????植被總初級生產力（GPP）是衡量陸地生態系統“碳匯”能力的重要生態學指標，對于理解碳循環機制和制定氣候變化應對戰略至關重要。盡管現有GPP研究在不同空間尺度上進行了廣泛分析并取得了顯著進展，然而GPP模擬在不同時間尺度方面的不確定性仍然是一個突出的問題，尤其是環境變量日內快速變化的不確定性亟需進一步量化。

????為解決這一問題，成都山地所謝馨瑤副研究員團隊以全球194個FLUXNET站點為樣本，結合再分析產品（MERRA2和ERA5）與站點觀測數據，深入探討了氣候數據引起的時間尺度不確定性。研究發現，在1小時時間尺度下，由再分析數據驅動的GPP與站點觀測數據之間的相關性較弱，而觀測數據驅動的GPP則表現出更強的相關性。進一步分析發現，輻射引起的不確定性顯著高于溫度和VPD帶來的不確定性。在6小時時間尺度下，集總式GPP（基于6小時氣候數據建模）表現較差，而分布式GPP（基于1小時氣候數據建模）與站點數據更加吻合（MAD降低0.06 gC m^-26h^-1，NSE提高0.05）。這表明時間分辨率對估算精度有顯著影響，且忽略時間波動會加劇GPP估算誤差。通過評估氣候波動引起的時間尺度誤差，本研究為理解全球氣候變化對陸地生態系統碳循環的影響提供了新的研究框架。

????本研究在以往植被GPP空間尺度擴展的基礎上，進一步考慮了時間尺度對GPP模擬的影響，最終可服務于植被參數高精度遙感監測和精細化模擬體系。相關成果以“Climate-Induced Uncertainty in Modeling Gross Primary Productivity From the Light Use Efficiency Approach”為題，發表在地學領域期刊?Journal of Geophysical Research:Biogeosciences?上。上述工作得到了國家自然科學基金（42222109，42471429，42201418）、四川省青年基金（2024NSFSC0788）、中國科學院青年創新促進會（2023390）、成都山地所基礎研究計劃（IMHE-ZYTS-05）及中國博士后科學基金（2021M700139，2023T160627）等的支持。

????論文鏈接

6小時分辨率下EC GPP與模擬GPP之間的關系

6小時分辨率下各植被類型中分布式與集總式GPP之間的MAD差異和NSE差異