李军玲，邹春辉，刘忠阳，郭其乐，郭 鹏

（1．中国气象局农业气象保障与应用技术重点开放实验室，河南 郑州450003；2．河南省气象科学研究所，河南 郑州450003）

植被净第一性生产力（net primary productivity，NPP）是指绿色植物在单位面积、单位时间内所累积的有机物数量［1］。NPP作为地表碳循环的重要组成部分，不仅直接反映了植被群落在自然环境条件下的生产能力，表征陆地生态系统的质量状况，而且是判定生态系统碳汇和调节生态过程的主要因子［2］，在全球变化及碳平衡中扮演着重要的作用。

NPP的研究方法很多，但在区域或全球尺度上，人们无法直接、全面地测量，因此利用模型估算NPP已成为一种重要且被广泛接受的研究方法［3－4］。目前国内外关于NPP的模型很多。Ruimy和Saugier［5］把这些模型概括为3类，即统计模型（statistical mode）、参数模型（parameter mode）和过程模型（process－based model）。统计模型也称为气候相关模型，以 Miami模型、Thornthwaite Memorial模型等为代表。统计模型是利用气候因子来估算NPP，因此大部分统计模型估算的结果是潜在植被生产力。过程模型是在参数模型上的引申，其中最为普通的处理方式是在参数模型基础上加上温度、水分及养分等参数，代表性的模型有TEM（terrestrial ecosystem model）模 型、BIOME－BGC（biome bio－geochemical cycles model）模型等。这些过程模型是从植被机理出发而建立的NPP模型，因此在大尺度NPP和全球循环研究中被广泛应用。随着遥感和计算机技术的发展，利用遥感模型进行NPP估算已深入到许多领域。遥感作为唯一能重复连续获取地表环境数据的手段克服了以往以点代面尺度推绎过程中的累积误差［6］，使将实地测量数据与卫星遥感信息相结合，联系植物生理生态学过程和环境因子的NPP模型研究成为当前研究的热点［7］。……