現在、地球の炭素吸収量は、大気中の年間全球炭素吸収量の約 3 分の 1 を占めています。しかし、地球の気候システムにおける複雑で非線形な相互作用のために、地球の炭素循環の将来の予測は不確実です。研究によると、炭素隔離の強さは生態系によって異なり、その規模は植物の林冠内の光合成葉の量によって大きく調節されます。
さまざまな土地表面モデルにさまざまな生態生理学的処理が適用されてきましたが、植物の葉の量は、葉面積指数 (LAI) と呼ばれる無次元の量によって満場一致で表されます。これは、緑の葉の総面積と地表面積の比率です。アマゾンの森林伐採に関する以前の研究では、LAI の変化が利用可能なエネルギーから顕熱および潜熱フラックスにエネルギー分配をシフトし、大気境界層の発達と局所的および地域的な循環パターンに影響を与えることで、生態系の応答に与える影響が強調されました。その結果、衛星観測から入手できるものなど、より現実的な高解像度の表面植生 LAI データセットは、地球規模の陸域炭素シミュレーションを改善することが期待されています。
Changらに提示されたシミュレーション結果。 (2018) は、この仮説を確認しました。彼らの研究では、さまざまな LAI データセットを使用してシミュレートされたエネルギーと炭素フラックスの精度が、落葉樹林、常緑樹林、草原を含む 6 年間のフィールド測定によって評価されました。彼らの結果は、モデル駆動型 LAI データセットの信頼性を向上させるだけで、シミュレートされた水蒸気と炭素フラックスの二乗平均平方根誤差がそれぞれ 10% と 15% 減少することを示しました。彼らの研究は、植生データセットの不確実性が、地上シミュレーションのエラーを増加させるだけでなく、モデルの物理学が正しい場合でも、数値モデルが地表プロセスを誤って解釈する原因になることを示しました。
LAIの季節的ダイナミクスの信頼性に加えて、Chang et al。 (2018) キャノピー構造表現の重要性、つまり植生キャノピー内で LAI がどのように分布しているかを強調しました。彼らは、現実的なキャノピー アーキテクチャ プロファイルを含めることでスカラー フラックス シミュレーションが改善されることを発見しました。彼らの結果はまた、より高度な生態生理学的および乱流伝達スキームを使用すると、エネルギーおよび炭素フラックスのシミュレーションで示されるエラーを一般的に減らすことができることを示唆しています。したがって、現実的な LAI データセットによって駆動される微気候条件に対する生態系の構造的および機能的応答を合理的に表す陸面モデルを使用すると、現在および将来の気候要因によって駆動される表層交換を適切に表すことができます。
Changらに提示されたシミュレーション結果。 (2018) は、カリフォルニア大学デービス校で開発された ACASA と呼ばれる断熱 3 次閉鎖陸面モデルによって行われました。標準バージョンの ACASA には 20 の垂直キャノピー レイヤーがあり、30 分ごとから 1 時間ごとの時間ステップでシミュレートされたキャノピーの上および内で、運動量、熱、湿気、および二酸化炭素の現実的な乱流フラックスを表します。レイヤーの数は増減できます (図 1)。
これらの調査結果は、雑誌 Agricultural and Forest Meteorology に最近掲載された、複数のキャノピー層の高次閉鎖地表面モデルによって評価された表層シミュレーションに対するキャノピー プロファイルの感度というタイトルの記事で説明されています。 .この作業は、カリフォルニア大学デービス校の Kuang-Yu Chang、Kyaw Tha Paw U、および Shu-Hua Chen によって実施されました。
