森林碳库的变化是影响陆地生态系统碳源汇的主要原因,在全球碳循环中发挥着重要作用。涡渡通量观测表明,我国亚热带地区森林生态系统具有较强的碳吸收能力。气候变化、大气成分变化(如大气CO2浓度升高,氮沉降速率加快)、森林扰动强度和频度变化(火灾、砍伐等)、森林年龄结构改变等均会影响该地区森林的碳收支,但这些因子各自对森林碳汇的贡献还不清楚。论文以江西省为研究区,采用遥感估算与反演、数据分析和模型模拟相结合的方法,研究森林生态系统碳收支的时空变化特征及其主要驱动因子。江西地处我国亚热带的核心区域,近几十年来,森林受到强烈的扰动,通过不断的森林恢复,目前其森林覆盖率和森林面积均居全国前列,因此具有较好的代表性。论文的研究结果,对于阐明我国亚热带森林碳收支的时空变化特征,明晰不同因子的贡献,具有重要的科学意义和实际应用价值。论文基于中分辨率成像光谱仪(Moderate Resolution Imaging Spectroradiomete, MODIS)反射率数据、双向反射分布函数(Bidirectional Reflectance Distribution Function, BRDF)产品及森林资源清查资料,采用Ross-Li核驱动模型、四尺度几何光学模型(4-scale)和叶面积指数(Leaf area index, LAI)反演算法提取了研究区的森林背景反射率；利用高时间分辨率的MODIS NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)数据、背景反射率数据、森林清查数据、地形数据等,采用谐波分析和面向对象的K最近邻(k-Nearest Neighbor algorithm, KNN)分类方法提取了研究区的林龄和森林类型,利用森林清查和调查等数据对提取结果进行了验证；基于邻域竞争理论,利用单木模型模拟了研究区主要树种净初级生产力(NPP)随林龄的变化曲线,改进了以往采用空间代替时间建立NPP与林龄关系的经验统计方法；为了减少森林背景反射率变化对遥感信息提取的影响,将生成的背景反射率数据应用于森林冠层LAI的反演,驱动生态过程模型BEPS (Boreal Ecosystem Productivity Simulator)模型,模拟了江西省森林生态系统2005-2006年的NPP;利用BEPS模型模拟的2006年NPP、生成的森林年龄、森林类型、气候、C02浓度和氮沉降等数据驱动InTEC (Integrated Terrestrial Ecosystem C-budget model)模型,模拟分析了江西省1901-2010年森林生态系统碳源汇的时空变化特征,鉴别了气候和大气CO2浓度变化、氮沉降、森林扰动等因子的影响对森林碳源汇变化的驱动作用,并通过模拟试验分析了InTEC模型结果对关键输入数据和参数的敏感性。主要研究成果和结论如下：(1)江西省森林年龄与类型信息提取对利用MODIS数据和背景反射率数据提取的长时间序列NDVI进行谐波分析,提取反映不同林分层次的植被物候信息的谐波余项、相位和振幅,结合地形、坡度、坡向、地形湿度指数、土壤厚度、植被覆盖比例、土地覆盖类型和森林清查数据进行面向对象的KNN分类,提取了江西省森林年龄和类型空间分布信息,不同尺度的验证结果表明,提取结果较为准确。(2)江西省主要树种生长曲线模拟基于邻域竞争理论,通过建立不同树种生长方程,考虑林分生长、死亡、更新等过程,利用单木模型模拟马尾松、湿地松和杉木三种类型的生长曲线,建立了归一化的生产力与年龄(FNPP-Age)的关系。验证表明,单木模型所建立的FNPP-Age关系能可靠地模拟NPP随林龄的变化。这些生长曲线将应用于InTEC模型模拟林龄对森林碳收支的影响。(3)考虑背景反射率时空变化的参考年NPP模拟利用MODIS反射率数据、提取的背景反射率、BRDF产品及森林清查资料,采用Ross-Li核驱动模型、四尺度几何光学模型和L AI反演算法提取了冠层LAI,并驱动BEPS模型模拟了江西省2005-2006年森林乔木层的NPP。背景反射率具有明显的季节变化,红光背景反射率在生长季前最高,5月开始下降,在6-7月达到最低,随后反射率逐渐增加,在冬季保持相对高值；近红外背景反射率在生长季前变化不明显,随着生长季到来开始下降,在6月达到最低,随后逐渐上升,在8月达到峰值；常绿阔叶林的背景反射率的季节变化高于常绿针叶林。背景反射率变化会显著影响LAI的反演,且这种影响具有季节性,影响程度在0.5-1.0m2m-2之间,背景反射率对常绿针叶林LAI反演结果的影响高于对常绿阔叶林。利用观测数据的验证表明,考虑背景反射率变化能够有效降低反演的LAI在低值区系统偏高的程度。背景反射率在生长季前期(3-5月)对NPP模拟结果的影响最大,在生长季的影响逐渐减小。利用基于森林清查数据计算的NPP验证表明,在反演LAI时考虑背景反射率的时空变化可提高BEPS模型模拟的乔木层NPP的精度,减小低值NPP高估的幅度,在反演LAI时如不考虑背景反射率时空变化会导致大部分地区的NPP高估50-100 gCm-2 yr-1。(4)江西省森林生态系统碳源汇时空变化特征验证表明,InTEC模型可以较好地模拟森林生物量的空间变化和森林碳收支的年际变化。江西省森林的碳收支具有明显的时空变化特征,1901-1970年受气候因子影响,江西省森林生态系统表现为弱碳汇(0.3TgCyr-1);在1970年代末净生态群落生产力(NBP)呈显著下降趋势,1980年代中期转为弱的碳源,并一直持续到1990年代末,2000年代江西省森林生态系统成为较强的碳汇,1970年代、1980年代、1990年代和2000年代NBP分别为40.1 Tg C、17.7Tg C、-5.0 Tg C和97.6TgC。1970年代江西省大部分地区森林为碳汇,西北部地区(九江)和南部(赣州)的碳汇较强,分别占江西省总碳汇的26.7%和17.6%;1980年代江西大部分地区碳汇能力减弱,九江、上饶为碳汇贡献较高的地区,分别占江西省总碳汇的28.1%和17.9%；1990年代江西森林总体表现为碳源,赣州、吉安表现为较大的碳源,分别为-7.8 Tg C和-5.2 Tg C,上饶、九江和景德镇的森林碳汇能力较强；2000年代江西省森林成为碳汇,各地区碳汇能力均明显增强,赣州、吉安和上饶分别贡献32.9%、16.4%和15.2%。(5)不同因子对江西省森林生态系统碳源汇的贡献。在1970-2010年,森林干扰导致江西森林表现为碳源,NBP为-0.4 TgCyr-1,非干扰因素使江西森林表现为碳汇,NBP为4.1TgCyr-1,但受气候因子的影响,NBP年际波动较大(NBP标准差为2.7TgCyr-1)。在2001-2010年,随着森林的恢复和再生长,仅考虑干扰因子情景下的NBP (4.2 Tg Cyr-1)高于仅考虑非干扰因子的NBP (3.5 Tg Cyr-1),且两者的协同作用使NBP进一步增加2.1 Tg Cyr-1。在1970-2010年间,气候因子、氮沉降、CO2及氮沉降与CO2的耦合效应分别使NBP平均增加-0.4、1.9、2.0和4.8 Tg Cyr-1,气候变化减少森林生态系统的碳吸收,氮沉降和CO2浓度升高均对森林碳汇起促进作用,两者的协同作用使江西省森林生态系统的碳汇增强了0.9 Tg Cyr-1。1990年代前,CO2施肥效应对碳汇的贡献高于氮沉降的作用,1990-2003年氮沉降的作用大于CO2浓度上升的贡献,2003年以来,两种施肥效应对碳汇的贡献能力基本一致。(6) InTEC模型模拟结果对主要输入数据和关键参数的敏感性。模拟分析表明,气候因子中,江西省森林生态系统碳源汇对温度增加和降水减少较为敏感,温度上升1℃和降水减少5%分别使NBP减少1.7%和7.2%；各碳库对氮沉降减少和CO2浓度增加敏感,氮沉降减少5%和CO2浓度增加5%时,会导致NBP分别减少9.3%和增加4.9%；林龄增加5年,NBP将增加26.2%,反之,若森林龄减小5年,NBP将减少41.8%；不考虑背景反射率变化模拟的NPP会导致NBP增加3.80%,参考年NPP增加5%导致NBP增加1.5%;Q10的增加导致NBP显著减少,由2.0调整为2.3时,NBP会减少31.9%。