陆地生态系统碳循环和水循环是陆地表层系统物质和能量循环的核心，也是两个相互耦合的基本生态学过程，是当前生态系统生态学的核心研究领域。本书在概述生态系统碳水循环监测与模拟的理论基础上，基于气象、遥感、涡度相关、站点观测和模型模拟等系列技术，以宁夏盐池荒漠草原为案例，详细研究了气候变化和人类活动影响下的荒漠草原生态系统碳水循环的特征与规律。本书在荒漠草原生态系统碳水循环的过程与机理研究方面具有较高的理论价值，在荒漠草原区人工灌丛林碳水循环规律方面也具有一定认识，可为地方政府制定适宜的水资源供需调控和可持续经营策略提供科学依据。 本书可供生态学、环境科学、地理学、林学、草业科学等领域的教学和科研人员参考，对林草、国土、农业等部门的管理人员也有参考价值。

第1章 草原生态系统碳水循环研究进展
　　陆地生态系统碳水循环是全球变化生态学研究的核心科学问题，在全球变化愈加激烈的当前，全球陆地生态系统碳水循环的研究也蓬勃发展，国内外学者已在不同生态系统类型区利用不同的观测与模拟技术开展了陆地生态系统碳水循环研究，且取得了卓有成效的进展。本章重点以草原生态系统为例，综述当前碳循环和水循环所取得的*新研究进展，总结当前草原生态系统碳水循环研究所聚焦的重点科学问题，分析不同研究方法的优缺点。在此基础上，以期指出宁夏荒漠草原在生态恢复与重建背景下所面临的碳水循环研究挑战。
　　1.1 草原生态系统碳循环研究进展
　　1.1.1 净初级生产力研究进展
　　（1）净初级生产力研究进展
　　净初级生产力（net primary productivity，NPP）的测定始于 19世纪 80年代，埃伯迈尔（Ebermayer）对巴伐利亚森林生产力进行了测定和研究。 20世纪 60年代，联合国教育、科学及文化组织（简称联合国教科文组织）开展的国际地圈生物圈计划（International Geosphere-Biosphere Programme，IGBP），对全球范围内的植被 NPP进行了测定和调查，当时研究植被 NPP主要以站点实测为主要研究方法，基于不同植被类型区实测数据建立的样本数据库，进行陆地生态系统生产力的评估研究（IGBP Terrestrial Carbon Working Group，1998）。通过此次测定，不仅对全球植被 NPP有了宏观的调查研究，而且在数据的对比分析中发现了植被 NPP在土壤条件和气候带等环境因素差异的影响下，其测定值呈现出强烈的区域差异性，进而引发了各国学者对模型构建及 NPP估算的关注，并运用模型对生态系统的碳循环及生态平衡进行了分析研究（Cao and Woodward，1998b）。IGBP直接推动了植被 NPP在全球范围内的研究深度和广度，不仅在 NPP的研究理论上有了跨越式的探究，而且在 NPP的模型估算及模型运用上有了深远的发展。 20世纪 70年代，德国学者利特（Lieth）首次提出并构建了全球第一个 NPP回归模型 ——迈阿密（Miami）模型，并根据植被 NPP的地理分布模拟出了全球首张 NPP分布图（Lieth and Whittaker，1975）。
　　相较国际上的陆地 NPP的研究，国内植被 NPP的相关研究略显滞缓。20世纪 80年代，中国科学院建立了中国生态系统研究网络（Chinese ecosystem research network，CERN），在不同生态系统类型区建立野外实验站，长时间地定位监测植被生产力（赵俊芳等， 2007）。1978年，李文华给出了生物生产量的基本定义，区别了第一性生产力与第二性生产力的概念，以森林生态系统为研究对象，强调了生物生产力研究的迫切性，指出植被生产力在社会发展中的实践指导意义（李文华，1978），从此我国植被 NPP的研究开始快速发展。 1986年，贺庆棠依据世界植被产量与气候因子之间的响应关系，定量计算了全国范围内的植物产量，绘制出了植被气候产量图，并在此研究的基础之上开展了农业、林业光能利用率及估产等相关研究（贺庆棠，1986；贺庆棠和 Baumartner，1986）。1993年，张宪洲（1993）较早地将 Miami模型、桑思韦特纪念（Thornthwaite Memorial）模型和内岛（Chikugo）模型引入我国，对比了三种模型在我国植被 NPP研究中的估算精度。方精云等（1996a）利用森林蓄积量推算森林生物量的方法，估算出我国森林的总生物量为 9.1×109 t，并指出我国森林生产力低于世界平均水平，但 NPP较高。周广胜和张新时（1995）在区域蒸散模型的基础之上建立了植被 NPP估算模型，该模型为我国宏观监测地带性植被的生产潜力奠定了模型基础，也对我国建模研究手段的发展影响深远。
　　由于实地监测数据的匮乏及模型开发技术的落后，我国早期的植被 NPP研究主要借助国外监测模型，多开展模型本土化应用与实践相关的研究，并以农业估产、森林生态系统生产力监测为主要研究方向。而随着卫星遥感技术的发展，特别是中低空间、高时间分辨率遥感数据的大量应用，我国在植被 NPP模型改进与开发方面取得了极大的发展，其中在草地 NPP研究中表现尤为明显。20世纪 80年代中期，国内学者开始利用美国国家海洋和大气管理局（National Oceanic and Atmospheric Administration，NOAA）系列卫星结合地面监测数据，建立基于遥感影像的草地 NPP估算模型，估算内蒙古草场产草量，并验证了 NOAA系列卫星遥感影像在我国草地 NPP估算中的适用性（徐希孺等，1985；邢琦，1989）。在早期尝试性应用遥感数据估算草地草产量研究的基础上，金丽芳等（1986）进一步将生长季实测草地光谱特征与草地产草量结合，建立基于遥感影像光谱反射数据的锡林郭勒草原草地产草量估算模型，为草地 NPP估算提供了新的技术手段。在 20世纪末至 21世纪初，有大量学者利用 NOAA卫星遥感数据估算我国不同地区和不同草场的草地 NPP，并建立了不同的估算方法和模型（黄敬峰等，1999；王江山等，2005）。21世纪初，随着美国国家航空航天局（National Aeronautics and Space Administration，NASA）地球观测系统（earth observation system，EOS）计划的发展和中分辨率成像光谱仪（moderate resolution imaging spectroradiometer， MODIS）的发射，极大地推动了 MODIS影像在草地 NPP监测应用中的发展。姜立鹏等（2006）利用 MODIS数据驱动光能利用率模型，估算了我国逐月的草地 NPP；也有学者针对内蒙古和我国南方不同的草地类型，建立了基于 MODIS遥感数据的草地 NPP估算模型（渠翠平等， 2008；姚兴成等， 2017）。时至今日，遥感技术已成为草地 NPP监测分析领域的重要手段，除生产力估算之外，还包括生产力动态研究、草畜平衡、草地 NPP影响因子分析及草地生态服务等领域。
　　（2）NPP估算模型研究进展
　　NPP估算方法主要有站点实测和模型估算两类，其中站点实测包括直接收获法、CO2测定法、pH测定法、同位素示踪法及叶绿素测定法等（Alexandrov et al.，2002；Ni，2004）。在实测中常用抽样直接收获法来估算草地 NPP，由于简单易行、测定精度高，直接收获法在小区域草地监测中应用广泛，但直接收获法对草地具有一定的破坏性，草地地下生物量测定困难，且仅能获得单一时刻的静态草地 NPP数据，在大区域草地 NPP估算及时间动态监测上其弊端显而易见，而模型估算则能够高效便捷地进行时空连续的 NPP估算，在大尺度草地 NPP监测中应用广泛（Parton et al.，1993；Gao et al.，2013）。植被 NPP受气候因素、土壤类型、植被自身的生理特性及人类活动等诸多因素的影响，因此不同植被 NPP估算模型在输入参数、运算机制、模型复杂程度及影响因素的侧重点上有很大差异。自 20世纪 70年代 Lieth提出全球植被 NPP估算模型以来，经过了近半个世纪的发展，目前应用广泛的 NPP估算模型可划分为气候相关统计模型、生态系统过程模型、光能利用率模型及生态遥感耦合模型等 4种类型（张美玲等， 2011）。
　　1）气候相关统计模型
　　气候相关统计模型是将植被 NPP与温度、降水量等气候因子联系起来，进行回归分析并建立模型。此类模型出现在 20世纪 70年代，由于植被 NPP监测刚刚起步，实地监测数据及研究方法均有限，因此，一些学者基于植被 NPP与气温、降水等因子之间存在相关关系的假设，将气候因子引入到 NPP估算模型中，进行简单的回归分析建模。气候相关统计模型有 Miami、Thornthwaite Memorial和Chikugo等。
　　Miami模型是由 Lieth提出的全球首*用环境变量来估算植被 NPP的数学模型。此模型建立在植被 NPP与年均温度与年总降水量之间的经验关系之上，采用*小二乘法将 NPP与两个气候因子之间的关系定量化（Lieth and Whittaker， 1975），根据利比希*小因子定律（Liebig’s law of the minimum），该模型取温度或降水二者计算的植被 NPP的*小值为 NPP估算值（林慧龙等， 2007）。Lieth收集了全球 1000多个气象站的实地监测数据，利用 Miami模型估算了全球植被 NPP并绘制成图（刘洪杰， 1997）。陈国南（1987）利用 Miami模型在 1987年对我国植被 NPP进行了估算，由于实测数据的缺乏及监测手段的落后，在北京、陕西、长白山等地的估算结果与实测值悬殊较大，而在山西、广东等地的模拟值较好。由于 Miami模型是完全建立在统计关系之上的经验模型，因此其推广应用的限制性较大，国内利用该模型开展的研究也较少。
　　Thornthwaite Memorial模型是 Lieth基于气候因子（气温、降水）和蒸散（evapotranspiration，ET）量对植被生产力的影响作用建立起来的 NPP估算模型，它的创新之处在于考虑了生态系统的蒸散量，并将其作为生态系统生产力形成的驱动因素，能进一步体现生态系统碳累积和水分消耗的关系。该模型将蒸散量对植被 NPP的影响进行定量化，包含的环境因子较 Miami模型全面，因此估算的植被 NPP更为合理。吴战平（1993）采用 Thornthwaite Memorial模型对贵州植被 NPP的估算值为 1200～1500 kg/(亩① a)；杨泽龙等（2008）以 Thornthwaite Memorial模型为估算指标对内蒙古东部气候变化和草地 NPP进行了分析；包学锋等（2015）在内蒙古西乌珠穆沁旗采用 Thornthwaite Memorial模型估算了牧草 NPP，并分析了草地 NPP与气候因子的响应机制。
　　Chikugo模型是由日本学者利用植被二氧化碳通量和水汽通量的比值来计算植被对水分的利用效率，并基于植被气候生产力与净辐射之间的统计关系建立了 Chikugo模型（Uchijima and Seino，1985）。候光良和游松才（1990）在对我国植被气候生产力进行估算中指出， Chikugo模型是建立在生理生态基础之上的，利用了全球的植被 NPP数据，结合了主要气候因子的影响，其估算结果与实际相符。但该模型在植被 NPP估算中以理论蒸散量计算，然而干旱地区蒸散量与理论蒸散量相差甚远，因此该模型在干旱半干旱地区应用误差较大。朱志辉（1993）发现已有的植被估算模型均未包含草原及荒漠等植被类型的研究数据，因此在 Chikugo模型基础之上建立了北京模型。公延明（2010）采用北京模型估算了巴音布鲁克高寒草地的草地 NPP，其估算值与实测值相关性高达 0.857。除以上模型之外，周广胜和张新时（1995）根据植物生理生态特点、水量平衡方程和能量平衡方程建立了一种气候相关统计综合模型，其包含的气候相关因子包括年降水量、年净辐射量及辐射干燥指数。
　　目前，针对不同气候相关统计模型之间的对比研究较多，如张宪洲（1993）在我国自然植被 NPP估算中指出，Miami模型在干旱半干旱地区的估算值与实测值偏差大；而孙善磊等（2010）在浙江省植被 NPP研究中发现，Miami模型与 Thornthwaite Memorial模型的估算值均能模拟出植被 NPP的纬向分布性，而 Thornthwaite Memorial模型的估算值则与实际情况较为相符，但是与综合模型相比仍有差距。闫淑君等（2001）在以上两种模型的基

目录
第1章 草原生态系统碳水循环研究进展 1
1.1 草原生态系统碳循环研究进展 1
1.1.1 净初级生产力研究进展 1
1.1.2 草地碳循环及模型模拟研究进展 8
1.1.3 草地碳通量观测研究进展 10
1.1.4 草地土壤呼吸研究进展 11
1.2 草原生态系统水循环研究进展 12
1.2.1 蒸散理论研究进展 12
1.2.2 蒸散监测方法研究进展 15
1.2.3 草原生态系统蒸散研究进展 17
第2章 生态系统碳循环监测方法与技术 20
2.1 生态系统碳储量及碳通量 20
2.1.1 陆地生态系统碳循环 20
2.1.2 总初级生产力 21
2.1.3 净初级生产力 21
2.1.4 生态系统净交换 22
2.2 生态系统碳循环模型模拟 23
2.2.1 基于CASA模型的净初级生产力模拟 23
2.2.2 基于BIOME-BGC模型的碳循环过程模拟 26
2.3 生态系统碳循环监测 27
2.3.1 生物量监测 27
2.3.2 基于涡度相关技术的碳通量监测 29
2.3.3 土壤呼吸监测 31
第3章 生态系统水循环监测方法与技术 34
3.1 陆地生态系统水循环 34
3.1.1 水的性质与形态 34
3.1.2土壤-植被-大气间的水循环 35
3.2 陆地与大气间的水汽交换 37
3.2.1 水汽交换的驱动能量 37
3.2.2 水汽交换的形式 37
3.2.3 生态系统蒸散 38
3.3 蒸散估算模型与方法 39
3.3.1 P-M公式及潜在蒸散 39
3.3.2 基于BIOME-BGC模型的蒸散模拟 41
3.3.3 基于BESS模型的蒸散模拟 42
3.3.4 基于SEBAL模型的蒸散模拟 48
3.4 生态系统水循环监测 49
3.4.1 基于遥感技术的区域蒸散及生态需水监测 49
3.4.2 基于涡度相关技术的水通量监测 50
3.4.3 土壤水分及储量监测 52
第4章 宁夏草地生产力时空特征 54
4.1 基于大尺度遥感产品的宁夏总初级生产力特征 54
4.1.1 MODIS大尺度植被生产力产品 54
4.1.2 近十几年宁夏总初级生产力时空特征 55
4.2基于 CASA模型的宁夏草地净初级生产力模拟及评价 57
4.2.1 驱动 CASA模型的气象要素插值方法 57
4.2.2 不同气象要素的插值结果 58
4.2.3 宁夏草地净初级生产力模拟结果验证 60
4.3 宁夏草地净初级生产力时空特征及其气候响应 66
4.3.1 净初级生产力的时空分析方法 66
4.3.2 宁夏草地净初级生产力时空变化特征 67
4.3.3 宁夏草地净初级生产力变化与气象因子的相关分析 72
第5章 盐池荒漠草原带的人工灌丛分布及其生物量 75
5.1 草地自然灌丛化及人工灌丛化现象 75
5.1.1 草地灌丛化的概念及全球概况 75
5.1.2 盐池荒漠草原人工灌丛化现象 76
5.1.3 灌丛化背景下盐池县植被叶面积指数变化 77
5.2 盐池荒漠草原人工柠条灌丛地理分布及景观特征 86
5.2.1 人工柠条灌丛提取及景观分析方法 86
5.2.2 盐池荒漠草原人工柠条灌丛的地理分布特征 87
5.2.3 盐池荒漠草原人工柠条灌丛景观特征 91
5.3 样地尺度人工柠条灌丛生物量实测与建模 93
5.3.1 人工柠条灌丛生物量实测 93
5.3.2 样地尺度生物量估算建模 95
5.3.3 样地尺度生物量估算结果 100
5.4 区域尺度人工柠条灌丛生物量遥感估算 102
5.4.1 遥感影像的获取与处理 102
5.4.2 生物量估算的遥感特征参数 104
5.4.3 区域尺度人工柠条灌丛生物量遥感模型 107
5.4.4 盐池荒漠草原人工柠条灌丛生物量估算结果 114
第6章 气候变化和人工灌丛化对盐池荒漠草原碳循环的影响 117
6.1 气候变化和人类活动对草地碳循环的影响 117
6.1.1 气候变化对草地碳循环的影响 117
6.1.2 人类活动对草地碳循环的影响 118
6.2 气候变化对盐池荒漠草原碳储量的影响 120
6.2.1 气候情景设计与重建 121
6.2.2 碳储量模拟结果验证 122
6.2.3 不同气候情景下的盐池荒漠草原平均碳储量差异 122
6.2.4 各气候情景下近60年盐池荒漠草原碳储量时间变化特征 124
6.2.5 气候变化对荒漠草原碳储量的影响 125
6.2.6 小结 128
6.3 人工灌丛化对盐池荒漠草原碳储量的影响 129
6.3.1 人工柠条灌丛生长过程模拟及灌木-草本比例确定 129
6.3.2 基于人工灌丛化过程的盐池荒漠草原碳储量模拟 131
6.3.3人工灌丛化对不同类型碳储量的影响 135
6.3.4 小结 142
6.4 人工灌丛化对荒漠草原地-气间碳通量的影响 142
6.4.1 人工灌丛化的荒漠草原生态系统碳通量特征 143
6.4.2 人工灌丛化对土壤呼吸的影响 147
6.4.3 小结 150
第7章 基于遥感蒸散产品的宁夏草地蒸散特征分析 153
7.1 两种遥感蒸散产品在宁夏的应用对比 153
7.1.1 MOD16与BESS蒸散产品 153
7.1.2 区域年平均蒸散对比 154
7.1.3 逐像元蒸散结果对比 155
7.1.4 不同植被类型地表的蒸散结果对比 157
7.1.5 两种遥感蒸散产品与气象因子的关系 157
7.2 基于MOD16的宁夏草地蒸散时空特征及演变规律 158
7.2.1 宁夏草地蒸散的时间变化特征 158
7.2.2 宁夏草地蒸散的空间变化特征 161
7.2.3 宁夏草地蒸散变化趋势分析 164
7.3小结 165
第8章 盐池荒漠草原蒸散观测模拟与特征分析 167
8.1 区域潜在蒸散能力及长期蒸散特征 167
8.1.1 盐池潜在蒸散长期演变特征 167
8.1.2 历史时期实际蒸散重建 173
8.2 基于 BESS模型模拟的盐池近十几年实际蒸散 176
8.2.1 模型结果验证与不确定性分析 176
8.2.2 多年实际蒸散时序特征 178
8.3 基于涡度相关的生长季实际蒸散特征 184
8.3.1 盐池荒漠草原能量通量特征 184
8.3.2 人工灌丛化荒漠草原蒸散特征 188
8.3.3 实际蒸散与环境因子的耦合关系 191
8.3.4 涡度观测存在的问题 196
8.4 盐池荒漠草原人工灌丛群落蒸散特征 197
8.4.1 茎流-蒸渗仪法测定蒸散试验与精度验证 197
8.4.2 灌木蒸腾和丛下蒸散特征 201
8.4.3 蒸散耗水规律及其影响分析 203
8.5 基于SEBAL模型的盐池区域蒸散反演及生态需水分析 207
8.5.1 盐池区域蒸散的年际变化 207
8.5.2 盐池区域蒸散的空间变化 208
8.5.3 不同土地覆盖类型的蒸散特征 209
8.5.4 盐池县生态需水量特征 210
8.5.5 遥感蒸散估算问题与讨论 211
第9章 人工灌丛化对盐池荒漠草原蒸散的影响 213
9.1 人工灌丛驱动下的生态水文格局研究前沿 213
9.1.1 荒漠草原人工灌丛驱动下的生态水文问题 213
9.1.2 干旱区植被重建的生态水文学挑战 214
9.1.3 人工灌丛化驱动下的区域生态水文学格局与过程 216
9.1.4 干旱区生态水文过程观测与模拟技术 217
9.2 盐池荒漠草原人工植被重建与区域蒸散的关系 218
9.2.1 盐池植被变化特征 218
9.2.2 盐池蒸散变化特征 220
9.2.3 人工植被重建对区域蒸散的影响 221
9.3 基于站点观测的草地与人工灌丛蒸散差异分析 224
9.3.1 观测方法与实验设计 224
9.3.2 草地与人工灌丛的蒸散对比 225
9.3.3 蒸散对环境因子的响应 228
9.4 人工灌丛化对盐池荒漠草原蒸散及组分的影响模拟 230
9.4.1 研究方法与模拟设计 230
9.4.2 蒸散模拟结果精度验证 233
9.4.3 人工灌丛化对盐池荒漠草原叶面积指数（LAI）的影响 .233
9.4.4 人工灌丛化对荒漠草原蒸散及其组分的影响 235
第10章 宁夏荒漠草原生态系统碳水耦合特征 239
10.1 生态系统碳水耦合的概念及进展 239
10.1.1 生态系统碳水耦合的概念 239
10.1.2 叶片和植株尺度的碳水耦合 241
10.1.3 冠层和生态系统尺度的碳水耦合 242
10.1.4 区域尺度的碳水耦合 243
10.2 生态系统碳水耦合的国际研究现状分析 243
10.2.1 分析方法及文献基础 243
10.2.2 文献产出时间、国家、机构与作者分析 244
10.2.3 研究领域、关键词及前沿趋势分析 247
10.2.4 碳水耦合研究展望 251
10.3 宁夏陆地生态系统碳水耦合特征——水分利用效率分析 252
10.3.1 不同生态系统的水分利用效率特征 252
10.3.2 水分利用效率的时空变化特征 254
10.3.3 水分利用效率的影响因子分析 256
10.4 盐池荒漠草原人工灌丛群落的碳水耦合分析 259
10.4.1 水分利用效率相关的环境因子的变化特征 259
10.4.2 水分利用效率的变化特征 261
10.4.3 水分利用效率变化的驱动机制 261
10.5 盐池县荒漠草原碳水耦合特征——水分利用效率分析 265
10.5.1 总初级生产力和蒸散的耦合特征 265
10.5.2 水分利用效率的时空变化特征 266
10.5.3 盐池县植被水分利用效率变化趋势 267
10.5.4 不同土地利用类型的水分利用效率变化特征 268
10.5.5 区域水分利用效率变化原因分析 269
参考文献 271