陆地生态系统是全球碳循环中重要的碳库,在陆地生态系统中,大部分碳主要积蓄在森林之中.截止20世纪90年代初,全球土地面积近40%已经转变为耕地或者永久牧场,这种转变在很大程度上是以牺牲森林和草地为代价而实现的.森林的砍伐向大气中排放了大量的CO2.因此,减少森林的砍伐可减少陆地生态系统向大气的碳排放,若对之前砍伐的森林进行恢复,则可提供机会在林木生物量和森林土壤中存储碳.祁连山区地处我国西北干旱区内陆河流域上游,相对脆弱的生态环境以及延续了上千年的森林破坏使祁连山区目前的乔木林覆盖率大大降低,而且存在进一步降低的趋势.自1986年建立祁连山国家自然保护区开始,祁连山森林生态系统被破坏的趋势得到减缓,通过植树造林等森林恢复管理措施,以青海云杉为优势种的山地植被有所重建,山地森林生态系统得到一定程度的恢复.可以预见,森林的恢复和重建能够吸收大气中的CO2.本论文以祁连山主要乔木种青海云杉为例,在对其潜在分布区做出合理估计的基础上,并在此基础上估计青海云杉的地上生物量部分所能吸收和存储的碳总量.本论文首先介绍了研究的背景、进展,研究的目的及意义和技术路线,在对相关数据资料进行收集和处理的基础上,模拟了青海云杉的潜在分布区,其次,利用野外实测数据资料建立了青海云杉地上生物量和环境变量之间的相关关系,并应用该回归关系获得地上生物量的空间分布和总量,最后,利用生物量和含碳量之间的转换系数估算出青海云杉的潜在碳储量。本研究所取得的主要结论如下：物种的空间分布建模方面：(1)物种分布模型的性能受到所选环境变量的影响,因此,选择对研究物种的分布具有重要作用的环境变量,是物种分布建模的首要工作.不同的模型具有不同的变量选择方法,一般地,一般线性模型及与之相关的逐步回归方法是有效的.(2)物种分布建模模型的输出结果,都以研究区内各像元上的概率形式给出,所以需要根据样点信息确定阈值以剔除非适宜生境像元,从而对物种的潜在分布做出合理估计,在这个过程中,物种的性能评价指数(如Kappa系数、总体分对率等)可以作为确定阈值的标准.(3)本论文通过构建预测变量的边界相异指数(MDIV)和总体相异指数(DIV)实现了对本文所应用的两种物种分布模型的评价,结果表明,MDIV和DIV是有效的模型性能评价方法.(4)物种分布模型对环境变量的基线(Baseline)是敏感的,对于不同的生态应用,应采用对应的基线进行模拟.祁连山青海云杉的潜在分布及其生境方面：(1)基于规则集的遗传算法(GARP)模型模拟的青海云杉潜在分布面积为4.72×105 ha,最大熵模型(Maxent)的模拟结果为4.86x 105 ha,而青海云杉的现实分布面积为1.81×105 ha,计算表明约有61%的青海云杉受到了破坏.(2)最暖季平均温度(Mean temperature of warmest quarter)、最湿润季平均降水量(Precipitation of the wettest quarter),年太阳辐射量(Annual solar radiation)以及地形湿度指数(Topographic wetness index)是影响青海云杉分布最重要的四个环境变量,它们的贡献率分别为36.9%,28.5%,24.2%以及12.8%.青海云杉的生物量、碳储量的积蓄方面：(1)青海云杉每公顷生物量最小值为84.0 t/hm2,最大值为239.6 t/hm2,平均值为169.8 t/hm2.标准差SD=22.7.现实分布区青海云杉的生物量总量为3.3x107 t.潜在分布区生物量总量为12.79×107 t(GARP)和12.86×107(Maxent).(2)青海云杉林现实分布区地上活生物量含碳总量为1.73x107t,潜在分布区可存储的碳量为6.70×107 t(GARP),6.74×107t(Maxent).