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第1章 生态系统碳循环模型1

1.1 陆地生态系统碳循环1

1.1.1 全球碳循环1

1.1.2 陆地碳循环过程2

1.2 陆地生态系统碳循环模型9

1.2.1 陆地生态系统碳循环模型发展10

1.2.2 陆地生态系统碳循环模型类型11

1.3 陆地生态系统碳循环模型介绍16

1.3.1 生物地球化学模型16

1.3.2 生态过程-遥感模型19

1.4 陆地生态系统碳循环模型的研究动向22

1.4.1 碳氮耦合循环模型的发展22

1.4.2 应用生态试验改进生态系统碳循环模型23

参考文献32

第2章 生态系统光能利用率模型41

2.1 植被光能利用效率（LUE）研究41

2.1.1 LUE不同定义及其内涵41

2.1.2 LUE测算方法43

2.1.3 影响LUE的环境和生物要素46

2.1.4 典型陆地生态系统LUE的大小及变异特征53

2.1.5 LUE研究中的几个关键问题57

2.2 基于遥感的生态系统总初级生产力（GPP）模型研究58

2.2.1 模型概述58

2.2.2 主要模型58

2.2.3 模型关键参数60

2.2.4 小结65

参考文献66

第3章 陆地生态系统机理性过程模型71

3.1 机理性生态模型简介71

3.2 生态系统碳循环主要过程模拟方法72

3.2.1 光合作用模拟方法72

3.2.2 生态系统呼吸模拟76

3.2.3 氮对生态系统碳吸收和分配的影响模拟79

3.2.4 土壤温湿度的模拟82

3.3 机理性生态模型参数优化86

3.3.1 模型参数优化的主要方法86

3.3.2 基于集合卡尔曼滤波的模型参数优化方法87

3.3.3 BEPS模型的参数优化结果87

3.4 小结94

3.4.1 机理性生态模型结构的优化95

3.4.2 加强机理性生态模型与遥感信息的融合95

3.4.3 机理性生态模型参数优化95

3.4.4 机理性生态模型与观测数据同化95

3.4.5 开展模型比较试验95

3.4.6 考虑扰动因子对生态系统碳收支的影响96

3.4.7 发展多模型结果集成方法96

参考文献96

第4章 生态系统蒸散的遥感反演模型99

4.1 引言99

4.2 蒸散与生产力遥感模型的发展100

4.2.1 生态系统蒸散遥感模型的发展进展100

4.2.2 陆地生态系统总初级生产力GPP遥感模型发展进展102

4.3 蒸散与生产力遥感模型介绍104

4.3.1 ARTS遥感蒸散模型104

4.3.2 全球陆地生态系统碳通量（TEC）GPP模型107

4.4 模型数据集及预处理108

4.4.1 涡度相关数据108

4.4.2 MODIS LAI／FPAR产品（MOD15A2）112

4.4.3 MODIS GPP产品（MOD17A2）113

4.4.4 全球气象、土壤和植被数据113

4.5 蒸散与生产力遥感模型评估114

4.5.1 ARTS蒸散模型评估114

4.5.2 TEC GPP模型评估122

4.6 蒸散与生产力遥感模型的不确定性分析132

4.6.1 蒸散模型的不确定性分析132

4.6.2 GPP遥感模型的不确定性讨论134

4.7 结论与展望137

参考文献138

第5章 生态系统过程-遥感模型146

5.1 引言146

5.2 生态系统过程-遥感模型的发展146

5.2.1 经验模型146

5.2.2 过程模型147

5.2.3 遥感参数模型149

5.2.4 遥感在生态过程模型中的应用150

5.3 主要生态系统过程-遥感模型回顾151

5.3.1 遥感驱动的过程机理模型——BEPS模型151

5.3.2 遥感-过程耦合模型（GLOPEM-CEVSA）170

5.3.3 遥感参数模型（NEERSM）184

5.3.4 基于散射辐射的生产力模型CI-LUE构建与模拟201

5.4 遥感监测和模拟生态系统过程中的新机遇——叶绿素荧光210

5.5 小结212

参考文献212

第6章 陆地生态系统碳管理模型222

6.1 陆地生态系统碳管理概述222

6.1.1 引言222

6.1.2 陆地生态系统碳管理模型类型224

6.2 农田生态系统碳管理225

6.2.1 农田生态系统碳循环225

6.2.2 农田生态系统碳管理模型225

6.2.3 农田生态系统碳循环模型研究动态229

6.2.4 农田秸秆还田碳管理模型实例——EPIC模型231

6.3 森林生态系统碳管理252

6.3.1 森林生态系统碳循环252

6.3.2 森林生态系统碳管理模型253

6.3.3 管理措施对森林生态系统碳循环的影响254

6.3.4 森林生态系统碳管理模型研究动态255

6.3.5 森林生态系统碳管理模型实例——G4M模型256

6.4 草地生态系统碳管理262

6.4.1 草地生态系统碳循环262

6.4.2 草地生态系统管理与碳汇潜力263

6.4.3 草地生态系统碳循环模型265

6.4.4 草地生态系统碳管理模型266

参考文献267

第7章 基于模型数据融合的陆地生态系统碳收支模拟研究274

7.1 模型数据融合方法274

7.1.1 敏感性分析方法274

7.1.2 参数估计方法276

7.1.3 不确定性分析方法277

7.2 涡度相关通量数据的不确定性分析279

7.2.1 涡度相关通量数据的观测误差279

7.2.2 涡度相关通量观测数据处理方法的误差281

7.3 基于模型数据融合的典型陆地生态系统碳循环模拟282

7.3.1 长白山阔叶红松林生态系统碳通量模拟及其不确定性分析283

7.3.2 千烟洲亚热带人工针叶林碳水通量模拟及其不确定性分析285

7.4 基于模型数据融合的青藏高原高寒草甸总初级生产力的模拟及其不确定性分析288

参考文献292

第8章 中国陆地生态系统碳收支综合模拟分析294

8.1 引言294

8.2 中国陆地生态系统固碳现状综合分析295

8.2.1 中国过去30年陆地生态系统GPP和NPP时空变异及其对气候变化的响应295

8.2.2 极端气候事件对中国陆地生态系统NPP的影响304

8.2.3 东亚地区陆地生态系统碳水循环的时空变化特征309

8.2.4 东亚地区陆地生态系统碳收支的集成模拟分析316

8.3 中国陆地生态系统碳管理情景模拟分析320

8.3.1 基于EPIC模型中国农田土壤碳储量及固碳潜力变化趋势320

8.3.2 基于G4M模型中国森林固碳潜力分析326

8.4 小结341

8.4.1 1982～2011年中国陆地生态系统GPP和NPP时空变异及其对气候变化的响应341

8.4.2 中国陆地生态系统碳管理情景模拟分析341

8.5 基于遥感和模型的陆地生态系统碳收支研究发展趋势342

参考文献345