结论
1.单一物种似乎以大于比例的方式决定生态系统中的NPP过程。识别这些物种及其特征并建立模型方法将是今后研究的主要任务。
2.目前对生物群落的识别不是基于功能分析，而一些主要生物群落在碳吸收方面(例如，欧洲针叶林和落叶林)，生物群落内或物种内的影响可能非常大。我们需要新的方法来组织生态变异。
3.植被和土壤分区的平均停留时间的量化以及对控制这一时间尺度的参数的理解对于基于过程的碳储量预测是必要的。
4.由于干扰相关的变异性，一些生态系统过程在景观尺度上是“碳中性”的，但在景观内的地块上显示出明显的趋势(积极和消极)。在景观尺度上可能进行的直接测量类型相对较少，因此地块和景观行为的差异将成为预测《京都议定书》实施效果在减缓大气二氧化碳增加方面的一个主要问题。
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- N个输入[g N m“2年”1]
蒸散量[cm yr"1
蒸散量[cm yr"1
图11 (a)来自全球世纪模型模拟的年度N气体通量(N， + NO + N,0)与N输入的总和。N个输入由干湿沉积而且生物固氮．黄点为草地生态系统，绿点为森林，黑点为热带稀树草原等“混合”生态系统，(b) N微量气体vs évapotranspiration， (c) N微量气体vs年N矿化。线条表示Matson和Vitousek(1990)根据亚马逊盆地数据计算的回归(Schimel和Panikov, 1999)。
N矿化[g N m“2年”1]
图11 (a)来自全球世纪模型模拟的年度N气体通量(N， + NO + N,0)与N输入的总和。氮的输入来自于干湿沉积和生物固氮。黄点为草地生态系统，绿点为森林，黑点为热带稀树草原等“混合”生态系统，(b) N微量气体vs évapotranspiration， (c) N微量气体vs年N矿化。线条表示Matson和Vitousek(1990)根据亚马逊盆地数据计算的回归(Schimel和Panikov, 1999)。
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