基于过程模型正确认识三江源高寒草甸净第一性生产力（Net Primary Productivity，NPP）水平及其变化机制对于三江源生态系统预警分析及生态保护政策制定具有重要意义。由于三江源自然环境和生态系统过程的特殊性，现有过程模型直接应用到三江源高寒草甸NPP估算存在诸多问题。本文针对已有过程模型多只考虑温度对于高寒植物物候的影响从而对高寒草甸群落物候期的模拟和预测能力不足，以及基本上没有考虑多年生草本植物根系在结构与功能上的异质性从而可能造成高寒草甸NPP估算误差较大，这两个普遍存在的问题，以应用较广且机理性强的Biome-BGC过程模型为基础，开展如下研究工作:　　(1)在植被生长季指数(Growing Season Index，GSI)模型框架下，保留日最低气温和日长两个因子，增加日平均太阳辐射通量密度，并用前一个月平均降水量替换日饱和水汽压差，发展出能够反映多气候因子综合作用及物候期时空变异的高寒草甸预测性物候（Alpine Meadow Prognostic Phenology，AMPP）模型，并用其替换Biome-BGC模型的物候模块;(2)考虑多年生草本植物地下根系在结构与功能上的异质性，将根系分为快速周转单元和缓慢周转单元，进而修改Biome-BGC模型中草本植物的个体结构和与根系相关的生理生态参数，以及C和N分配、维持呼吸、生长呼吸、凋落与死亡、分解和转移生长等生态过程，建立了高寒草甸净第一性生产力(Alpine Meadow Net Primary Productivity，AMNPP)模型;(3)利用三江源内河南、曲麻莱、甘德3个牧业气象站和珍秦生态系统监测站的数据对改进后的模型进行评估，并分析三江源高寒草甸NPP变化的主要气候驱动力及NPP对未来气候变化的响应。　　论文主要研究结论如下:　　(1)AMPP模型能更准确地预测高寒草甸群落春秋季物候期。与已有常用物候模型相比，AMPP模型的模拟精度更高，返青期与黄枯期模拟的均方根误差分别为6.9天和11.0天，比其他模型分别降低了13.8％～48.9％和7.6％～47.1％。AMPP模型对于NPP年际变异的模拟效果也优于对比物候模型，模拟的返青期和黄枯期与实测返青期和黄枯期之间的相关系数分别为0.75和0.34，高于其他模型返青期的0.50～0.68和黄枯期的-0.22～0.11。此外，AMPP模型的均方根误差和相关系数在不同站点间波动较小，表现出很好的鲁棒性。　　利用AMPP模型替换Biome-BGC模型的物候模块使得Biome-BGC模型对NPP年际变异的模拟能力有显著提高，NPP数值模拟精度明显优于Biome-BGC模型默认物候模块，但与参数优化后的物候模块相比没有明显优势。仅仅改进过程模型的物候模块不一定能提高NPP的模拟精度，生态过程模拟的合理性等其他方面的原因也可能造成NPP估算值与实测值相去甚远，因此在NPP模拟研究中必须重视模型重要中间变量的评估。　　(2)相比Biome-BGC模型，AMNPP模型模拟的NPP精度有明显提高。AMNPP模型模拟的NPP比Biome-BGC模型模拟的NPP增加了11.6％～41.6％，使得NPP模拟的均方根误差降低了32.4％～59.7％，平均绝对百分误差降低了33.8％～61.5％。NPP模拟值与实测值间的相关系数有所增加，说明NPP年际变异的模拟更为准确。另外，AMNPP模型模拟的叶面积指数（Leaf Area Index，LAI）、地上与地下生物量以及土壤有机碳含量均与地面实测值更加接近。　　NPP估算精度提高主要由总初级生产力（Gross Primary Productivity，GPP）模拟值增加导致，虽然植物维持呼吸和生长呼吸也有所增加，但它们的增幅不及GPP。模拟的LAI升高是造成GPP增加的关键因素，这主要得益于AMNPP模型充分考虑了地下缓慢周转单元的营养储存功能及其对多年生草本植物再生的重要支持作用，使得植物叶在生长季初期从根系获得了更多的营养物质，从而使AMNPP模型模拟的LAI升高并更为接近实测值。　　(3)相比气温和太阳辐射，降水对于三江源高寒草甸NPP的影响更为突出。过去35年三江源高寒草甸区年平均气温显著增加，年降水量没有显著变化，假设未来30年气温变化趋势与幅度不变，三江源高寒草甸区年均气温将平均升高1.8℃，在很有可能发生的年降水量分别减少5％、保持不变和增加5％的情景下NPP均表现为下降的趋势。因此，未来三江源生态保护将面临更大的挑战。