陆地生态系统碳循环是研究气候变化与可持续发展的热点之一。干旱区占全球陆地表面积的41%,集中着全世界38%的人口,其生态系统类型主要包括草地、灌木丛和稀树草原。该区域生态环境脆弱,对干旱、洪涝、热波等频繁发生的极端气候事件的响应比较敏感。由于气候变化和人类活动引起的干旱区荒漠化已经给社会和经济发展带来严重的负面影响,尤其是对于发展中国家。尽管干旱区生态系统的生产力比湿润地区要弱,但它们在调控全球陆地生态系统碳通量的趋势与年际变化方面起着关键作用。另外,研究指出,在未来气候变化背景下,干旱区将持续扩张,然而,干旱区的扩张将如何影响该区域碳通量的变化仍不明确。本文首先对比评估了几种机器学习方法对半干旱区碳通量不同时间长度缺测数据插补的准确性,发展了可用于填补缺测时段较长数据的插补方法,为研究碳通量长期的变化特征提供数据基础;第二,以黄土高原半干旱区典型站点SACOL站为例,具体探讨了干旱区草地生态系统碳通量的变化特征及其影响机制;第三,从全球通量网选取干旱区不同植被类型的站点,揭示了不同植被类型碳通量的变化特征及对环境变量的响应;最后阐明了在未来气候变化的影响下,干旱区面积的持续扩张是如何改变该区域碳通量趋势的变化和年际变化特征。通过研究,本文的主要结论如下:（1）选取美国西北半干旱区灌木丛观测站点,对比了四种机器学习算法,人工神经网络（ANN）、最近邻居（KNN）、随机森林（RF）和支持向量机（SVM）,对该站点净生态系统碳交换量（NEE）不同时间长度缺测数据的插补效果。通过对比发现,四种插值方法的准确性会随着缺测数据长度的增加而减小,ANN和RF的算法比其余两种方法的准确性高,其中RF比ANN的用时短,更高效。但对于夜间数据的插补,四种方法均有较大的不确定性。因此基于RF算法设计了双层RF插值框架,插值效果有了很大的改善,尤其对于夜间数据。利用双层RF插值框架得出NEE累积值的不确定性大约为15 g C m-2 year-1,比四年的年际变化值小。（2）以黄土高原半干旱区SACOL站为例,探讨干旱区草地生态系统碳通量的年际变化特征及影响因素,SACOL站草地碳吸收能力(-10.3（?）mol m-2s-1)明显低于在湿润区的草地(-27（?）mol m-2s-1)。该站点碳通量的日变化特征有明显的季节差异,植被总初级生产力（GPP）的累积值在夏季最大,其次是秋季,而NEE的累积值在秋季最大,其次是夏季。2007-2010年SACOL站NEE的年累积值小于0,表现为碳汇,而2011年降水量较少,整体为碳源。在SACOL站,水分利用率和碳利用率存在明显的季节差异,生长季节要显著高于非生长季节。水分限制了植被的光合作用能力,但NEE的最大值通常比降水量最大值的出现晚40天左右,表明植被对降水的响应存在滞后表现。此外,前一年的降水通过改变土壤含水量进而也会影响次年的植被生产力。（3）利用全球通量观测网（FLUXNET）的数据,对比讨论了干旱区不同植被类型生态系统碳通量的变化特征以及对环境变量的响应。结果表明,农田生态系统光合作用和呼吸作用的强度比其余植被类型高,碳通量的年际变化也大,灌木丛生态系统的碳吸收能力最低。不同植被类型呼吸作用的强度随着土壤温度的升高而增大,两者之间存在明显的指数关系,并且随着土壤湿度的变大,植被呼吸作用和土壤温度的相关性越显著,农田的呼吸作用随温度的变化幅度相比其余植被类型高4-5倍。不同植被类型光合作用对降水的变化有滞后响应,一般晚40天左右,40天内累积降水量越多,越有利于植被的生长。植被GPP水平随着蒸发量（ET）的增加而显著提升,农田的水分利用率最高,灌木丛的相对偏低。分析不同植被类型的碳利用率发现,农田的碳利用率最高,而稀树草原的最低。（4）利用2000-2014年MODIS的GPP数据,阐明了干旱区GPP的时空变化特征。东亚和北美地区是对干旱区GPP趋势变化贡献最大的两个区域,澳大利亚、南美和非洲是主要影响干旱区GPP年际变化的地区。在未来气候变化的影响下,干旱区面积的持续扩张会影响植被GPP的趋势变化和年际变化特征。在CMIP5 RCP4.5和RCP8.5两种情景模拟下,到21世纪末,GPP相比2000-2014年会分别增加12%和25%,其中由历史的湿润区变为半湿润干旱区,是对干旱区GPP累积值增加贡献最多的区域。就气候类型而言,半干旱区仍控制干旱区GPP的年际变率,半湿润干旱区对干旱区的影响在减弱,而干旱区的影响在增加。因此干旱区面积的持续扩张和干旱区内不同气候类型之间的相互转化均会影响未来GPP的年际变化特征。研究强调了干旱区生态系统在极端气候条件下的脆弱性,并且受区域气候类型差异的影响需要制定不同缓解气候变化的策略。