红树林湿地是蓝碳生态系统的重要组成部分。其极高的固碳能力（是成熟森林的3~8倍、草地的10~20倍）使其成为一种重要的基于自然的气候解决方案。近二十年来，红树林的保护、恢复和重建项目在全球开展，评估自然、恢复和重建红树林生态系统的碳收支情况在应对气候变化和实现“双碳”目标中日益重要。总初级生产力（GPP）指植物通过光合作用所固定的有机碳量，在碳收支评估中具有重要的意义。目前多基于卫星遥感、异速生长方程及地球系统模式（ESM）对GPP进行评估。然而，遥感产品的粗分辨率难以覆盖红树林的沿海斑块状分布地区，异速生长方程和ESM均未考虑其独特的生理过程，导致目前对其GPP的评估具有极大的不确定性。
中国科学院大气物理研究所李婷婷研究员团队自主研发了一个基于过程的红树林生态系统碳循环模型GPP模块（Mango-GPP）。该模型采用数学公式描述红树林的光合作用过程，并针对红树林独特的生理过程构建了盐胁迫影响因子、温度胁迫影响因子和潮汐影响因子。此外，在模型中还构建了不同生长阶段的光能吸收利用率曲线，用以兼顾成熟和恢复红树林的不同生长过程。
研究基于福建漳江口、香港米埔两个自然成熟红树林，以及广州南沙人工恢复红树林基于涡度相关法观测的GPP数据对模型进行了验证。验证结果表明，模拟的GPP季节变化趋势和年际变化特征及年总量均与观测值相符，决定系数R2、均方根误差RMSE和模型效率EF分别为0.68，20.4%和0.65。此外，Mango-GPP的模拟效果要优于当前主流遥感GPP产品和10个主流ESM的GPP模拟结果。与当前国际唯一红树林碳收支过程模型MACT-DNDC相比，Mango-GPP大大降低了输入参数的数量，提升了模型的可应用性。本研究可为优化ESM中大气与蓝碳生态系统间的碳交换过程提供模块基础，也可为评估蓝碳交易和区域碳中和提供技术支持。
该研究成果于近期发表于一区模型类期刊Journal of Advances in Modeling Earth Systems，题为“Mango-GPP: A Process-Based Model for Simulating Gross Primary Productivity of Mangrove Ecosystems”（https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1029/2023MS003714），并申请专利《一种基于光合生理特性的红树林GPP评估方法》。中国科学院大气物理研究所研究员李婷婷为文章通讯作者，大气所客座硕士研究生唐钰琦为文章第一作者。文章得到了国家自然科学基金（42275181）等项目的资助。
