净生态系统CO2交换量（Net Ecosystem Exchange,NEE）是衡量森林生态系统碳汇能力的重要指标。大兴安岭地区兴安落叶松林做为全球气候变化最为敏感的森林类型之一,其碳汇能力的评价是研究森林生态系统对气候变化响应的主要内容。本研究以兴安落叶松林为研究对象,利用EFAST法对Biome-BGC模型的生理生态参数进行敏感性分析,筛选出高度敏感性参数并对其进行优化,完成模型本地化处理。依据根河市实测气象数据分析该地区气候变化趋势,设计区域气候变化情景（主要为降水量和气温的变化）。根据IPCC（Intergovernmental panel on climate change）第五次会议对CO2气体排放浓度的预测,设置未来气候变化情景。运用优化后的Biome-BGC模型对不同气候情景下兴安落叶松林NEE的变化趋势进行模拟。研究结果表明:（1）Biome-BGC模型适用于大兴安岭兴安落叶松林NEE值及其动态变化的模拟研究。2013年实测NEE数据与模拟NEE数据存在显著相关关系（r=0.705,P<0.01）,方差分析也表明模型模拟NEE与试验地实测NEE之间无明显差异（P=0.59）。其中,生长季模拟NEE日平均值为-2.05 g CO2·m-2·d-1,森林碳汇能力从6月份开始增强,至7月份达到最大。（2）EFAST法可以对单个参数以及各参数之间相互作用的影响程度进行定量分析。分析所得的敏感参数按敏感性大小排序为表层导度、叶片完全闭合时叶片水势、叶面积指数和叶片碳氮比。其中,表皮导度在一阶敏感性分析和全局敏感性分析中均为高度敏感参数,其敏感指数分别为0.644和0.698,是影响兴安落叶松林生长季模拟NEE值的主要参数。通过模拟退火法对4个敏感性参数进行优化,目标函数由原来的0.71下降到0.63。（3）兴安落叶松林模拟NEE与气温之间呈负相关关系（r=-0.9,P<0.01）,与降水之间则不存在明显相关关系。兴安落叶松林生长季模拟NEE值随着环境温度的升高而降低,这说明温度是限制大兴安岭地区兴安落叶松碳汇能力的主要气候因子。（4）未来排放情景中,RCP2.6低排放情景对兴安落叶松林生长季的碳汇能力起促进作用,RCP8.5高排放情景则削弱了兴安落叶松林的碳汇能力。