生态系统以服务流的形式源源不断的向人类输送各种各样的服务，这些服务与人类福祉息息相关。生态系统服务是生态过程的最终表现形式，因此，从生态过程出发，追踪生态系统服务的流动，有助于我们客观准确的评估生态系统服务价值，从而更加重视生态系统的保护和资源的合理开发。本研究以生态系统过程模型为基础，通过改进模型对土壤冻融过程的模拟，参数敏感性分析及关键参数优化，建立了以生态系统服务评估为目标的生态系统服务模型，实现了对生态系统固碳释氧、空气净化、淡水资源和水文调节服务的综合模拟。并利用包括土壤温度、森林资源清查和通量塔碳水通量等多源数据，对模型进行了验证。最后，以青海省生态系统为对象，模拟了青海省森林、草地、荒漠、湿地四大类生态系统的各项服务的时空动态，为青海省的可持续发展提供依据。研究结果如下:　　(1)通过全局敏感性分析，发现过程模型生理生态参数中，叶子和细根年周转率(LFRT)、Rubisco酶活叶氮量(FLNR)、平均比叶面积、细根与新叶碳分配比，以及叶片碳氮比等五个参数的敏感性最大，总敏感性指数分别达0.46、0.22、0.19、0.19和0.16。各参数的主敏感性指数均小于总敏感性指数，约占总敏感性指数的一半，说明模型各参数之间存在明显的交互作用。在各参数中，以参数LFRT的主敏感性和总敏感性最大，分别在0.24-0.32和0.41-0.49之间，说明这个参数最为敏感;参数FLNR的敏感性其次。　　(2)根据青海省生态系统的特点，分为常绿针叶林、落叶阔叶林、灌木林、草地、荒漠和湿地等六类植被型，采用马尔可夫链-蒙特卡罗方法，进行关键参数LFRT和FLNR进行优化。发现参数LFRT和FLNR在森林、草地、湿地和荒漠生态系统中都能被NEE和ET实测数据较好的约束，各参数的后验估计均呈近似正态分布。常绿针叶林、灌木林、草地、荒漠和湿地植被型中，优化后的参数LFRT依次为0.358yr-1、0.925yr-1、0.9465yr-1、0.748yr-1和0.989yr-1。优化后的参数FLNR由大到小依次为落叶阔叶林、常绿针叶林、灌木林、草地、湿地和荒漠植被型中，优化后的参数FLNR依次为8.258％、6.159％、5.597％、4.539％、4.570％和4.477％。　　(3)利用优化后的生态系统服务模型进行评估，发现青海省森林、草地、荒漠和湿地四大生态系统提供的服务中，以水文调节量最大，为1719.13×108 t·yr-1，提供的淡水资源量其次，为482.90×108 t·yr-1，固碳释氧量和空气净化量相对较低，分别为5016.74×104 t·yr-1和91.57×104 t·yr-1。与其他生态系统相比，单位面积森林生态系统的固碳释氧量和空气净化量较高，湿地的水文调节和淡水资源服务密度最高。　　(4)不同年份间，青海省生态系统服务呈现较大的波动。从时间动态来看，1998-2012年间净化空气、水文调节和淡水资源服务量随时间呈波动上升趋势，分别以2010年、2007年和2009年最高。固碳释氧量的时间动态则有很大不同，表现为随着时间呈略有下降的趋势，以1999年固碳释氧量最高。各年间，以淡水资源服务的变化幅度最大，变异系数为39.71％。固碳释氧其次(37.84％)，空气净化和水文调节的波动相对较小，变异系数分别为9.32％和8.46％。荒漠生态系统的固碳释氧、空气净化和水文调节服务量在各年间波动最为剧烈，变异系数分别为72.99％、14.61％和10.53％。森林生态系统提供的淡水资源服务的年际波动大于其他生态系统，达58.52％。　　(5)从空间分布上，青海省生态系统单位面积提供的固碳释氧、空气净化、水文调节和淡水资源服务的空间格局较为一致，表现为从东南向西北逐渐增加的趋势。随着海拔的升高，各生态系统服务指标的变化趋势不尽相同。固碳释氧服务呈先增加后降低的趋势，表现为3500-4000m中高海拔区域的服务量最大。森林和荒漠生态系统净化空气量表现为随着海拔的增高先增加后降低的趋势，而草地和湿地生态系统则逐渐降低。淡水资源量随海拔逐渐增多，高海拔区域的淡水资源量最高。水文调节服务为随着海拔升高逐渐增大，到中高海拔后趋于平缓。