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陆地生态系统总初级生产力（Grossprimary prodution,GPP）作为陆地碳循环的重要组分,是量化生物圈碳收支的重要指标。准确地估算GPP对于理解生态系统对大气CO2浓度升高的响应以及相关政策的制定至关重要。论文以MODIS数据、站点通量数据和气象数据为基础,结合基于光化学反射植被指数的光能利用率估算模型（PRI-LUE model,Light use efficiency model based on photochemically reflective vegetation index）,估算中国区域 GPP 并分析其时空格局,具有重要科学意义。论文从分析PRI与LUE在冠层尺度的相关性出发,引入表征冠层结构和水热状况的植被指数和气象因子,分析其对PRI与LUE关系的影响,构建PRI-LUE模型。以PRI-LUE模型为工具,结合遥感数据和气象数据模拟2006～2008年中国陆地生态系统GPP,分析其时空格局变化,并研究模拟GPP与全球GPP产品（GPPMPI）和卫星荧光数据（SIF）的一致性。主要的研究内容和结论如下:（1）PRI与LUE在冠层尺度的相关性PRI的参考波段选取会影响PRI与LUE的相关性:选取MODIS地表反射率1波段为参考波段计算的PRI与LUE的相关性更好,PRI与LUE的R2相较于10波段为参考波段提高15.3%;相较于12波段为参考波段提高15.5%。PRI分观测角度后与LUE的相关性并没有提高,全角度观测的PRI与LUE相关性更好。在不同植被类型中PRI与LUE相关性存在差异,在农田、草地和落叶阔叶林中相关性较好,在灌丛、混交林、常绿针叶林和常绿阔叶林中相关性较差。相比较参考波段与观测角度的选择,植被类型差异对PRI与LUE关系的影响更大。（2）PRI-LUE模型的构建不考虑植被类型对PRI与LUE关系的影响,模拟的LUE（LUEsim1）与观测LUE的R2为0.35,RMSE为0.40 g C MJ-1。考虑植被类型对PRI与LUE关系的影响,模拟的LUE（LUEsim2）与观测LUE的R2为0.48,RMSE为0.36 g C MJ-1,相较于LUEsim1,LUEsim2与观测LUE的R2提升36.0%,RMSE降低10.5%。引入叶面积指数（LAI）、地表水分指数（LSWI）和环境因子空气温度（Ta）,分析LAI、LSWI、Ta对PRI与LUE关系的影响,得到模拟的LUE（LUEsim3）。LUEsim3 与观测 LUE 的 R2 为 0.51,RMSE 为 0.35 g C MJ-1,相较于 LUEsim2,LUEsim3与观测的LUE的R2提升4.8%,RMSE降低2.1%。在农田、常绿阔叶林、草地、混交林、湿地和木本稀树草原等6种植被类型中,LUEsim3相较于LUEsim2,R2 升高（ΔR2为 0.02～0.09）,RMSE 降低（ΔRMSE 为-0.03～0.00 g C MJ-1）,在引入植被指数与环境因子后,PRI模拟LUE的能力在各种植被类型和整体中都得到提升。基于LUEsim3建立PRI-LUE模型,为区域GPP的模拟奠定基础。（3）中国区域GPP的时空格局利用PRI-LUE模型模拟的中国区域2006～2008年GPP的年均总量为5.79 Pg C yr-1。GPP的分布趋势总体上是东南沿海最高,依次向西北内陆递减。年均GPP最高值主要集中在海南岛、台湾岛、广东部分地区、广西部分地区、云南西部和南部和西藏东南部,这些区域GPP值都超过了 2000gCm-2yr-1。而在江苏、安徽、河南部分地区、华南部分地区和东北部分地区,GPP值在1500～2000 g C m-2 yr-1之间。年均GPP最低值主要集中在新疆、青海、西藏、宁夏、甘肃、内蒙古这些干旱寒冷的地区,其GPP值都小于200 g C m-2 yr-1。中国区域月GPP总量在7月达到最高（1.44 Pg C month-1）,1月最低（0.05 Pg C month-1）,在夏季（6、7、8月）GPP占全年的比例达到63.8%,而冬季（1、2、12月）GPP占全年的比例仅3.1%,中国陆地生态系统GPP具有明显夏高冬低的特点。（4）中国区域GPP与GPPMPI、SIF的一致性利用PRI-LUE模型模拟的中国区域GPP（GPPsim）与GPPMPI逐像元年均总量的R2为0.66（p0.108,p0.11,p<0.05,n=36）;月尺度GPPsim与SIF的R2均值为0.52。月尺度两种GPP总量显著正相关（p<0.001,n=36）,R2 为 0.93,RMSE 为 0.14 Pg C month-1。GPPsim 与 SIF显著正相关（R2=0.95,p<0.001,n=36）。每月GPPsim-SIF相关性与每月GPPsim-GPPMPI相关性具有相似的季节差异:相关性由强到弱同样分别为秋季、春季、夏季和冬季。