植被-大气相互作用呈现显著的空间多尺度特征。全球植被分布格局主要由大尺度气候系统决定，生态学理论研究所得到的植被–气候的对应关系一般对应于100-1000km（及以上）尺度。局地地形地貌与微气候环境（尺度大约在1-100km）则是刻画区域生态系统组成及功能特征的重要因素。在植物个体尺度（<100米），主要过程包括植物的个体生长发育与邻近个体间竞争等。而人们关注的主要生物物理和生物化学过程，如光合作用、呼吸作用、蒸腾作用、根吸水、气溶胶挥发等，则发生在微观尺度（如叶片1-10cm，及更小的气孔尺度，约mm）。
不同尺度过程之间存在关联，表现为相对小尺度上的非均匀性及由其自组织形成的相对大尺度上的统计特征。例如，冠层内叶片具有不同的大小、形状、位置、朝向等，而叶片光合作用合成的碳则按照一定比例或规则在植物个体不同器官之间重新分配；此外，局地不同物种个体之间的竞争也决定了生态系统宏观特征，如生物多样性、生态脆弱性等。
数值模拟是全球变化研究的重要手段之一。气候/地球系统模式（及其专用的陆表和生态模式）主要基于物理、化学、生物学原理建立。模式一般具有人为设定的特征尺度（即网格剖分）：对于远小于网格尺度的过程一般用参数化方案描述，是模式误差和不确定性的最主要来源之一；而对于远大于网格尺度的过程，则一般通过网格近邻相互作用间接表示。近年来，人工智能大模型取得了一系列突破性进展。虽然其在可解释性、可推广性等方面尚存在不足，但在描述复杂系统多尺度相互作用方面可能具有更好的能力。如何结合两类模式各自的优点建立物理与AI融合模型，是地球系统数值模拟与预测发展的一大挑战。

植被,大气,相互作用,多尺度,数值模式