【JPE特邀综述】全球变化控制实验中的数据-模型整合：进展、挑战与展望

本文综述了全球变化控制实验中数据-模型整合的进展、挑战与展望。背景方面，全球变化加剧引发对生态系统响应机制的迫切需求，传统野外控制实验与过程模型模拟各有局限，二者结合成为新范式。研究目的上，文章聚焦CO2升高、气候变化和养分循环三大关键因子，系统梳理整合应用的现状与问题。结论指出，在CO2升高领域整合推动了光合、水分和土壤过程模型的机理发展；在气候变暖与降水变化方面整合相对滞后，模型对深层土壤过程和干旱响应模拟不足；在养分循环方面，模型从碳氮耦合向多元素互作发展但仍存简化。未来需从参数拟合转向机理检验、构建协同平台、并以模型指导实验设计，形成迭代闭环。