随着全球气候变化的日益严峻，理解和预测植被生产力的变化变得尤为重要。此次培训的主要目的是深入探讨植被净初级生产力（NPP）的模拟、驱动力分析及其气候变化响应，利用LPJ模型为研究工具，帮助学员掌握从GPP到NPP、NEP/NEE等关键量的计算与应用。本次将重点讲解如何通过LPJ及LPJ-GUESS模型，结合气候数据，分析不同气候情景下植被生产力的变化及其对生态系统的影响。
将详细介绍如何使用Python及相关生态建模工具（如rasterio、gdal）进行地理数据处理和模型预处理，重点掌握栅格与矢量数据的格式转换、空间重采样与偏差修正等技术。通过敏感性分析和情景预测，大家能够理解气候变化对不同生态系统的具体影响，进而提升环境预测的精度和可操作性。
专题一 导论
1.建立从 GPP/NPP 到 NEP/NEE、植被碳库/土壤碳库（SOC）的整体框架。
2.关键量识别：GPP、NPP、Ra、Rh、NEP、NEE。
3.常用模型及特点：统计/气候生产力模型、光能利用率模型（CASA/VPM…）、过程模型（LPJ/LPJ-GUESS、Biome-BGC）。
专题二 Python入门与地学工具
1.Python环境配置与常用编辑器。
2.遥感与生态建模工具库（rasterio、gdal）简介。
3.Python栅格/矢量预处理：投影、裁剪、掩膜、格式转换。
专题三 LPJ 模型原理
1.掌握 LPJ 的模块化结构与时空分辨率（逐日/逐月、栅格）、必需驱动数据与核心参数。
2.气候驱动：气温、降水、辐射（日照百分率）与 CO₂ 路径；潜在蒸散、土壤含水、光合有效辐射。
3.植被功能型（PFT）与关键参数（如最大光合效率、根系分配等）的作用路径。
4.碳汇入库（凋落物—土壤库）、Q10 温度敏感性、土壤分解与异养呼吸。
专题四 LPJ-GUESS 与扩展：动态植被与情景预测
1.了解 LPJ-GUESS 的群落/年龄级结构、干扰（火、冻融）、氮循环/冻土扩展等对碳储量预测的价值。
2.LPJ vs LPJ-GUESS 的差异：个体/群落、年龄结构、扰动与迁移。
3.参数敏感性与本地化思路（例如 emax、rootbeta、lambdamax、alphar 等对 GPP/NPP/NEE 的影响）。
4.情景数据（SSP/RCP）驱动的长期生产力预测路径
专题五 数据与预处理：从原始驱动到“可跑的数据包”
1.数据获取：气象驱动、大气 CO₂、土壤、 土地覆盖类型、DEM
2.数据质量检查：一致性与范围、缺测与异常值处理、单位换算、物理闭合。
3.数据预处理： 标准化、空间重采样与投影、缺测插补（Temporal/Spatial）、偏差订正（Bias-Correction）、掩膜与域裁剪（Mask/ROI）
专题六 参数敏感性分析与区域化设置
1.利用Morris 与EFAST敏感性分析识别敏感参数
2.评估敏感参数对 NPP、NEE的影响弹性（弹性系数/蜘蛛图）。
3.引入“气候扰动”试验：+1℃、–10% 降水、–5% 辐射的 NPP 响应对比。
专题七 植被NPP时空变化及其对气候变化的响应
1.基于 LPJ-GUESS 模拟流域植被NPP 2010-2020变化。
2.NPP 的时空变异：时间序列、空间分布、热点/冷点检测。
3.二阶偏相关（NPP~T/P/SW/CO₂）与共线性诊断（相关矩阵/VIF）
专题八 未来气候变化情景下的流域植被净初级生产力预估
1.CMIP6情景（SSP2-4.5、SSP5-8.5）降尺度与偏差订正
2.基于 LPJ-GUESS 模型，利用降尺度后的 CMIP6 气候情景数据，预估流域未来不同气候情景下植被 NPP 时空变化。
专题九 结果验证与评估：精度、偏差与可解释性
1.指标：R²、RMSE、偏差；物理一致性清单（能量/水分/碳收支）
2.多尺度验证：站点—流域—区域；时间（季节/年际/年代际）。
3.结构化误差 vs 随机误差、气候—参数—结构三类不确定性。
专题十 科学写作：从图表到论点 1.引言：研究动机与问题清晰化
2.方法：模型、数据、参数与实验设计
3.结果：图 4–6 幅，文字“先总后分”讲规律
4.讨论：不确定性、对比文献、情景含义
5.结论：回答引言里的问题，落在“可操作洞见”
公众号：Ai地学研途
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