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user: 3. 研究方法 为了研究森林和气候变化的相互作用，学者们使用了多种方法，主要包括历史资料研究、生物地理模型、生物地化模型、全球环流模型、统计模型等方法。 3.1. 历史资料研究 利用生物历史数据，研究生物伴随着气候变化而发生的改变。众所周知，气候变化是植物生长的重要因素，在过去，物种的分布随着气候变化而改变，可以预期随着温度的持续变暖植物在区域分布和多样性方面不断改变。根据对新热带低位山林48，000年持续的跟踪记录，可以揭示出森林的持续变化与冰期之间的关系。经过30，000年相对稳定后，物种正经历着一个从冰期到新世纪元长达8000年的转变期。尽管这些转变是直接的，但这一时期的转变率与之前30，000年的稳定状态相比没有特别大的差异。到21世纪，温度变暖导致的物种改变将加剧 [ 1 ] 。历史上，气候变化已经对新热带区植物的分布和生长产生了重要影响 [ 2 ] 。Thomas Zumbrunnen等重新梳理了瑞士阿尔皮斯山林过去100年火灾的书面记录，调查了火灾管理和当地气候变化之间的关系。比较了温度、降水、干旱、干焚风对火灾发生频率的影响。调查显示温度和降水对森林火灾的发生起到了重要作用，但在20世纪后半叶，与人类活动、森林植物可适性相比，温度已经没有那么重要 [ 3 ] 。 3.2. 生物地理模型 生物地理模型是将一些生物地理因素，如经度、纬度、海拔等等因素，整合到模型之中，用于模拟森林应对气候变化的改变。最主要的生物地理模型主要有BIOME4、BIOME3、MAPSS等模型。这些模型通过限定当地植物、水文循环和植物生理特性来预测植物的物种和区域分布。例如，BIOME3模型，它是一个基于过程平衡的陆地生物圈模型，主要基于生态物理限制、资源的可获得性和植物功能类型(PFTs，即plant functional types)竞争而建立，主要用于模拟植物的分布和NPP。BIOME3模型是在BIOME1模型和BIOME2模型基础上建立起来。BIOME1模型主要是模拟大范围内植物的分布，BIOME2模型把碳循环和水循环加入到模型中 [ 4 ] 。基于土壤地质类型和每月天气(温度、降水和日照)等数据录入，BIOME3可以显示出每个生态格的NPP，LAI (leaf area index)和主要的PFT。以上这些结果和一些亚变量(如增长的日均气温、土壤湿度等等)可以被用于绘制生物类型图。这些图包括了天然植物、NPP度量等内容，因此BIOME3模型已经被证实是成功的，并已被广泛应用于不同区域的气候变化和CO 2 积聚对生态结构和功能影响领域 [ 5 ] - [ 7 ] 。N. H. Ravindranath等使用BIOME4模型，把森林空间区域分布、当前气候变化、未来气候模拟、表土和底土的含水量等数据录入，预测了未来印度森林的物种类型变化 [ 8 ] 。 3.3. 生物地化模型 目前，有20多个生物地化模型用于森林对气候变化的影响研究。生物地化模型可以预测生态体系中的碳循环和氮循环，但不能用于预测给定地区植物的类型。主要的生物地化模型有TEM、CENTURY、BIOME-BGC、PnET等等。这些模型是在对植物动力模型进行比较的基础上，预测植物的反馈 [ 9 ] 。其中，CENTURY模型是由Parton等人在上世纪八十年代发展起来，是一个植物土壤生态模型，用于估计不同类型土壤(如草地、农地、林地等)的碳循环和氮循环。联系碳的吸收、周转、分解等关键过程，此模型可以模拟放牧、种植、施肥、灌溉、野火控制等许多管理措施。CENTURY模型有三个亚模型：其一，计算水和温度变化的生理亚模型；其二，模拟地上地下植物的植物生长模型；其三，计算土壤和枯落物中碳流和氮流土壤功能亚模型。模型主要输入的变量包括：月平均最高和最低气温、月降水量、土壤质地、大气和土壤氮输入、植物木质素含量以及初始土壤碳和营养水平。例如，Changhui Peng等利用CENTURY模型分析了在改变施肥方式和火灾干扰决策下NPP水平的变化 [ 10 ] 。M. Chiesi等为了估计地中海森林三个物种季节性光合作用和蒸腾作用，使用了BIOME-BGC模型 [ 11 ] 。使用基于卫星和辅助数据的简单参数模型C-Fix调整每月十个森林地块的总初级生产力(GPP)，进而对BIOME-BGC模型来验证。验证之后，评估蒸腾和GPP测量。BIOME-BGC模型是由Montana大学建立，目的是估计陆地生态系统内的水、氮和碳的存量和流量 [ 12 ] [ 13 ] 。模型需要每天气候数据、一般环境的信息(即土壤，植被和现场条件)和参数描述植物的生理生态特性。BIOME-BGC的作用有：1) 建立植物碳的数量和分布。2) 预测不同生态系统下，空气中二氧化碳浓度的变化。3) 探索缺水和干旱对植物碳平衡的控制。4) 探索气候对生长期的年际影响。5) 建立生态系统和森林特别重要的参数。 3.4. 全球环流模型 全球环流模型，简称GCM (Global Circulation Model)模型，它是典型的动力学模型。该模型的物理基础是从气候系统的热力学、流体运动学特征出发，建立气候系统方程。根据所构造模式的复杂程度，气候模式分为简单气候模式、复杂耦合气候系统模式和中等复杂程度的气候模式。简单气候模式常与综合评估模型联系，并用于分析温室气体的减排成本和气候变化响应。复杂耦合气候系统模式包括了发展成熟的大气模式、海洋模式、陆面模式，甚至包括海冰和碳循环等模块，用以研究包括海洋状况、冰雪过程、土壤温湿等在内的气候系统变化规律，是目前研究大气、海洋及陆地之间复杂相互作用的主要工具。由于GCM模式仅是一个气候模型，故在研究森林与气候变化关系时，一般需要与其他模型或者数据资料等结合来发挥作用 [ 14 ] - [ 20 ] 。例如，在B. M. Wotton等的论文中，HadCM3模型和GCM模型共同模拟未来天气的变化 [ 21 ] 。在N. H. Ravindranath等的论文中，BIOME4模型和GCM模型共同预测了未来印度森林的物种类型 [ 22 ] 。 3.5. 统计模型 统计模型以展示气候变化的潜在影响为目的，界定了当前物种分布和环境的关系。气候主要由不同GCM模型决定，通过数据关系反应新的可能物种的分布。使用地理信息系统，通过地图显示未来植物的分布。该模型是一个以气候变化为变量的多回归方程。统计模型有回归、一般线性模型、一般加性模型、多变量可适性回归模型等。统计模型更多适用于目前和未来物种分布的预测，而较少生物群落的预测，许多统计模型最终形成展示性地图。例如，伴随着气候变化，Martin T. Sykes等评估了北欧19种森林物种 [ 23 ] ，Richard C. Box评估了佛罗里达125种森林物种 [ 24 ] 。Ralph J. Alig等建立了一个多时期、区域性的线性模型(FASOM)，用于评价气候变化对美国森林的影响，优化林业和农业用地的使用 [ 25 ] 。V. M. Mccoy等建立了加拿大Yukon地区森林火灾和气候之间的多元回归方程。森林火灾资料包括每年发生火灾数量，火灾面积和季节性防火严重等级等，气候因素包括平均气温、总降水量、平均相对湿度、平均风速等。其中，气候数据由GCM模型获得 [ 26 ] 。 3.6. 其他模型 由于各篇论文研究的目的不同，虽然许多论文都探讨了森林和气候变化的关系，但论文的着重点有所差异，所以使用的方法不仅仅局限于上面的方法。 3.6.1. 森林碳循环模型 有些论文以探求气候变化中森林碳循环为目的，故建立了森林碳循环模型。例如，在A. O. Kokorin等的论文中，使用了CCBF (Climate andCarbon in Boreal Forests)模型，这个模型是由莫斯科的全球气候和生态研究所建立，主要用于预测寒带森林固碳作用。这个模型是一个多箱模型，虽与IMAGE 2.0、ARP 2等模型类似，但更侧重于深入描述森林林龄和枯木树枝、土壤等生物体，并且也详细模拟森林火灾的未来影响。该模型把所有俄罗斯30个区域，每个区域按照林龄的不同、树木生长的情况进行分类，所有区域又被分为6个地理气候区。这个模型建立了不同的方程，使用了不同类别的长期数据，如生态系统、碳转移、森林生长以及分解、火灾等等。通过实验数据和不同模型得出的结论来决定气候变化引起树木生长率。夏季平均气温每上升1℃会导致中北部和南部Taiga地区树木生长率分别增加10%~15%和3%~8%。气候变化也会引起植物分解率增加7%~15%。降雨对森林有负面影响但很微弱。CO 2 、O 3 对森林增长有正面影响。森林管理、林龄变化和气候变暖对森林碳库的作用不一样，气候变暖对森林碳库的影响更小 [ 27 ] 。 3.6.2. 欧洲森林信息场景模型 欧洲森林信息场景模型(European Forest Information Scenario Model，简称EFISCEN)是一个以区域为基础的矩阵森林资源模型。该模型首先是由瑞典农业大学Sallnas教授在20世纪80年代后期使用起来。通过录入树种、区域、地点等信息，一个矩阵就建立起来，特别适用于预测大范围(超过10，000 ha)、长周期(20~70年)的森林应对气候变化的影响。该模型可以洞悉了每个树种的生长、不同林龄分布以及确定砍伐周期。其作用主要体现在几个方面：1) 可持续的森林管理。2) 木产品的可能性。3) 天然方向的管理。4) 天气改变的影响。5) 自然的干扰。6) 碳循环。在Timo Karjalainen等人的论文中，分析了气候变化和森林管理对欧洲森林碳预算的影响，碳预算还被扩展到森林土壤和木材产品。主要研究了两种森林管理和气候变化模式下，预测未来森林生长、可获得的木材、碳贮藏的变化状况 [ 28 ] 。在Marc Hanewinkel等人的论文中，通过使用EFISCEN模型预测气候变化对森林土地价值的影响，到2100年，欧洲(包括俄罗斯)林地的价值下降21%~60%，平均34% [ 29 ] 。 3.6.3. 人造神经网络模型 人工神经网络(Artificial Neural Network，即ANN)，是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点，从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，神经网络是一种运算模型，由大量的节点(或称神经元)之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数(activation function)。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。最近十多年来，人工神经网络的研究工作不断深入，已经其在模式识别、智能机器人、自动控制、预测估计、生物、医学、经济等领域取得了很大的进展。在David W. Hilbert等的论文中，建立了三层前馈网络，形成由14个独立的数字变量、9个自变量、15非线性回归方程。这种神经网络更趋向是一个算法而非简单的数学功能，每个独立变量被用作为一个隐藏功能的节点，每个节点内需要乘以一个参数。气温、降水、土壤水、坡度等因素被作为模型的参数，通过对气候变化的敏感性进行了详细的空间分析表明，最主要的气候变化影响将体现在热带雨林和开阔林地之间的交错生态脆弱边界 [ 30 ] 。