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大气中C02浓度的升高引发了一系列严重的环境问题,使得碳循环研究受到了空前的重视。中高纬度的东北东部森林生态系统处于全球变化的敏感区域,在维护区域生态环境中起到重要作用,是碳循环研究的重点区域。利用模型模拟碳循环过程是碳循环研究的重要方法,其中IBIS(Integrated Biosphere Simulator)模型是森林碳循环模拟的有利工具,代表着全球碳循环模型的发展方向。利用IBIS模型模拟东北东部森林生态系统碳循环对陆地碳循环和全球变化研究具有重要意义。为使IBIS模型更好地体现碳循环过程的空间异质性,适用于东北东部集水区尺度的碳循环模拟,本研究融合GIS、Visual FoxPro、Visual C#等建模技术,改进IBIS模型。在气象、地形、植被和土壤等数据的支持下,利用改造后的IBIS模型模拟张家沟集水区5种森林类型的碳循环过程,以实测数据对IBIS模拟结果进行验证,分析集水区碳通量的时空格局及其随地形因子的变化。主要结果和结论如下：(1) IBIS模型改进。由于IBIS模型只能模拟离散的样点(plot),无法针对连续的植被空间开展模拟,没有考虑地形对土壤水分流动、太阳辐射差异的影响,忽略了森林碳动态的空间异质性,造成森林碳循环模拟机理上欠缺。因此,本研究进一步完善IBIS模型机理,应用GIS技术,以一个集水区作为模拟尺度,以一个栅格单元作为最小模拟单位,增加了IBIS模型的地形分析模块,改进了土壤水分再分配和地表太阳辐射计算模块,筛选了适合中国东北地区的8种植被功能型(PFTs),细化了模型物候算法和模型参数,优化了模型编程语言和数据存储格式。使得改进后的IBIS模型能够利用实际地貌进行模拟,机理性更强,实现了集水区尺度的连续植被空间碳水过程的细致模拟,充分体现不同地形条件下森林碳循环过程的空间异质性,为集水区尺度的森林生态系统碳循环模拟提供了有利工具,为今后碳循环研究的尺度上推奠定了坚实基础。(2) IBIS模型运行系统的实现。应用Visual C#编程语言和Visual FoxPro数据库技术,实现了IBIS模型图形界面运行系统。该系统可以推广到全国其他地区模拟运算,主要功能有：模型输入参数的读取、编辑与管理,模型模拟运算,模型输出结果的设置、读取与导出,以及完善的系统出错提示功能等。总体来看,该系统具有结构清晰、界面美观、使用方便等特点。(3) IBIS模型验证。本研究从土壤呼吸、净初级生产力(NPP)两个方面,采用IBIS模型模拟数据与实测数据对比的方法验证模型模拟精度。结果表明：改造后的IBIS模型模拟效果较好,模拟结果基本可靠,适用于东北东部集水区森林碳循环的估算。(4)土壤呼吸模拟。研究区土壤呼吸年平均值为571gC/(m2·a)。年土壤呼吸的空间格局与生长季土壤呼吸空间格局相似,均表现为高值区主要分布在北部、西南和东南区域,低值区主要分布在沟谷附近,该格局与集水区的地形、植被及其组合等因素有关。研究区土壤呼吸的季节性变化呈单峰曲线形式,土壤呼吸峰值均出现在7月,其中落叶松林峰值最低,为85.5gC/m2,杂木林峰值最高,为146.3gC/m2。研究区年总土壤呼吸为865.44tC/a,杂木林分布面积最大,年平均土壤呼吸值最高(628gC/(m2·a)),年总土壤呼吸量为486.39tC/a；落叶松林分布面积最小,年平均土壤呼吸值最低(356gC/(m2·a)),年总土壤呼吸量为0.29tC/a。5种森林类型的土壤呼吸值与5cm深土壤温度存在极显著的指数关系,与土壤湿度的相关性较低,土壤温度的变化可以解释土壤呼吸约70%的季节变化。从地形因素看,坡度和坡向对土壤呼吸的影响大于海拔对土壤呼吸的影响,这与研究区的整体海拔不高且高差较小有直接关系。(5)净初级生产力(NPP)和净生态系统生产力(NEP)模拟。研究区森林NPP年平均值为375gC/(m2·a),森林NPP在空间上大体呈现为东北和西北两区域高,然后逐渐向中心沟谷地区减少；生长季中,不同月份的NPP空间格局变化显著。森林NPP季节变化与气温、降水量和太阳辐射等密切相关,NPP月均值变化曲线呈双峰形式,峰值出现在5月和8月。研究区森林NPP年总量为541.72tC/a,杂木林NPP年总量为260.00tC/a,占研究区NPP总量的48%。各植被类型中,杨桦林的年平均NPP最高(405gC/(m2·a)),杂木林最低(336gC/(m2·a))。从NPP与气候因子的关系看,NPP与降水量的相关性(R2=0.6657,P<0.01)高于与温度的相关性(R2=0.5383,P<0.05),说明降水量是决定集水区NPP值的主要限制因子。从地形因素看,海拔和坡度对森林NPP影响不大,而坡向对森林NPP影响最明显,阳坡的森林NPP较阴坡高41%。集水区NEP年平均值为93gC/(m2-a),东南区域是NEP最低的区域,中心区是NEP相对较高的区域。集水区年总NEP为81.19tC/a,杂木林和杨桦林所占面积最大,它们的NEP约占研究区NEP总量的58%。5种森林类型中,落叶松林的NEP值最高,碳汇能力最强,杂木林的NEP值最低,碳汇能力最弱。