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森林是陆地生态系统的主体,森林碳循环在陆地碳循环系统中占有重要地位。本研究在站点尺度对小时步长碳循环模型BEPSHourly进行了模型优化和验证,并在区域尺度上探究了小时步长碳循环模型与日步长碳循环模型的协同应用方法。首先在站点尺度(通量塔有效覆盖区)收集BEPSHourly模型的驱动及验证数据,利用迭代方法对主要光合作用参数—最大羧化速率(Vc max)和最大电子传递速率Umax)进行参数优化；根据东北地区不同林分类型各器官生物量分配的研究结果,对BEPSHourly模型中不同林分类型的生物量分配参数进行优化；以辐射传输模型为切入点,考虑林冠层二次透过现象及多次反射的影响,优化辐射传输模型,以期在更准确求得净辐射的基础上,提高BEPSHourly模型对潜显热通量的模拟能力；利用数据同化算法—集合卡尔曼滤波(EnKF)对BEPSHourly模型预测的土壤湿度进行校正,减少计算误差随着时间的累积；利用优化后的BEPSHourly模型进行土壤温度模拟及验证分析、地表雪深度变化模拟及验证分析和冠层温度模拟；对NPP的主要影响因子—叶面积指数和气象因子(温度、降水、风速、太阳总辐射、相对湿度)进行定量敏感性分析。在区域尺度上,收集BEPSDaily模型的区域驱动数据,由于现有的MODIS LAI产品无法满足应用需求,开展适用于中小区域尺度的时间序列林地LAI快速估测方法研究；研究BEPSDaily和BEPSHourly各自的特点及适用性,重点分析了主要光合作用参数Vcmax、Jmax由BEPSHourly模型向BEPSDaily模型进行传递的可靠性,在参数传递可靠性分析的基础上制定了BEPSHourly模型与BEPSDaily模型协同应用方法；基于优化后的BEPSHourly在站点尺度模拟和分析GPP、NPP的日内变化规律,并基于优化后的区域BEPSDaily模型进行区域NPP估测和碳源／汇空间分析。综上,研究结果表明：1、对于东北落叶阔叶林,当Vc max为41.1 μmol·m-2·s-1、Jmax 为 82.8 μmol·m-2·s-1时,基于BEPSHourly模拟的2011年逐日GPP与观测数据进行比较的RMSE最小,为1.10 g C·m-2·d-1,R2最高,为0.95。经过光合作用参数Vc max和Jmax优化后,BEPSHourly模型能更能好地模拟GPP的季节变化。2、阔叶林叶子占地上生物量的4%,枝干占地上生物量的96%；混交林叶子占地上生物量的5%,枝干占地上生物量的95%；针叶林叶子占地上生物量的6%,枝干占地上生物量的94%；地下生物量与地上生物量存在显著的线性关系,将模型中地下地上生物量比率常数优化为两者的线性关系表达式。3、考虑林冠层二次透过现象及多次反射的影响,模型优化后模拟的潜热通量的R2由0.769提高到了0.792, RMSE由50.77 W／m2减少到47.84WW／m2,显热通量的R2由0.684提高到了0.705, RMSE由48.42 W／m2减低为45.86 W／m2,潜显热通量模拟值与实测值存在显著的相关关系；潜显热月平均日内变化均为单峰曲线,中午达到最大值,晚上及凌晨较低；相比显热通量,潜热通量的季节性变化较为显著,在生长季潜热通量远远高于非生长季,与植被的生长呈现伴随的正相关关系,显热通量在植被旺盛期呈现低峰状态。4、数据同化前,模型模拟与站点观测的土壤湿度的RMSE为0.1198,间隔0.5h引入观测数据进行同化后,RMSE降低到0.0293,模拟结果得到较明显的改善；同化数据引入频率越高,同化后模拟的土壤湿度与观测土壤湿度的RMSE越小,即同化模拟效果越好,当同化频率为15d时,同化系统对土壤湿度的模拟能力与未经同化的模型基本相当。5、NPP与LAI呈现非线性正相关关系,敏感度S为0.292,敏感等级为Ⅲ; NPP先随着温度的增加而增加,后随着温度的增加而减少,其敏感度S为0.594,敏感等级为Ⅳ; NPP随着降水量的增加基本保持不变,说明在目前降水量降低30%到增加30%的范围内未包含对植被生长有抑制或者促进作用的降水量范围,敏感度S为0.0005,敏感等级为Ⅰ; NPP与太阳总辐射呈现非线性正相关关系,敏感度S为0.310,敏感等级为Ⅲ; NPP随着风速的增加基本保持不变,敏感度S为0.015,敏感等级为Ⅰ; NPP与相对湿度呈现非线性正相关关系,敏感度S为0.159,敏感等级为Ⅱ。6、本研究提出了中小区域逐日LAI快速估测方法,利用MODIS LAI产品提取LAI归一化生长曲线,基于传统的遥感统计模型估计LAI最大值,将两者简单相乘估测时间序列LAI。与实测值进行比较,阔叶林2样地的RMSE分别为0.40、0.49,混交林样地RMSE为0.59,此方法可简单、快速为中小区域尺度的其他研究提供有效的时间序列LAI数据。7、BEPSHourly模型优化的主要光合作用参数可以直接引入BEPSDaily模型,使其达到较高的模拟能力；GPP、NPP的季节性变化较为显著,与植被的生长和温度的增加呈现伴随的正相关关系；在区域尺度,利用优化后的BEPSDaily模型进行区域NPP估测,2011年帽儿山地区GPP、NPP单位面积平均值分别为1265.56 g C·m-2·a-1、628.40 gC.m-2·a-1；不同林分类型的初级生产力为阔叶林>混交林>针叶林。