新闻公告遥感数据观测到青藏高原的“暖湿化”促进了植被生长，导致了青藏高原整体变绿。目前领先的地球系统模型（ESMs）在陆面过程模块中均引入了植被生长参数化方案，可以模拟植被的生长，但这些模式能否很好的模拟青藏高原变绿仍未知。为了充分了解目前模式在模拟青藏高原植被的能力，贡嘎山站吕雅琼团队对比GLASS LAI遥感产品，评估了CMIP6的35个地球系统模式对1981-2014年生长季青藏高原变绿趋势的模拟效果。结果表明，约40%模型高估了青藏高原的变绿，48%模型低估了青藏高原的变绿，11%模型模拟的LAI变化呈现下降趋势。CMIP6模型对LAI变化趋势的空间分布模拟普遍较差，且模型整体上高估了高寒植被、草地和森林的LAI趋势，低估了草甸和灌丛。与其他植被类型相比，森林LAI变化趋势的模拟最差，在LAI变化趋势呈现下降的森林格点，其下降趋势普遍被低估。通过对35种CMIP6地球系统模式模拟青藏高原变绿评估，发现大部分模式可以模拟出青藏高原变绿，但变绿幅度存在偏差，青藏高原森林生长模拟效果最差，是目前模式模拟的难点。
研究成果以“How Well Do CMIP6 Models Simulate the Greening of the Tibetan Plateau?”为题发表于Remote Sensing上。
原文链接：https://doi.org/10.3390/rs14184633
图1 1981-2014年青藏高原生长季平均LAI误差分布
图2 1981-2014年青藏高原生长季平均LAI变化趋势的比值分布
图3 模拟和观测LAI误差的空间分布。白色区域表示没有通过显著性检验，左上角的数字表示模型对1981-2014年生长季LAI的模拟性能排序，标题中的数字表示空间相关系数。
图4 模拟、观测的1981-2014年生长季LAI线性趋势比值空间分布。有颜色的格点表示年变化通过显著性检验（p < 0.05）。灰色表示格点模拟的变化趋势和观测数据相反，蓝色区域表示格点模拟的变化趋势和观测数据相同，但是低估了变化趋势，而红色区域表示高估了变化趋势。带十字线条符号的区域表示该格点变化趋势为负。左上角的数据表示模型模拟LAI变化趋势空间分布的性能排名。图中标题内数字表示模拟和观测变化趋势的空间相关系数。