VIF专题八未来气候变化情景下的流域植被净初级生产力预1.CMIP6情景SSP2-4.5、SSP5-8.5降尺度与偏差订正2.基于 LPJ-GUESS 模型利用降尺度后的 CMIP6 气候情景数据预估流域未来不同气候情景下植被 NPP 时空变化。专题九结果验证与评估精度、偏差与可解释性1.指标R²、RMSE、偏差物理一致性清单能量/水分/碳收支2.多尺度验证站点—流域—区域时间季节/年际/年代际。3.结构化误差 vs 随机误差、气候—参数—结构三类不确定性。专题十科学写作从图表到论点1.引言研究动机与问题清晰化2.方法模型、数据、参数与实验设计3.结果图 4–6 幅文字“先总后分”讲规律4.讨论不确定性、对比文献、情景含义5.结论回答引言里的问题落在“可操作洞见”