生态系统碳循环问题是与当今人类生存和发展休戚相关的全球气候变化研究中的热点问题。生态系统生产力不仅是表征植被活动的重要变量，而且是判定生态系统碳源碳汇和调节生态过程的主要因子和重要植被指标，在全球变化中占有非常重要的地位。陆地植被生产力是陆地生态系统碳循环、碳通量研究最重要的指标。植被生产力以及相关参数的获取主要基于地面单点测量和模型模拟(包括遥感反演)。地面单点测量工作量大，无法满足区域扩展的需要。因此，模型模拟成为区域或全球尺度陆地植被生产力研究最主要的方法。模型模拟有自身的局限性，模拟结果往往与真实状况存在较大差异。提高植被生产力模型模拟的精度一般有两种方法：一种是对模型进行改进、优化；另一种是模型与观测结合，利用数据同化方法，通过观测对模型运行轨迹进行调整，对模拟偏差进行校正，使得模拟结果同时携带模型与观测两方面的信息，从而有效降低模型结果的误差，提高模拟精度。　　本文中，对馆陶观测站点观测的涡度相关(EC)数据进行处理，同时考虑到农田生态系统的人为作用，对BIOME-BGC模型进行调整。在调整后，以该站点气象数据、站点信息参数和生理生态参数作为输入，利用BIOME-BGC模型进行农田生态系统二氧化碳通量模拟。并在此基础上，结合MODIS植被指数产品(MYD13NDVI)与PROSAIL模型，用集合卡曼滤波(EnKF)同化技术实现遥感信息与物理模型的结合。　　结果表明，通量塔观测的数据可以较好的反应出馆陶站附近农田生态系统NEP随农作物生长发育而产生的变化；利用调整后的BIOME-BGC模型可以模拟出冬小麦在返青后到收割的NEP，但对小麦结穗后到收割时间段内的变化模拟与观测数据不是十分相符；利用集合卡曼滤波以LAI为接入点进行遥感数据与模型的同化，可在一定程度上让模拟结果体现出收割这一非自然过程，同化后的模拟结果明显好于未经过同化的结果，模型模拟值与实测通量值之间的决定系数R2由0.592提高到0.827。同时，在模拟农田生态二氧化碳通量时，关于作物生长期、两季作物模拟等过程还需进一步改进。