基于Landsat 8遥感影像反演干旱区净初级生产力的尺度效应

遥感影像是不同尺度景观分析的数据源,不同尺度上占主导地位的地物景观信息是不同的;描述或解释许多环境问题时,都不能在单一尺度解决,因此多尺度分析已成为景观生态领域中的必要条件。本研究以玛纳斯河流域为研究区,以2013年分辨率为30 m的Landsat 8遥感影像作为原始数据,对其分别进行聚合平均,得到不同分辨率(30、150、330、660、990、1650、1980和3300 m)的遥感数据,并作为NPP遥感估算模型的输入参数,探究不同分辨率的植被净初级生产力情况。结果表明:随着尺度的扩展,农田净初级生产力均值随之下降,林地、草地和裸地净初级生产力估算值基本保持不变,就整体而言,分辨率30 m的植被NPP模拟值比分辨率990 m的NPP模拟值多5.36%。随着尺度的扩展,玛纳斯河流域净初级生产力平均值发生变化,产生尺度效应,主要是由土地覆盖类型引起的;而不同尺度的玛纳斯河流域NPP具有相似的空间格局,且其基本特征不变。     

运用遥感估算中国陆地植被净第一性生产力

净第一性生产力 (NPP)研究方法很多 ,运用NOAA_AVHRR的可见光波段、近红外波段和热红外波段来提取和反演地面参数 ,进而准确估算陆地植被净第一性生产力 ,是一种全新的研究手段。利用遥感数据进行生物量和净第一性生产力的估算 ,主要是采用光能利用率模型 ,即通过NPP与植物吸收的光合有效辐射 (APAR)和植物将所吸收的光合有效辐射转化为有机物的转化率 (ε)的关系来实现的。用数学公式可表达为 :NPP =(FPAR×PAR)×[ε ×σT×σE×σS× (1-Ym)× (1-Yg) ]。在遥感和地理信息系统技术的支持下 ,以 1990年每旬的 8km分辨率的NOAA_AVHRR 1～ 5通道的影像为数据源 ,对中国每旬的陆地植被净第一性生产力进行估算 ,然后累加得出全年的NPP值。估算结果 :1990年中国陆地植被NPP总量为 6 .13× 10 9tC·a-1,NPP最高值为 1812 .9gC/m2 。根据计算的结果 ,对中国大陆植被NPP的分布规律进行了分析。遥感模型能够以面代点 ,比较真实地反映陆地植被NPP的时空分布状况 ,与中国植被分布的地理规律性相符 ,这是其他统计模型所无法比拟的。     

新疆草地净初级生产力(NPP)空间分布格局及其对气候变化的响应

分析植被物候与净初级生产力对气候变化的响应一直是研究全球变化的核心内容之一。新疆草地生态系统极为脆弱,对气候和环境变化的影响十分敏感,在新疆地区开展草地物候和净初级生产力及其对气候变化的响应有着独特的意义。基于遥感数据和野外台站实测数据,利用CASA模型模拟了新疆草地植被净初级生产力(NPP),阐述了2001—2014年新疆地区草地的NPP的空间格局及与气象因子的关系。(1)通过实测生物量精度检验表明,CASA模型基本可以反映新疆地区草地植被NPP。(2)2001—2014年新疆草地NPP平均值为102.49 gC m~(-2) a~(-1)。不同草地类型的NPPA存在明显差异。其中,山地草甸平均NPP最高,达到252.37 gC m~(-2) a~(-1);温性草甸草原次之,为204.93 gC m~(-2) a~(-1)。高寒荒漠和温性荒漠的平均NPP最低,分别为43.94 gC m~(-2) a~(-1),53.11 gC m~(-2) a~(-1)。(3)新疆NPP的空间分布格局具有如下特点:山区NPP高于盆地NPP,北疆NPP高于南疆NPP;(4)降水能够促进新疆草地NPP增加,其中,夏季和秋季的降水对草地NPP的影响最为明显,温度对新疆地区草地NPP影响不大。降雨可以促进新疆草原NPP的增加。特别是在降水量较少但温度较高的草原,如温带荒漠草原、温带草原沙漠、温带沙漠、低地草甸等,年降水量和夏秋降水量对草地NPP有显著影响。温度对新疆草地NPP的影响不大。通过对新疆草地空间格局的分析,研究了草地NPP对气候变化的响应,为合理规划新疆草地的生产和利用,以及草地生态系统的健康发展和应对气候变化提供决策依据。     

基于GIS和RS的广东陆地植被生产力及其时空格局

在GIS和RS工具支持下,利用多时相遥感数据NOAA-AVHRRNDVI和地面气象数据研究了广东陆地植被净第一性生产力及其时空分布.结果表明广东陆地植被净第一性生产力的遥感估算值与实测值接近,效果较好;广东陆地植被净第一性生产力介于0～1568.9gC/(m2*a)之间,年平均净第一性生产力约为753.2(±277.0)gC/(m2*a),全省陆地生态系统每年约固定碳1.34×1014g.广东陆地植被净第一性生产力的地区差异显著,反映了广东陆地植被因受人类活动影响而比较破碎的特点;同样,广东陆地植被净第一性生产力的年变化显著,夏半年约为冬半年的4倍以上,这主要与该地区气温和水分条件的季节变化有关;即使是常绿阔叶林,其年净第一性生产力也有明显差异,且年变化显著.     

百年尺度地球系统模式模拟的陆地生态系统碳通量对CO2浓度升高和气候变化的响应

利用了加拿大地球系统模式CanE SM2(Canadian Earth System Model of the CCCma)的结果,针对百年尺度大气CO_2浓度升高和气候变化如何影响陆地生态系统碳通量这一问题,分析了1850—1989年间陆地生态系统碳通量趋势对二者响应,以及与关键气候系统变量的关系。结果表明,140年间,当仅仅考虑CO_2浓度升高影响时,陆地生态系统净初级生产力(NPP)增加了117.1 gC m~(-2)a~(-1),土壤呼吸(Rh)增加了98.4 gC m~(-2)a~(-1),净生态系统生产力(NEP)平均增加了18.7 gC m~(-2)a~(-1)。相同情景下,全球陆地生态系统的NPP呈显著增加的线性趋势(约为0.30 PgC/a~2),Rh同样呈显著增加线性趋势(约为0.25 PgC/a~2)。仅仅考虑气候变化单独影响时,NPP平均减少了19.3 gC/m~2,土壤呼吸减少了8.5 gC/m~2,NEP减少了10.8 gC/m~2。在此情景下,整个陆地生态系统的NPP线性变化趋势约为-0.07 PgC/a~2(P0.05),Rh线性变化趋势约为-0.04 PgC/a~2(P0.05)。综合二者的影响,前者是决定陆地生态系统碳通量变化幅度和空间分布的最重要影响因子,其影响明显大于气候变化。值得注意的是,CanE SM2并没有考虑氮素的限制作用,所以CO_2浓度升高对植被的助长作用可能被高估。此外,气候变化的贡献也不容忽视,特别是在亚马逊流域,由于当温度升高、降水和土壤湿度减少,NPP和Rh均呈显著减少趋势。     

四川植被净第一性生产力(NPP)对全球气候变化的响应

根据全球气候变化的趋势 ,利用生态信息系统 (EIS)技术 ,采用植被净第一性生产力模型 ,并结合海拔因素 ,模拟了四川植被净第一性生产力在未来气候 5种水热条件下空间分布格局的变化趋势。结果表明 ,当前四川植被的净第一性生产力 (NPP)从总体上沿东南向西北呈逐渐递减趋势。植被净第一性生产力与降水量呈明显正相关关系 ,二者曲线比较近似。与可能蒸散率呈明显负相关关系 ,与海拔关系比较复杂。在盆地内 ,NPP值主要取决于降水量的多少。在盆地向高原过渡地区和高山高原地区 ,植被净第一性生产力主要取决于可能蒸散率的大小。随着全球气候的变化 ,四川省的植被净第一性生产力将沿东南至西北方向发生面积和值的推移。当温度升高 2 5℃ ,降水量增加 10 %时 ,四川省的植被净第一性生产力将增加13 76 % ,随着降水量增加到 2 0 % ,其值将进一步升高 ,达到 10 92 2TDM·hm-2 ·年 -1。当温度升高 4℃ ,降水量增加 10 %时 ,四川省的植被净第一性生产力将增加 18 2 9% ,随着降水量减少到P 10 %时 ,其值将逐渐减少到 9 5 30TDM·hm-2 ·年-1。     

海南植被净初级生产力时空分布特征研究

海南是一个相对独立地理单元, 生态环境优越, 植被NPP是判定生态系统健康状况和可持续发展水平的重要指标。基于2000—2015年海南省MODIS NPP数据集, 采用趋势线分析法和相关分析法对海南被净初级生产力时空分布特征研究。结果表明: (1)2000—2015年海南省植被净初级生产力(NPP)呈现整体微弱的上升趋势, 植被年平均NPP变化范围为794.5—998.3 gC·m–2, 年平均值886.2 gC·m–2。(2)从空间分布看, 海南2000—2015年平均NPP分布呈现中高四周低的趋势, 其中年平均NPP>1000 gC·m–2主要分布在海南的中部山区, 年平均NPP<600 gC·m–2区域主要分布在海南的西部和北部的海岸带附近。(3)其中气候变化和人类活动是NPP变化的主要驱动因素, 但在不同区域影响的因子的影响程度存在差异。以上研究可为海南生态环境保护和评估提供参考。     

基于MODIS的中国草地NPP综合估算模型

草地生态系统是陆地生态系统分布最广的生态系统类型之一,其碳储量的估算在全球变化中的作用越来越受到重视。为了快速、便捷地实现中国草地净初级生产力(NPP)的估算,在获取野外调查资料与同期遥感影像数据的基础上,利用归一化植被指数(NDVI)以及气候数据,构建了草地NPP综合估算模型。模型包括叶面积指数(LAI)和光合累积量(PA)两个子模型,其中LAI子模型利用了遥感数据NDVI,PA子模型利用了温度、降水和辐射等气候数据。通过建模以外独立的实测数据的验证,模拟值与实测值之间有很好的相关性,R2为0.8519,相关性达到极显著水平。RMSE和RRMSE均较小,表明模型的模拟结果比较可靠。同时模拟值与实测值之间的平均相对误差仅为1.97%,模拟结果的准确度较高,因此利用上述模型估算中国草地NPP是可行的。以上结果为中国草地NPP估算提供了新的方法。     

中国西北干旱区植被碳汇估算及其时空格局

通过修正的CASA模型估算2001—2012年间西北干旱区陆地生态系统的净第一性生产力(NPP),并结合土壤微生物呼吸方程,计算出12a的净生态系统生产力(NEP),分析了植被碳汇的时空变化规律。结果表明:研究区的NPP表现出很强的随季节变化的规律,全年7月份NPP为最高值,12月为最低值,12年间NPP的年均值变化不大。2001—2012年研究区的植被碳汇在波动变化中有所增加,其中2006年的碳汇平均值最小,为609.04 g C m~(-2)a~(-1),2012年最大,为648.02 g C m~(-2)a~(-1);年内碳汇的最大值主要出现在5—7月;碳汇能力由大到小的植被类型为针叶林农田灌丛阔叶林草原荒漠草原。研究区多年平均碳汇量呈现自西向东逐渐增加的规律,西辽河流域草原区的NPP和碳汇平均值最大,塔里木盆地暖温带荒漠区最小。     

2001-2010年疏勒河流域植被净初级生产力时空变化及其与气候因子的关系

通过改进的光能利用率CASA模型估算2001-2010年间疏勒河流域陆地生态系统的净第一性生产力（NPP）,采用线性趋势分析、变异系数和Hurst指数等方法,分析了NPP的时空变化特征及其与气候因子的相关性。结果表明：①疏勒河流域NPP的空间分布具有明显差异,空间上呈现西北低、东南高的趋势,且具有较明显的经向"条带"分布特征,2001-2010年,NPP平均值为102.26 gC m^-2 a^-1。②2001-2010年,疏勒河流域NPP总体呈增长趋势,年际波动较大,NPP明显增加的区域占总面积25.15%,明显减小的区域约占11.93%。③Hurst指数分析显示,疏勒河流域NPP变化的同向特征强于反向特征,其中持续改善地区占总面积的78.3%,21.7%的区域将由改善转为退化。④在年尺度上,降水是植被NPP变化的主要影响因素,NPP与降水呈弱的正相关关系,与温度相关性不显著;在月尺度上,温度是NPP变化的主要控制因子。疏勒河流域NPP对气候因子不存在明显的时滞和累积效应。     

Estimating Vegetation Primary Production in the Heihe River Basin of China with Multi-Source and Multi-Scale Data

Estimating gross primary production (GPP) and net primary production (NPP) are significant important in studying carbon cycles. Using models driven by multi-source and multi-scale data is a promising approach to estimate GPP and NPP at regional and global scales. With a focus on data that are openly accessible, this paper presents a GPP and NPP model driven by remotely sensed data and meteorological data with spatial resolutions varying from 30 m to 0.25 degree and temporal resolutions ranging from 3 hours to 1 month, by integrating remote sensing techniques and eco-physiological process theories. Our model is also designed as part of the Multi-source data Synergized Quantitative (MuSyQ) Remote Sensing Production System. In the presented MuSyQ-NPP algorithm, daily GPP for a 10-day period was calculated as a product of incident photosynthetically active radiation (PAR) and its fraction absorbed by vegetation (FPAR) using a light use efficiency (LUE) model. The autotrophic respiration (Ra) was determined using eco-physiological process theories and the daily NPP was obtained as the balance between GPP and Ra. To test its feasibility at regional scales, our model was performed in an arid and semi-arid region of Heihe River Basin, China to generate daily GPP and NPP during the growing season of 2012. The results indicated that both GPP and NPP exhibit clear spatial and temporal patterns in their distribution over Heihe River Basin during the growing season due to the temperature, water and solar influx conditions. After validated against ground-based measurements, MODIS GPP product (MOD17A2H) and results reported in recent literature, we found the MuSyQ-NPP algorithm could yield an RMSE of 2.973 gC m^-2 d^-1 and an R of 0.842 when compared with ground-based GPP while an RMSE of 8.010 gC m^-2 d^-1 and an R of 0.682 can be achieved for MODIS GPP, the estimated NPP values were also well within the range of previous literature, which proved the reliability of our modelling results. This research suggested that the utilization of multi-source data with various scales would help to the establishment of an appropriate model for calculating GPP and NPP at regional scales with relatively high spatial and temporal resolution.     

利用CASA模型模拟西南喀斯特植被净第一性生产力

基于SPOT NDVI遥感数据并结合数字高程模型、气象数据和植被参数,利用实测植被生产力计算和修正最大光能利用率,通过改进CASA过程模型,本文估算了中国西南喀斯特地区1999—2003年的植被净第一性生产力（NPP）。结果表明：1）改进后的CASA模型模拟的植被NPP与实测值相关性显著,可较好用于西南喀斯特植被的NPP估算;2）西南8省市区1999—2000年喀斯特和非喀斯特植被的NPP有轻度增加,但空间变化不显著,2001年低值区范围增加,2002年NPP高值区的范围明显扩大,随后在2003年又降低,但仍高于2001年;3）5年间西南喀斯特地区年NPP的变化范围是381.7—439.9 gC m-2 yr-1,平均值为402.34 gC m-2 yr-1,逐年NPP波动中呈现总体增长趋势,平均增加值为9.93 gC m-2 yr-1,5年总增加量为11TgC,但非喀斯特地区的年NPP平均值和增加值都大于喀斯特地区;4）5年间喀斯特地区的热带森林、亚热带森林、灌丛和草地的逐年NPP均小于非喀斯特地区,温带森林和农业植被则相反;这6种典型植被年NPP均呈增加趋势,热带森林的增加值最大,草地最小,非喀斯特地区植被NPP的增长趋势相似,但每种植被的年NPP增加值均大于喀斯特地区。西南喀斯特地区植被NPP的时空变化与气温、降水和太阳辐射的变化有关,而喀斯特植被NPP低于非喀斯特地区,则主要由喀斯特地区水分匮缺、土壤贫瘠等恶劣条件而抑制植物生长造成的。     

2000-2018年京津冀地区植被净初级生产力时空演变及其驱动因素

基于MODIS-NDVI(Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer, Normalized Difference Vegetation Index)、气象站点及植被类型数据, 采用改进的CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach) 模型估算了2000-2018年京津冀地区NPP (Net Primary Productivity), 并采用趋势分析、相关分析等方法对该地区NPP时空分布特征及其影响因素进行了分析。结果表明: 1)时间上, 2000-2018年京津冀地区NPP整体呈增加趋势(slope=0.6535 gC·(m2·a)-1), 其中草地增速最快(slope=1.5123 gC·(m2·a)-1); 2)空间上, 2000-2018年年均NPP为349.96 gC·(m2·a)-1, 高值区主要集中在燕山山脉及太行山脉等地, 低值区主要集中在西北部高原以及东部沿海地区。西北高原及山地地区植被恢复显著, 中部及沿海区域NPP退化严重; 3)地形上, NPP随海拔升高呈“增加-减少-增加”的变化趋势, 随地形起伏度整体呈增加趋势, 不同植被NPP随地形的变化大致相同; 4)就相关性来看, NPP与气温整体呈负相关关系(r=-0.03), 与降水整体呈正相关关系(r=0.36), 降水对NPP影响更大; 5)就不同地形的NPP变化来看, 中海拔地区、丘陵及山地地区绿化趋势显著, 耕地、草地和林地恢复显著, NPP显著增加; 低海拔、低起伏度处, 受耕地NPP显著减少影响, 植被退化严重。     

河西走廊植被净初级生产力时空变化及其影响因子研究

干旱半干旱区植被NPP变化对全球碳循环有重要影响,该区域NPP对气候变化的响应表现出较大的时空异质性,其驱动机制并不十分清楚。选择中国河西走廊,利用随机森林算法估算了2002-2018年的NPP,基于偏导数法计算了气候与人类活动对NPP的影响。结果表明：（1）随机森林算法能较好的适用于干旱半干旱区NPP估算。（2）2002-2018年间河西走廊年NPP的平均值为153.32 gC m^-2 a^-1,总量为37.468 Tg C/a,呈东南向西北递减的分布特征,研究期间NPP呈2.37 gC m^-2 a^-1（P=0.09）增长趋势。（3）河西走廊NPP变化52.51%由气候因子贡献,47.49%由人类活动贡献。（4）在气候变化对NPP的影响中,降水主导了该区72.21%的区域,温度对NPP变化量的贡献占73.71%,前者影响着NPP变化格局,后者主导NPP变化数量。升温和增湿均有利于该区NPP增加,随着西北地区气候暖湿化,河西走廊植被会持续改善,该研究有助于理解干旱半干旱区NPP对气候变化的响应机制,为适应气候变化政策制定提供理论依据。     

黑河流域叶面积指数（LAI）空间尺度转换

为有机地整合利用不同分辨率遥感数据获取的陆面过程以及其他相关的环境变量,尺度问题越来越受到人们的重视.选取黑河张掖绿洲区为实验研究区,利用ETM 影像反演的LAI通过升尺度转换到900m分辨率,对LAI尺度转换过程中引起的误差进行了定量分析,尝试提出一种新的基于NDVI像元分解的更有效的升尺度转换方法.研究发现非线性的升尺度算法引起的误差不超过 10.5%,且误差大小与地表异质性程度正相关,而地表异质性是导致LAI尺度转化误差的主要原因,严重时可能造成 45%的偏差,但纯像元LAI的计算不受尺度影响.提出的基于NDVI像元分解的LAI升尺度转换算法,分两步考虑了地表异质性问题,很好的实现了研究区30m空间精度 LAI向900m的尺度转换,该方法应用于干旱、半干旱的中国西北黑河流域NASA 发布的MODIS LAI产品校正,取得了良好效果.     

考考赖沟流域植被生产力模拟

 该文应用气象数据、土壤物理属性实测数据、土壤水分分布式动态模型和植被表面净辐射模型的模拟结果,利用多元线性回归分析方法,建立 了植被净第一性生产力模型,实现了鄂尔多斯高原东部砂质荒漠化地区考考赖沟流域尺度上30 m×30 m空间分辨率的植被生产力精确模拟,并 且用植被生产力的野外实测数据对模拟结果进行了验证表明: 实测值与模拟值在固定沙丘、半固定沙丘和样线2上都达到0.05显著性相关水平; 不同位置的实测植被生 产力数据多分布在1∶1直线附近,模拟值与实测值吻合较好;植被生产力实测值与模拟值的相对误差范围为3.22%～ 6.27%,偏斜度范围在-12.84%～4.43%。该文的研究方法可以为流域尺度上植被生产力的精确模拟提供借鉴和参考。     

基于地理探测器的岷江中下游地区植被NPP时空格局演变及其驱动力研究

植被净初级生产力作为反映植被生态系统对气候变化响应的重要指标,是长期以来备受世界各国关注的焦点问题。论文以岷江中下游地区为研究区域,基于2000—2015年MODIS NPP数据,结合同年期海拔、气温、降水、土地利用类型等,运用地理探测器等模型方法,诊断植被NPP分布的主要驱动力,并揭示了不同时段的驱动力决定力的变化。结果表明:(1)2000—2015年岷江中下游植被NPP平均值为513.93gC/m~2;植被年均NPP最大值出现在2000年石棉县北部硗碛藏族乡的林地分布区,为1876gC/m~2,最小值出现在2005年五通桥区中部竹根镇的平原旱地分布区,最小值为26.98gC/m~2;植被NPP具有较强的时空分异性,NPP总量变化除了受NPP强度影响外,植被覆盖总面积是其另外主要的影响因素。(2)影响植被NPP分布的主导因素包括气温、海拔、土地利用等,各因素对NPP分布的决定力存在明显差异。(3)不同时间植被NPP空间分布的驱动力存在明显差异,主要表现在其变化受人类扰动的影响越来越强烈。刻画岷江中下游植被NPP时空演变,并揭示其主要驱动力,可为研究区生态安全预警和生态补偿提供数据支撑和辅助决策。     

土地利用转变与海拔高度协同作用黄土高原植被固碳变化特征

全球固碳释碳问题一直是近年来关乎民生的热点话题,区域碳源/碳汇对生态环境的重要性不言而喻。基于CASA模型估算黄土高原1990—2015年植被净初级生产力的年际变化,并分析土地利用变化、海拔高度及两者协同作用对其综合影响,结果表明：(1)黄土高原1990—2015年植被NPP与植被固碳总体呈增加趋势,年均NPP增速2.74 gC m^-2 a^-1,年均固碳增速1.13 TgC/a,研究区林地年均NPP(619.5 gC m^-2 a^-1)远超其他用地类型,固碳效果理想;(2)黄土高原年均NPP随高程的增加先降低后升高,年总NPP和固碳量随高程增加变化趋势相反;(3)研究区土地利用转变类型中退耕还林的植被固碳效果最好;而林地变为耕地或草地均不能达到固碳目的,此外,更推荐在研究区海拔低于1500 m变草为耕,海拔高于1500 m退耕还草,海拔高于3000 m变耕、草为林。以期为区域尺度的生态环境建设提供一定的参考和科学依据。     

1982-2010年中国草地净初级生产力时空动态及其与气候因子的关系

植被净初级生产力（NPP）及其与气候变化的响应研究是全球变化的核心内容之一。论文基于长时间序列遥感数据和气象数据,通过光能利用率模型（Carnegie-Ames-Stanford approach, CASA模型）模拟了1982-2010 年中国草地NPP,进而分析其时空变化特征及其与气候水热因子的相关性。结果表明：（1）1982-2010年中国草地年平均NPP为282.0 gC m^-2a^-1,年总NPP的多年平均值为988.3 TgC;空间分布上呈现东南部高西北部低的特征。（2）近30年中国草地NPP增加速率为0.6 gC m^-2a^-1,呈增加趋势的面积占中国草地总面积的67.2%;总体上,中国草地NPP呈极显著和显著增加的比例（35.8%、8.0%）大于呈极显著和显著减少的比例（5.8%、4.8%）;NPP明显增加的区域主要包括青藏高原西部、阿拉善高原、新疆西部;明显降低的区域主要分布在内蒙古地区;不同年代际和不同草地类型的NPP变化趋势差异明显。（3）草地NPP与降水量的相关性高于与温度的相关性。不同草地类型NPP对气温、降水量的响应程度不同,其中温性荒漠草原 、温性草原、温性草甸草原的NPP与降水量均达到显著正相关（P<0.05）。     

基于遥感和过程模型的亚洲东部陆地生态系统初级生产力分布特征

利用美国环境预测中心的再分析气象资料和由GIMMS NDVI 资料生成的叶面积指数对BEPS生态模型进行驱动,模拟分析了2000-2005年亚洲东部地区总初级生产力（GPP）和总净初级生产力（NPP）的时空变化特征.在进行区域模拟计算前,使用15个站点不同生态系统的GPP观测数据及1300个样点的NPP观测数据对模型进行验证.结果表明： BEPS模型能较好地模拟不同生态系统的GPP和NPP变化,模拟的GPP与观测数据之间的R2为0.86～0.99,均方根误差（RMSE）为0.2～1.2 g C·m-2·d-1;BEPS模拟值能够解释78%的年NPP变化,其RMSE为118 g C·m-2·a-1.2000-2005年,亚洲东部地区GPP和NPP总量平均值分别为21.7和10.5 Pg C·a-1.NPP和GPP具有相似的时空变化特征.研究期间,NPP总量的变化范围为10.2～10.7 Pg C·a-1, 变异系数为2.2%.NPP由东南向西北显著减少,高值区〖JP2〗（>1000 g C·m-2·a-1）出现在东南亚海岛国家,我国的西北干旱沙漠地区为低值区（<30 g C·m-2·a-1）,〖JP〗其空间格局主要由气候因子决定.不同国家的人均NPP差异很大,其中,蒙古最高,达70217 kg C·a-1,远高于中国的人均NPP（1921 kg C·a-1）,印度的人均NPP最小,为757 kg C·a-1.