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地球系统模型是一个工具这是研究地球周围发生的复杂过程的重要工具，例如大气和生物圈内部和之间的过程，它们有助于研究人员和政策制定者更好地理解气候变化等现象。在这些模拟中加入更多的数据可以提高建模的准确性；然而，有时，这需要收集数百万个数据点的艰巨任务。

包括康涅狄格大学自然资源和环境系助理教授詹姆斯·奈特顿、爱丁堡大学的巴勃罗·桑chez -马丁内斯和加州大学圣巴巴拉分校的利安德·安德雷格在内的研究人员已经开发出一种方法，可以绕过收集超过55,000种树种数据的需要，更好地解释植物如何影响地球上的水流。他们的研究结果发表在《自然科学数据》杂志上。

植物在地球的过程中扮演着至关重要的角色，从捕捉碳到为人类等其他生命形式提供氧气。植物也负责水的运动，Knighton说，估计60%的雨水通过蒸腾作用返回到大气中。奈特顿说，这种巨大的全球尺度的水通过植物的运动是复杂的，目前由地球系统模型（esm）以一种简化的方式表示，其中一个地区的所有植物都可以被视为一个单一的实体（即一种植物功能类型）。

“之所以使用植物功能类型（pft），是因为我们对单个植物物种的细节知之甚少，”农业、健康与自然科学学院的教员奈特顿说。“绘制一个大陆植被的详细地图，并为每个物种输入所有正确的值，这将是困难的，所以只考虑一个通用的PFT更容易。”

pft的问题在于不同的植物物种在它们的水文特征——或者水如何在植物中流动——上是不同的，这种对这种具有系统影响的特征的过度简化可能会限制现有模型预测未来的有效性。科学家们已经开始通过创建数据库来解释这些差异，比如TRY植物性状数据库，在那里收集这些信息。然而，Knighton指出，经过几个世纪的植物科学，只有大约5000到15000种植物物种的特征被很好地编目了。

他说：“地球上大约有6万到7万种树木，这意味着200年后，我们可能知道发生的事情的5%到10%。”“如果这是我们做事的方式，我们将需要另外2000年左右的时间来了解我们需要的所有植物，到那时，气候变化已经开始，但为时已晚。”我们不能那样做。我们不能只是等待实地研究人员出去做他们的研究并填充这个全球数据库。进行实地研究仍然非常有用，但仅凭这些研究并不能让我们足够快地达到我们需要的地方。”

奈特顿和他的同事们决定解决这个问题，并通过查看可用的特征数据来加快这一过程，这些特征数据包括树长得多高，树根下沉的深度，或者植物内部水流的速度。然后，他们比较了该物种的历史及其与其他物种的关系，对这些特征进行了所谓的系统发育测试。

“我们观察了近亲物种之间相似的特征值，其背后的想法是，如果这些特征对它们的生存至关重要，进化将保留这些特征值，它们不会随机分散，”奈特顿说。“例如，如果长出深根对某种植物的生存至关重要，那么从该植物分支出来的物种可能也会有深根，而该科或属中的所有植物都将具有类似的根结构。”

研究人员对所有的特征进行了测试，奈特顿说，他们发现在整个系统发育树中存在高度的保守性，这意味着近亲物种往往具有更接近的特征值。

他说：“然后我们进行了系统发育，你可以把地球上所有的植物物种都画在一起，并准确地显示出每种植物与其他植物的密切关系。”

Knighton说，如果他们有密切相关物种的信息，他们可以推算出性状数据，这意味着这些数据可以在不进行数百万次实地测量的情况下推断出来。

他说：“我们使用了不同的数值机器学习技术，在这样做的过程中，我们能够建立一个数据库，其中包含了地球上55,000种树种的这些非常关键的树值。”“如果你想做包含更多植被细节的全局建模，这很重要，你现在有了一个起点。你不必使用这种通用的、每个大陆一种植物的方法，理论上，你可以尝试更详细的方法，但要把所有不同的物种都放进去，看看会发生什么。”

Knighton说，他们认为这项工作是一个低阶近似，但这是一个重要的起点。随着现场研究人员收集到的数据越来越多，这些数据可以用来更新和完善插值数据，以提高该方法的准确性。

这项工作是一个更大项目的下一步，第一步是在更小、更地方的层面上进行概念验证实验。该项目建立了这种输入水文特征的方法，使之成为一种可行的方法，Knighton说，下一步是将输入的数据与他们在康涅狄格大学森林和美国其他地点收集的观测数据进行比较。

奈特顿解释说，美国有10个网站收集了大量数据，这些数据将作为测试用例。奈特顿说，26岁的硕士生卡洛琳·斯坦顿目前正在为每个地点建立生态系统模型，他们正在校准高分辨率模型，以估计特征，并将这些特征与科学家过去20年收集的数据进行比较。然后，他们将把估计的植物性状结果与从现场收集的观测数据进行比较，以了解每种方法对模型质量的影响。

最终，研究人员希望将这种方法应用于全球各地的森林遗址，以研究驱动特征变化的各个方面。了解不同植物物种之间性状的变化有可能加强模型的准确性，但这些数据也可以让我们深入了解是什么驱动了不同性状的变化。

奈特顿说，他和他的同事们希望气候建模者能发现这些信息有所帮助，但他们也希望它能提高我们对整个地球系统的理解，更多地了解植物扮演的重要角色，

“植物在很大程度上控制着我们的环境。”