摘要：Ecosystems in China have been absorbing anthropogenic CO2 over the last three decades. Here, we assess future carbon uptake in China using models from phase 5 of Coupled Model Intercomparison Project under four socio-economic scenarios. The average of China's carbon sink from 2006 to 2100 represented by multimodel mean net ecosystem production(NEP) is projected to increase(relative to averaged NEP from 1976 to 2005) in the range of 0.137 and 0.891 Pg C a-1across differentscenarios. Increases in NEP are driven by increases in net primary production exceeding increases in heterotrophic respiration, and future carbon sink is mainly attributed to areas located in eastern China. However, there exists a considerable model spread in the magnitude of carbon sink and model spread tends to be larger when future climate change becomes more intense. The model spread may result from intermodel discrepancy in the magnitude of CO2 fertilization effect on photosynthesis, soil carbon turnover time, presence of carbon-nitrogen cycle and interpretation of land-use changes. For better quantifying future carbon cycle, a research priority toward improving model representation of these processes is recommended.

摘要：基于遥感技术,利用1982—2010年间NOAA-AVHRR卫星获得的归一化植被指数(normalizeddifference vegetation index,NDVI)数据对全国29年来的草地生长动态变化及其与温度、降水的相关关系进行分析。结果表明:29年来,全国草地生长季NDVI总体上呈显著增加趋势(R2=0.25,p<0.01),尤其是在1982—1999年间(R2=0.60,p<0.01),而自20世纪90年代末开始失速。值得注意的是,最近十几年(1999—2010年)草地生长季NDVI变化趋势的大小和方向基本上取决于起始年份的选择,因而这一阶段草地生长的总体趋势不显著。不同地区、不同时段生长季NDVI变化趋势的空间分布存在较大差异。草地生长在1982—1999年间呈广泛(约占85%)增加趋势,在1999—2010年间出现较大范围(约占50%)的逆转,尤以干旱、半干旱地区的草地植被生长下降趋势最明显。水热组合状况是影响这一变化的主要原因。生长季平均NDVI与气候因子之间的相关关系分析表明,全国大部分地区草地生长变化主要受降水驱动,对于部分高寒和湿润、半湿润地区的草地,生长季NDVI与温度关系密切,温度上升对该地区草地生长有利。

摘要：过程模型是探究生态系统内部运行机制的一个重要手段,但在这方面,我国目前所开展的原创性工作还比较少,鉴此,本文介绍了一个自主研发的、复杂程度适中、用户易于使用、结构合理、过程机理明确、接口丰富的生态系统过程模型,同时将其命名为Forest-CEW.该模型借鉴了陆面过程模式的框架,对现有的知识进行了整合,而且它还注重对环境生物物理过程和生理过程的刻画,具有友好的用户界面设计.为了验证模型的模拟效果,本文还将其模拟的结果与日本苫小牧站的实测数据进行了对比与分析,结果表明:其模拟效果非常理想,实测和模拟结果的线性回归斜率接近1. 0,决定系数达到了0. 88,并且其可以成功地再现生态系统的内部主要过程.此外,通过在实践中的不断改进,该模型还有望给业界提供更多有益的信息,从而使人们对生态系统的内部过程有更深入的理解.