陆地生态系统碳循环是驱动生态系统变化的关键过程,与生态系统水、养分循环以及生物多样性密切相关。因此,研究陆地生态系统碳循环及其对全球气候变化的响应已成为当今全球变化生态学研究的重要内容。为了合理高效的估算和预测陆地生态系统碳循环,揭示陆地碳循环变化的内在规律,科学家们相继开发了大量陆地生态系统碳循环模型,期望从不同的角度描述碳循环的过程机理。其中,Biome-BGC模型以其机理性强、适用性广、参数易本地化、可操作性强等的优点,在陆地生态系统碳循环模拟研究中得到广泛应用。但模型数目众多、形式多样,不同的模型对不同的研究区域和研究对象有着不同的模拟能力。在实际的应用过程中,对模型的选择和评价就显得至关重要。目前,有关模型模拟适应性、精确性的研究已在各个国家和地区相继展开,特别是模型参数敏感性的研究。但关于模型参数敏感性的研究主要集中于讨论模型敏感参数的合理取值对模型模拟结果产生怎样的影响,而对于在相同站点,不同时段的气象数据驱动下,模型参数敏感性的分析结果是否存在差异?同一植被类型,不同空间区域背景下,参数敏感性的分析结果是否存在差异?以及在某一时空背景下所得到的模型参数敏感性结果,能否推演至其他时空背景?诸如此类问题,目前鲜有研究报道。但此类问题的答案,对模型在具体时空背景的应用操作,具有重要的指导意义。基于此,本文以Biome-BGC模型为例,就其参数敏感性的时间异质性、空间异质性和时空异质性展开研究,以期回答上述此类问题,同时提出通过模型自身参数整体或平均敏感性的时空异质性强弱,来间接评价模型本身的普适性、稳健性、可靠性、有效性的一种方法,并对该方法的可行性进行了初步的验证。本文在常绿阔叶林植被类型下选取千烟洲和鼎湖山两个通量观测站,在落叶阔叶林植被类型下选取长白山和哈佛森林两个通量观测站,在C3草地植被类型下选取当雄和海北两个通量观测站。通过构建模型参数敏感性的时间异质性指数、空间异质性指数以及时空异质性指数,对模型参数在同一通量观测站点不同时间段的敏感性差异、在同一植被类型下不同站点间的敏感性差异以及在三种植被类型下的敏感性的时空差异进行了定量分析。研究表明:以Biome-BGC模型为例,生态过程模型参数的敏感性并非常量,而会随着时空背景的转换表现出一定的差异,具有一定的时空异质性;不同参数,其敏感性的时空异质性表现不同;同一参数,在不同的植被类型下,其敏感性的时空异质性也存在差异;在三种植被类型下,Biome-BGC模型参数敏感性的时空异质性均相对比较小(均在10?以下),结果表明Biome-BGC模型在常绿阔叶林、落叶阔叶林、C3草地植被类型下模拟生态系统的水碳循环过程,均具有较好的适宜性和可靠性;就本文研究的三种植被类型而言,参数敏感性的整体或平均时空异质性:C3草地植被类型高于落叶阔叶林植被类型,落叶阔叶林植被类型高于常绿阔叶林植被类型;整体而言,在同一植被类型下,模型参数敏感性的时间异质性明显小于空间异质性。