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摘要。气孔结合（G S）的准确和有效的建模一直是跨尺度植被模型的关键挑战。大多数土地表面模型（LSM）的当前实践假定稳态G S，并预测了气孔对环境线索的重音，因为固定方案之间立即跳跃。但是，气孔的响应可能比光合作用的数量级要慢，并且在下一个模型时间步长之前，即使在半小时的时间表上，通常也无法达到稳定状态。在这里，我们在气候建模联盟中开发的LSM的植被模块中实现了一个简单的动态G S模型，并研究了由叶片到顶篷尺度的稳态假设引起的潜在偏差。与稳态模型相比，动态模型更好地预测了光合作用和气孔电导对使用叶片测试的光强度变化的时间响应。在生态系统频道模拟中，虽然G S滞后响应的影响在每月的综合泛滥方面可能并不重要，但我们的结果突出了在量化早晨和夜晚中量化型号时考虑这种效果的重要性，以及对Diur-nal Himentersesistations in ecoseSeceS的解释。类似物还表明，当气孔显示出不同的打开和闭合速度时，集成的流量中的偏差更为重要。此外，预后建模可以绕过稳态模拟所需的A-C I迭代，并且可以通过可比的构成成本来稳健地运行。总体而言，我们的研究表明了动态G S建模的影响，以提高LSMS的准确性和效率，并促进我们对植物与环境相互作用的理解。
非状态的气孔电导建模及其含义：从叶到生态系统
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