近日，东北林业大学工程技术学院邢艳秋教授团队在国际知名学术期刊《Science of the Total Environment》（中科院一区Top，影响因子10.754）上发表了题为“Evaluating gross primary productivity over 9 ChinaFlux sites based on random forest regression models, remote sensing, and eddy covariance data”的研究论文。

植被总初级生产力（GPP）是表征陆地生态系统“碳汇”能力的重要生态学指标，在全球碳收支估算中发挥着举足轻重的作用，GPP的准确评估为“双碳”目标提供科学支持。但是，现有的GPP计算方法存在着巨大的不确定性，如何准确模拟生态系统GPP动态变化对全球生态系统的优化计算至关重要。针对这一问题，本研究提出了基于光能利用率模型中的变量与随机森林模型相结合的方法，构建了RFR-LUE模型，应用到中国区域典型的森林、农田、草地、灌丛和湿地等生态系统。基于ChinaFLUX通量网的9个观测站点数据，该研究表明RFR-LUE模型在不同站点的表现差异较大，能够解释52%-97%的GPP变化。通过进一步比较变量的重要性，研究发现相较于森林生态系统，水分变量在非森林生态系统的重要性要高，且基于遥感数据的植被指数和温度是生产力估算的重要变量。研究指出，RFR-LUE模型在准确估算区域GPP变化方面具有很大的潜力。该研究成果为定量评估中国陆地生态系统的固碳能力提供新思路，为实现我国的“双碳”战略提供了有力的科学依据。