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CO2在全球变暖、全球碳平衡、光合作用、净第一性生产力、气孔行为和水分利用等方面具有非常重要的作用，对我们赖以生存的地球环境状况具有非常重要的影响。森林植被作为陆地生态系统的重要组成部分，在吸收二氧化碳、释放氧气的过程中，具有非常重要的作用。因此，准确地估计森林植被的净第一性生产力，在全球碳循环、乃至全球变化的研究中，都具有举足轻重的作用。
本文以碳水耦合的遥感过程模型BEPS(BorealEcosystemProductivitySimulator)为基础，深入研究了BEPS模型自身的特点，发现BEPS模型自身对地形、土壤水分等要素没有做详尽的讨论，因此将该模型应用到山区时，可能会引入一定的偏差，同时会增大碳循环和水循环的不确定性。因此，论文基于中国东北部的长白山和敦化地区，围绕BEPS模型，在以下几个方面进行了详细讨论和研究：
(1)模型改进。由于BEPS模型是建立在平坦立地条件下的过程模型，因此模型本身没有考虑研究区的地形条件对森林植被净第一性生产力的影响。对于本文选择的研究区来说，地形条件是限制NPP模拟精度的一个主要因素，因此，论文围绕研究区域的地形特点展开讨论。在复杂地形条件下，地表接收到的入射辐射与平坦立地条件下有所不同，这将直接影响到森林植被光合作用的强弱，从而影响到森林植被的净第一性生产力。本文将地表接收到的总辐射拆分为太阳的直接入射辐射、天空的散射辐射以及来自周围地形的反射辐射三部分，对这三部分辐射量分别计算后求和，得到地表接收到的总辐射，最终求得森林植被的NPP。将长白山地区经过辐射校正前后的NPP结果与地面实测数据进行比较，R2由原来的0.84提高到0.864，说明经过辐射校正的模型在NPP的模拟精度上有所提高；对长白山地区不同森林植被类型的NPP模拟结果进行统计，发现没有经过辐射校正的NPP要比经过辐射校正的结果偏大，其中落叶针叶林的结果偏差最小，为14.8％，落叶阔叶林的结果偏差最大，达到29％，针阔混交林的偏差结果位于两者之间。将辐射校正后的BEPS模型应用到敦化地区，也得到了比较好的NPP模拟结果。
(2)NPP的空间尺度转换。根据中国地形复杂、空间差异大的特点，将该模型应用到大尺度数据的计算中时，会产生由于空间异质性导致的模拟结果与实际情况差别很大的现象，也就是说会产生尺度效应问题。本文针对这一现象及其产生的问题，提出了一种解决NPP尺度效应问题的方法——结构分析方法。结构分析方法是基于影像的面积、分布和特征模式的大小和形状信息来进行空间异质性信息表达的一种方法，它主要是通过覆盖种类、各种地类物体的大小和形状以及覆盖类型的分布模式等信息来进行刻画的。利用该方法对长白山自然保护区的NPP模拟结果进行尺度效应校正，将尺度效应校正前后的结果与高分辨率数据计算的结果进行比较，R2由校正前的0.806提高到0.921，NPP的标准偏差由校正前的47.769gC/m2变为28.133gC/m2，证明了该方法的可行性和适用性。
(3)主要输入参数的敏感性分析。在考虑全球变化的情况下，对BEPS模型的主要输入参数进行敏感性分析。本研究主要考虑了叶面积指数、温度和降水量三个主要输入参数，将他们分别增大/减小5％(0.5°)、10％(1°)和20％(2°)时，对长白山地区和敦化地区的NPP进行敏感性分析，并将他们的敏感性因子建立敏感性分析矩阵。分析结果表明：对长白山地区，NPP随着叶面积指数的增大而增大，随着温度的升高而减小，与降水量的关系不大；对敦化地区，NPP随着叶面积指数和温度的增大/升高而增大，与降水量的关系不大；对两个地区三个主要输入参数的敏感性分析均表明，落叶针叶林对输入参数的敏感性均比其他植被类型弱，说明该种植被类型对环境变化的响应要慢。