估算陆地古植被生产力及其时空分布格局

预测未来气候变化对陆地生产力及其分布和全球碳循环的影响需要了解古气候变化对陆地古植被生产力和地理分布的影响。古生态数据或记录表明，从未次冰川盛期(1万8千年左右)到现在的间冰期，气候和大气浓度变化引起了陆地植被组成和分布的显著变化。植被在结构和功能方面的改变进一步通过生物物理的反馈机制来影响气候系统。

古生态记录不仅可以重建不同时空尺度的古植被动态格局，也可以进一步用来估算相应的古植被生产力和碳贮量的变化。

1.基于古生态数据的重建 

古生态数据(包括植被的孢子、花粉和古植物大型化石等)提供了相对可靠的有关古植被动态信息。最近发展的区域性和全球性的花粉数据库为重建长期的不同尺度的古植被动态提供了极好的机会(Huntley, 1990 a,b; Prentice et al., 1996; Webb, 1998)。

目前可概括为4种主要方法用来重建古植被的空间分布格局(Peng et al., 1998)： 

（1）分类单位校准法(taxon calibration approach)

该方法是将从表土沉积物中采集的现代花粉样品进行处理分析，计算主要分类单位其花粉的百分率，然后，将此百分率与实测的优势植被进行校准，建立相关的数量关系(Prentice, 1993; Delcowt & Delcour, 1985)。最后，利用这种数量关系估算时间系列的化石花粉百分率及其占优势分类单位在时间上的数量变化。

但是，缺点是没有考虑非优势植物的分类单位。 

（2）现代类推法(modern analogul method)

现代类推法主要是运用各种非相似测量(dissimilarity measure)，将化石花粉的集合与现代花粉的集合进行比较，最相近的集合被确定为类拟物。该方法建立在化石花粉和现代花粉之间存在一个“类拟物”的假定基础上。

现代类推法在实际运用中也受到一定的限制。因为现代表土植被花粉数据并非完整无缺，过去的气候和植被所包含的一些结合产物，不一定在现代植被花粉的数据中存在。 

（3）多元统计基础上的生态系统重建 

Peng et al. (1994)设计和发展了一种新的多元统计基础上的生态系统重建方法，即根据1249个现代表土花粉数据和330个全新世中期(6000 a B.P.)的化石花粉重建这些时段的植被生态系统。该方法首先利用Olson的生态系统数据库(Olson et al., 1985)和5个主要的气候因子，将整个欧洲划分为23个自然生态系统。 

（4）非统计的生物群区化(non-statistical biomization) 

Prentice et al. (1996)首次提出用非统计的生物群区化方法将每一个生物群区分配给相应的花粉群总体。然后，每一个花粉分类单位被划分到一个或几个以上的植物功能类型(PFT)。PFT最初定义在BIOME模型中(Prentice et al., 1992)。首先需要设定一个近似指数，这个近似指数被用来估算生物群区内可能出现的花粉分类单位百分比的平方根的总和。然后，对计算出的近似指数进行比较。最后，拥有最大近似指数值的生物群区被确定为所重建的生物群区。Peng et al. (1995c)成功地应用该方法重建了13000年来欧洲古植被的时空变化。 

根据植被的花粉数据和统计模型重建欧洲12000年以来的古植被NPP的空间变化。

结果表明NPP的时空变化对古气候的响应非常敏感。