3.4　基于Biome-BGC模型的草地生产力模拟

基于Biome-BGC模型，设置好初始化文件中模拟站点的自然特征信息、模拟时间、输入输出参量，利用整理好的日值气象数据，按照不同草地生态系统参数化方案，开始进行站点尺度碳通量的模拟。在Biome-BGC模型运行前，必须要运行预热（Spinup）使模型的状态变量基本达到稳定状态（一般是将叶片碳储量设为0.001kg/m2，其他的碳氮储量为0）。在模型的状态变量达到稳定状态后，再继续运行模型得到模拟结果。Biome-BGC模型是基于站点尺度的生态过程模型，对于区域碳水循环的模拟必须实现其区域化运行。本书基于栅格气象数据，通过Matlab平台实现区域尺度模型自动化的运行，即每个栅格自动输入初始化文件（Ini）、气象文件（Metdata）和生理生态文件（Epc）以及批处理文件（BGC.BAT）。通过批处理命令文件，即可实现Biome-BGC模型的栅格尺度的批量运行，无植被区域NPP为零，并输出每个栅格不同碳水通量的模拟结果。

Biome-BGC的空间模拟是基于1961—2012年栅格数据进行的，结果发现近50年内蒙古草原NPP总体上无显著变化趋势。图3-7展示了内蒙古草地NPP的年际波动，呈轻微降低的趋势[变化速率为-4.73gC/（m2·10a）]，但是无显著变化趋势（R2=0.0333，p=0.21），与张存厚发现的内蒙古草原NPP总体变化呈略增态势结论一致（张存厚，2013）。

根据1961—2012年NPP的空间变化趋势可以看出，整体上草地NPP无显著的变化趋势（p＞0.05），草甸草原东部和荒漠草原西部以及典型草原东南部地区NPP呈下降的趋势，典型草原大部分地区NPP呈上升的趋势。NPP呈略微增加趋势的面积约占草原总面积的62.7%，呈下降趋势的面积约占17.1%，无明显变化趋势的约占20.1%。不同草地类型NPP的变化速率也存在差异，草甸、典型和荒漠草原NPP的变化速率分别为-0.97～3.23gC/（m2·10a）、-1.30～4.35gC/（m2·10a）和-0.37～4.48gC/（m2·10a），与其他学者的发现内蒙古草原NPP在总体上呈现增长的趋势，且不同地区变化速率不同这一结论一致（柳小妮等，2010；张存厚，2013）。内蒙古草原NPP整体上变化趋势不显著（p＞0.05），约占草地面积的92.7%，仅7.3%的区域通过了显著性水平为0.05的置信检验，主要分布于荒漠草原南部、典型草原中部和东北部以及草甸草原西南部，这与穆少杰等基于遥感数据得出的结论一致（穆少杰等，2013）。在典型草原西部，NPP呈增加的趋势，这与Bao等的发现一致（Bao等，2013）。而且，内蒙古草地NPP从东北至西南由大变小的分布格局和降水量的分布格局比较吻合（Ran等，2006）。降水量的大小在长时间序列上一直控制着内蒙古草地NPP的积累（Nippert等，2006；柳小妮等，2010）。可见在总体上，近50年NPP变化无显著变化趋势且具有较大的空间异质性和地带性变化。(https://www.daowen.com)

图3-7　近50年内蒙古草原区域NPP平均值的年际变化图