《中国陆地生态系统固碳现状、速率和潜力研究专著：基于遥感和模型模拟的中国陆地生态系统碳收支》全面系统地介绍了应用卫星遥感和生态系统过程模型，开展陆地生态系统碳收支研究的模型方法，包括原有模型的改进、新模型的发展、及基于模型-数据融合方法的模型参数优化。在模型方法探讨基础上，分析了区域、全国、甚至全球尺度陆地生态系统碳固定和碳释放空间格局和近30年动态变化，并阐释了其空间形成和年际变化机制。
　　《中国陆地生态系统固碳现状、速率和潜力研究专著：基于遥感和模型模拟的中国陆地生态系统碳收支》的研究内容是近年来国际研究热点和国际前沿，大部分内容和结论都是作者的原创性成果，为我国未来在卫星遥感技术在生态系统监测及全球气候变化应用领域的研究打下了良好的基础。卫星遥感技术已经广泛地应用于地理相关科学研究、社会经济建设及日常生活中；陆地生态系统温室气体吸收和排放监测为核心的全球气候变化话题已经成为国际政治议题。在此背景下，应用卫星遥感和生态模型开展陆地生态系统碳收支研究，是国际研究热点和前沿，在“碳专项”项目支持下，系统开展其方法论及碳循环过程和机理研究，《中国陆地生态系统固碳现状、速率和潜力研究专著：基于遥感和模型模拟的中国陆地生态系统碳收支》成果将推动和引领该领域科学发展。
　　《中国陆地生态系统固碳现状、速率和潜力研究专著：基于遥感和模型模拟的中国陆地生态系统碳收支》可供从事全球环境和气候变化研究、生态环境保护及从事林业和农业研究的科技工作者和有关院校师生参考。

第1章 生态系统碳循环模型
1．1 陆地生态系统碳循环
1．1．1 全球碳循环
1．1．2 陆地碳循环过程
1．2 陆地生态系统碳循环模型
1．2．1 陆地生态系统碳循环模型发展
1．2．2 陆地生态系统碳循环模型类型
1．3 陆地生态系统碳循环模型介绍
1．3．1 生物地球化学模型
1．3．2 生态过程-遥感模型
1．4 陆地生态系统碳循环模型的研究动向
1．4．1 碳氮耦合循环模型的发展
1．4．2 应用生态试验改进生态系统碳循环模型
参考文献

第2章 生态系统光能利用率模型
2．1 植被光能利用效率（LUE）研究
2．1．1 LUE不同定义及其内涵
2．1．2 LUE测算方法
2．1．3 影响LUE的环境和生物要素
2．1．4 典型陆地生态系统LUE的大小及变异特征
2．1．5 LUE研究中的几个关键问题
2．2 基于遥感的生态系统总初级生产力（GPP）模型研究
2．2．1 模型概述
2．2．2 主要模型
2．2．3 模型关键参数
2．2．4 小结
参考文献

第3章 陆地生态系统机理性过程模型
3．1 机理性生态模型简介
3．2 生态系统碳循环主要过程模拟方法
3．2．1 光合作用模拟方法
3．2．2 生态系统呼吸模拟
3．2．3 氮对生态系统碳吸收和分配的影响模拟
3．2．4 土壤温湿度的模拟
3．3 机理性生态模型参数优化
3．3．1 模型参数优化的主要方法
3．3．2 基于集合卡尔曼滤波的模型参数优化方法
3．3．3 BEPS模型的参数优化结果
3．4 小结
3．4．1 机理性生态模型结构的优化
3．4．2 加强机理性生态模型与遥感信息的融合
3．4．3 机理性生态模型参数优化
3．4．4 机理性生态模型与观测数据同化
3．4．5 开展模型比较试验
3．4．6 考虑扰动因子对生态系统碳收支的影响
3．4．7 发展多模型结果集成方法
参考文献

第4章 生态系统蒸散的遥感反演模型
4．1 引言
4．2 蒸散与生产力遥感模型的发展
4．2．1 生态系统蒸散遥感模型的发展进展
4．2．2 陆地生态系统总初级生产力GPP遥感模型发展进展
4．3 蒸散与生产力遥感模型介绍
4．3．1 ARTS遥感蒸散模型
4．3．2 全球陆地生态系统碳通量（TEC）GPP模型
4．4 模型数据集及预处理
4．4．1 涡度相关数据
4．4．2 MODISLAI／FPAR产品（MOD15A2）
4．4．3 MODISGPP产品（MOD17A2）
4．4．4 全球气象、土壤和植被数据
4．5 蒸散与生产力遥感模型评估
4．5．1 ARTS蒸散模型评估
4．5．2 TECGPP模型评估
4．6 蒸散与生产力遥感模型的不确定性分析
4．6．1 蒸散模型的不确定性分析
4．6．2 GPP遥感模型的不确定性讨论
4．7 结论与展望
参考文献

第5章 生态系统过程遥感模型
5．1 引言
5．2 生态系统过程-遥感模型的发展
5．2．1 经验模型
5．2．2 过程模型
5．2．3 遥感参数模型
5．2．4 遥感在生态过程模型中的应用
5．3 主要生态系统过程-遥感模型回顾
5．3．1 遥感驱动的过程机理模型——BEPS模型
5．3．2 遥感-过程耦合模型（GLOPEM-CEVSA）
5．3．3 遥感参数模型（NEERSM）
5．3．4 基于散射辐射的生产力模型CI-LUE构建与模拟
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
5．5 小结
参考文献

第6章 陆地生态系统碳管理模型
6．1 陆地生态系统碳管理概述
6．1．1 引言
6．1．2 陆地生态系统碳管理模型类型
6．2 农田生态系统碳管理
6．2．1 农田生态系统碳循环
6．2．2 农田生态系统碳管理模型
6．2．3 农田生态系统碳循环模型研究动态
6．2．4 农田秸秆还田碳管理模型实例——EPIC模型
6．3 森林生态系统碳管理
6．3．1 森林生态系统碳循环
6．3．2 森林生态系统碳管理模型
6．3．3 管理措施对森林生态系统碳循环的影响
6．3．4 森林生态系统碳管理模型研究动态
6．3．5 森林生态系统碳管理模型实例——G4M模型
6．4 草地生态系统碳管理
6．4．1 草地生态系统碳循环
6．4．2 草地生态系统管理与碳汇潜力
6．4．3 草地生态系统碳循环模型
6．4．4 草地生态系统碳管理模型
参考文献

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
7．1 模型数据融合方法
7．1．1 敏感性分析方法
7．1．2 参数估计方法
7．1．3 不确定性分析方法
7．2 涡度相关通量数据的不确定性分析
7．2．1 涡度相关通量数据的观测误差
7．2．2 涡度相关通量观测数据处理方法的误差
7．3 基于模型数据融合的典型陆地生态系统碳循环模拟
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
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
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
参考文献

第8章 中国陆地生态系统碳收支综合模拟分析
8．1 引言
8．2 中国陆地生态系统固碳现状综合分析
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
8．2．2 极端气候事件对中国陆地生态系统NPP的影响
8．2．3 东亚地区陆地生态系统碳水循环的时空变化特征
8．2．4 东亚地区陆地生态系统碳收支的集成模拟分析
8．3 中国陆地生态系统碳管理情景模拟分析
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
8．3．2 基于G4M模型中国森林固碳潜力分析
8．4 小结
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
8．4．2 中国陆地生态系统碳管理情景模拟分析
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
参考文献