《碳汇形成分类与计算评估方法学概论》连载之二十八

编者按  为给全国煦丰碳中和组织各级工委，国内985、211、双一流等高校，全球碳排放权、碳汇交易机构提供全球范围内的碳汇形成分类和碳汇计算评估方法学专业理论知识和具体实践办法，全国煦丰碳中和知识产权组织和《碳同化碳中和组合物光合溶剂、其制备方法及其应用》发明专利发明团队编著了中共中央国务院新质生产力杰出代表/煦丰碳中和技术培训系列教材之九《碳汇形成分类与计算评估方法学概论总目录》。本教材总目录共分37章172节570分节。今天发布的是：

《碳汇形成分类与计算评估方法学概论》连载之二十八

第28章

过程模型及在碳汇计算

评估中的核心作用

过程模型是一个非常核心的问题。过程模型是理解、模拟和预测生态系统碳循环的“机理引擎”，是碳汇评估从“经验统计”走向“机理预测”的关键工具。

下面详细解析过程模型的概念、地位、作用和意义。

第01节  什么是过程模型

过程模型（也称为机理模型或过程导向模型）是一种基于对生态系统内在的物理、化学和生物过程的机理理解而构建的数学模型。

一、核心思想

它不像统计模型那样简单地建立“因变量（如碳汇）”和“自变量（如温度、降水）”之间的“黑箱”关系，而是尝试在计算机中“重建”一个虚拟的生态系统，模拟其中关键过程是如何发生、如何相互作用，并最终导致碳汇变化的。

二、模型的基本结构

一个典型的陆地生态系统碳循环过程模型通常包含以下几个核心子模块，它们相互耦合：

（一）光合作用模块

模拟植物如何吸收CO₂（受光照、温度、CO₂浓度、水分和氮素供应影响）。

（二）呼吸作用模块

模拟植物自身生长维持的呼吸和土壤微生物分解有机质产生的呼吸（释放CO₂）。

（三）碳分配模块

模拟光合产物如何分配到植物的不同器官（根、茎、叶）。

（四）土壤碳氮动态模块

模拟凋落物分解、土壤有机质转化、氮的矿化和固定等复杂过程。

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（五）水分循环模块

模拟降水、蒸发、蒸腾、土壤水分运动等。

（六）物候模块

模拟植物生长季的开始和结束（如展叶、落叶）。

三、通俗比喻

（一）统计模型

像是一个经验丰富的老农，他根据“清明前后，种瓜点豆”这类经验公式来预测收成。他知道结果，但未必完全清楚背后的科学原理。

（二）过程模型

则像是一个植物生理学家+土壤学家+气象学家的联合团队。他们清楚地知道光合作用需要光、水、CO₂，知道养分如何运输，并基于这些基本原理来推算最终的生长结果。当环境条件变化时（如未来气候），过程模型能给出更可靠的预测。

第02节  过程模型在

碳汇计算评估中的地位

过程模型在碳汇评估中处于“核心决策支持”的地位。它是连接观测数据与未来预测**的桥梁，是实现精准、可靠、可解释的碳汇核算的基石。

其地位可以概括为以下三点：

一、从“描述”到“解释”的升级

它不仅是告诉人们“碳汇有多少”，更重要的是解释“为什么碳汇是这个水平”，以及“各个过程对碳汇的贡献如何”。

二、应对未来不确定性的“模拟实验室”

我们可以用过程模型来模拟未来不同的气候情景（如RCP4.5, RCP8.5）或管理措施（如施肥、灌溉）下的碳汇变化，这是统计模型无法做到的。

三、整合多源数据的“融合平台”

过程模型可以将地面观测、通量塔数据、遥感反演产品等不同来源和尺度的数据整合在一起，通过数据同化等方法优化模型参数，从而得出更接近现实的估算结果。

第03节  过程模型在碳汇

计算评估中的作用

过程模型在碳汇评估中扮演着多个不可替代的角色：

一、机理分解：量化碳汇的源与汇

过程模型可以分别模拟GPP（总初级生产力，碳吸收）和Re（生态系统呼吸，碳排放），从而计算出净生态系统碳交换量（NEE=GPP-Re）。

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作用

明确区分碳汇是由“吸收增强”还是“排放减少”主导的。例如，是CO₂施肥效应促进了光合，还是干旱抑制了呼吸？这对于理解碳汇的形成机制至关重要。

二、时空外推：填补观测空白

地面观测站点（如通量塔）是稀疏的，无法覆盖所有生态系统类型。

作用

在输入驱动数据（如气象、土壤、遥感LAI）的支持下，过程模型可以模拟每个栅格（如1公里×1公里）上的碳通量，从而生成连续的、区域乃至全球的碳汇空间分布图。

三、情景预测：评估未来碳汇动态

这是过程模型最独特的优势。我们可以设置“如果……那么……”的问题。

作用

1.气候情景：如果未来温度升高2℃，降水减少10%，这片森林会从碳汇变成碳源吗？

2.管理情景：如果在这片草地上实施轮牧，土壤碳储量会增加多少？

3.政策评估：评估“碳中和”目标下，中国陆地生态系统的碳汇潜力有多大。

四、归因分析：识别碳汇变化的主导因子

当观测到碳汇年际变化时，过程模型可以像“控制变量法”一样，锁定主要原因。

作用

通过固定其他因子，只改变某一个因子（如温度），模型可以量化该因子对碳汇变化的贡献率。例如，2010-2020年中国西南地区碳汇的减弱，主要是由干旱（水分胁迫）还是由热浪（高温胁迫）引起的？

第04节  过程模型在

碳汇计算评估中的意义

过程模型的应用，为碳汇评估带来了革命性的意义，使其更加科学、严谨和具有前瞻性。

一、提升碳汇评估的可靠性和可信度

意义

基于机理的过程模型减少了对历史数据的过度依赖，其预测结果在变化环境下的可靠性更高。这对于碳交易市场至关重要，因为碳信用额度的签发需要基于对未来几十年碳汇持久性的可靠评估。过程模型能够评估碳汇的持久性风险（如火灾、干旱、病虫害导致的碳损失）。

二、支撑碳汇项目的“额外性”论证

意义

在清洁发展机制（CDM）、核证碳标准（VCS）等碳汇项目中，必须证明项目活动带来的碳汇是“额外的”，即高于没有项目的“基线情景”。过程模型可以模拟这两种情景，为额外性论证提供定量、透明的科学依据。

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三、优化管理策略，实现增汇最大化

意义

过程模型是一个“数字沙盘”，可以在真实世界实施前，模拟不同管理措施的增汇效果和成本。例如，可以模拟在北方森林中，是间伐还是补植的增汇效果更好？在农田中，最优的氮肥施用量是多少？这为制定精准的生态管理政策提供了决策支持。

四、深刻理解全球变化与碳循环的反馈机制

意义

过程模型是研究碳循环与气候系统之间反馈作用的核心工具。例如，著名的“碳循环反馈”问题——全球变暖是否会导致土壤呼吸大幅增加，从而释放大量CO₂，进一步加剧变暖（正反馈）？过程模型是模拟和量化这种反馈强度的唯一有效手段。

第05节  典型过程模型举例

一、典型过程模型

（一）BIOME-BGC

经典的生物地球化学循环模型，应用广泛。

（二）LPJ-GUESS

动态全球植被模型（DGVM）的代表，能模拟植被结构和组成的动态变化。

（三）DNDC

主要用于模拟农业和湿地生态系统的碳氮循环，特别擅长计算温室气体（CO₂、CH₄、N₂O）。

（四）CEVSA,AVIM

中国科学家自主开发的模型，更适用于中国区域的生态系统模拟。

二、挑战与展望

过程模型也面临挑战，如参数不确定性（许多生理生态参数难以准确测量）、模型结构不确定性（对某些过程的数学描述可能存在偏差）等。未来的方向是：

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（一）与遥感和大数据融合

利用数据同化技术，将海量观测数据融入模型，优化模型状态和参数。

（二）与人工智能结合

利用机器学习方法帮助率定模型参数或改进子过程模块。

（三）发展新一代模型

更好地模拟碳-氮-水-磷的耦合过程以及生态系统的适应性与临界点。

第06节  总结：从后视镜到导航仪

一、过程模型

是基于生态系统内在机理（如光合、呼吸、分解、物候）构建的数学模型，用于模拟碳循环的动态。

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二、在碳汇计算评估中

它的地位是：从经验统计走向机理预测的核心引擎。它的作用是：机理分解、时空外推、情景预测和归因分析。它的意义在于：提升评估可信度、支撑碳交易、优化管理策略、理解全球变化。

三、一句话总结

过程模型让碳汇评估不再仅仅是“后视镜”式的记录，而是成为了一个能够展望未来、解释机理、优化决策的“导航仪”和“模拟实验室”，是实现科学、精准、可验证的碳汇管理的基石。