“植物数学”：揭秘气候未来的密码

早期的气候模型对植物的模拟过于简单，无法准确预测它们对气候变化的反应。一个名为 LEMONTREE 的项目正在通过“生态进化最优”理论重塑这一领域，该理论认为植物会不断进化以最高效地利用资源。研究人员基于此开发了新的数学方程，动态计算植物如何在光合作用和水分利用之间做出最佳权衡，从而用更简洁、更准确的模型取代了传统气候模型中僵化、复杂的参数。这有助于我们更精确地预测未来地球的碳循环，以及整个生态系统将如何应对一个更温暖、二氧化碳浓度更高的世界。

气候模型的薄弱环节

过去的气候模型在模拟植物方面存在明显不足，这导致了预测结果的巨大不确定性。

• 过度简化: 早期的模型甚至没有植物。如今的模型也只使用了大约 10 种固定的“功能类型”来代表全球所有植被。
• 缺乏适应性: 这些模型中的植物是静态的，它们的功能参数（如最适宜的光合作用温度）是固定的。这无法反映真实植物会根据季节、干旱或二氧化碳水平变化而调整自身行为。
• 预测结果矛盾: 由于模拟不准确，不同模型对未来的预测大相径庭。一些模型显示植物将继续吸收二氧化碳，减缓气候变化；而另一些则预测，到 2050 年，植物将因高温而枯萎，反而成为碳排放源。

“它们（模型中的植物）在季节周期或干旱期间不会改变，”项目首席研究员 Sandy Harrison 说。“这意味着植物对这些气候事件的反应不如它们应有的那样灵敏。”

用“植物数学”重构模型

LEMONTREE 项目的目标是从根本上重建植物模型，其核心理论是 “生态进化最优”。

这个理论的基本思想是，经过长期的进化，植物总会做出对自己最有利的权衡，以在特定环境中实现生长最优化。研究人员不再为植物设定固定的规则，而是创建数学方程来动态计算这些最佳策略。

一个关键的例子是光合作用的权衡：

• 获取食物: 植物需要打开叶片上的气孔（stomata）来吸收二氧化碳。
• 保存水分: 但长时间开放气孔会导致水分大量流失，尤其是在干旱天气下。

植物必须在这两者之间找到完美的平衡点。LEMONTREE 开发的新方程能够根据气候变量，计算出植物为实现最佳生长而采取的策略。

“我们最终得到的模型，可以证明比传统模型准确得多，但它也简单得多，”LEMONTREE 的一位首席研究员 Colin Prentice 表示。

未来的影响与挑战

这种更精确的植物模型有助于回答关于气候未来的关键问题，尤其是关于 CO2 施肥效应。

• 当前趋势: 新模型表明，目前大气中增加的二氧化碳确实起到了施肥作用，全球植被整体上变得更绿，吸收了更多的碳。
• 预测未来: 然而，这种好处是有限的，并可能被干旱等极端天气逆转。更准确的模型能帮助我们预测这种平衡何时会被打破。
• 集成的挑战: 将这些全新的方程整合到现有复杂的气候模型中并非易事。现有的模型经过多年“微调”，即使新的“植物数学”更准确，也可能暂时打乱模型的整体平衡。

尽管存在挑战，但更新几十年前建立的模型是至关重要的一步。正如团队成员所说，承担这样的风险是值得的，因为只有这样才能真正提升我们对地球气候未来的预测能力。