基于CASA模型的呼伦贝尔地区NPP估算研究

河北师范大学
硕士学位论文
基于CASA模型的呼伦贝尔地区NPP估算研究
姓名：杜红
申请学位级别：硕士
专业：地图学与地理信息系统
指导教师：胡引翠
20100307
摘要
呼伦贝尔市处于内蒙古自治区的东北部地区，属于西北干旱区向东北湿润区和华北旱作农业区的过渡地带，对于保障我国的生态安全和可持续发展具有重要的意义。

草地植被是草地生态系统中的第一性生产者，对区域甚至全球气候和环境变化具有很大的影响作用。

本论文根据CASA模型估算呼伦贝尔地区的NPP，采用遥感数据，以草地植被作为草地生态系统研究的主体，对草地状况进行监测、分析计算和评价。

植被净初级生产力(NPP)是指绿色植物在单位时间内、单位面积上所积累的有机物的量。

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源/汇和调节生态过程的主要因子，在全球变化及碳平衡中起着重要作用。

近30年来，随着人类活动的影响，温室效应等气候和环境问题日益突出，使得陆地生态系统的碳收支的时空变化成为一项研究趋势。

本文主要运用地理信息系统和CASA遥感模型，利用MODIS遥感数据、气象数据及相关资料，估算内蒙古呼伦贝尔地区的NPP，并将估算结果与实测数据进行对比研究，从而验证CASA模型的精度，并改进该模型。

CASA模型从其产生开始就是基于大尺度甚至全球的空间验证，模型中的许多参数均是从区域甚至全球给定的，本论文拟应用CASA模型来模拟出呼伦贝尔草原生态系统的净初级生产力，并利用该生态系统的野外实测地上生物量数据进行模拟验证，旨在验证CASA模型的动态模拟能力，以评价CASA模型反映NPP空间变异特征的准确性及阐释程度。

本研究主要得出了以下结论：
(一) CASA模型的改进及实现
以CASA模型的基本结构为基础，考虑到最大光能利用率的取值在不同的地表植被类型中存在的差异，结合呼伦贝尔地区存在不同植被类型的实际情况，对CASA模型进行了一些改进，通过对NPP结果与实测数据及其他模型的对比验证，发现改进后的CASA模型对小尺度植被NPP的模拟效果较好。

(二) 本文估算了呼伦贝尔草原地区的NPP，研究表明在研究区内自东北向西南NPP 值逐渐减小。

以大兴安岭岭东针叶林区最高，该区植被生长季长，固碳力强；西南部，呼伦湖以西的退化的荒漠草原NPP偏低，主要是由于该区土壤沙化严重，水缺乏，限
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制了NPP的积累。

(三) 全区内NPP值受植被指数、温度以及降水量共同的影响。

同时也发现植被指数NDVI的值对NPP的值的影响很大。

(四) 不同模型估算得出的NPP值，虽然存在一定的差异，但是总体的增减趋势是一致的。

关键词：呼伦贝尔净初级第一生产力遥感影像 CASA模型
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Abstract
Hulun Buir is located in northeast part of Inner-Mongolia, which is transitional zone from arid areas in northwest change to the humid area in northeast and dryland farming areas in north China. It is significance meaningful to protect ecological security and sustainable development of China. Grassland vegetation is the primary producers in grassland ecosystem, and has great influence for regional as well as global climate and environmental changes. The thesis is about estimating NPP in Hulun Buir according to the CASA (Carnegie Ames Stanford Approach), on the main body status of grassland vegetation in the grassland ecosystem research to monitor, analyze and evaluate the grassland status using remote sensing data.
Vegetation net primary producers (NPP) refer to the accumulated number of organic matter per unit area and unit time for green plants. NPP as the key component of surface carbon cycle, not only direct reflect the production capacity of vegetation type under natural environment and identify the quality status of terrestrial ecosystems, but it is important factors to determine the ecosystem carbon source/sink and adjust the ecological processes, also NPP plays an important role in global changes and carbon balance. With the impact of human being’s activities, the greenhouse effect as well as other climate and environmental problems have become increasingly prominent in past 30 years, making the temporal and spatial variation of carbon balance in terrestrial ecosystems to become a research trends.
The thesis is about estimating NPP in Hulun Buir in Inner-Mongolia using geographical information system and CASA, and utilizing the MODIS remote sensing data, meteorological data and relative information, and then making a comparison of the estimation result and measured data to verify the accuracy of CASA and improve the model.
CASA is verified based on the large-scale and even the world space-proven since beginning of generation, many of the model parameters are obtained from the scale of regional or even global. This thesis plans to use CASA to simulate NPP of Hulun Buir’s grassland ecosystem, and conduct the simulation verification use the actual biomass data measured by the system. All is used to validate the CASA dynamic simulation capability.
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According to the results, we are able to analyze the accuracy of the NPP.
The conclusions are as follows:
1 CASA model improvement and implementation
Based on solar energy utilization efficiency, taking into account the greatest values in different vegetation types existing differences, combined with the same time ,taking ε* different values ,this paper build an improved CASA model. By comparing the results of verification NPP found improved CASA model for regional scale vegetation of the simulation results better than before.
2 this paper estimates the NPP of Hulun Buir regions, and the studies have shown that the NPP values gradually decrease from east to west in the region.
3 NPP of the whole region is affected by vegetation cover, vegetation type, temperature and precipitation.
4 although we always estimate the different values of NPP by different models, the increase or decrease trend is consistent.
Keywords：Hulun Buir; Net primary productivity; remote sensing image; CASA model
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年月日年月日
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1 绪 论
1.1 选题背景和意义
1.1.1 有关碳循环的一些概念
总初级生产力(GPP)：生态系统中植物在单位时间内、单位面积上通过光合作用固定的碳总量。

是进入陆地生态系统的初始物质和能量。

主要受CO 2浓度的影响(Walker&Steffen)。

净第一性生产力或净初级生产力(NPP)：生态系统中，植物有机质的净生产量，也就是从GPP 中消耗用于自养呼吸(R A )之后的部分。

通常用于衡量植被的生长和生殖，反映了植被的生长状况。

A R GPP NPP −= (1-1)
净生态系统生产力(NEP)：生态系统的有机物质或碳的净积累量，也就是活得植物体的生产量(NPP)减去有机物残体分解，即异养呼吸(R H )后剩下的碳量。

NEP 受制于多种环境因子，尤其是大气CO 2浓度和气候因素。

H R −=NPP NEP (1-2)
净生物群落生产力(NBP)：表示某一生态系统(或一个生物群落)中有机质的净生产量，这里的损失除了异养呼吸之外，还包括其他扰动导致活的和死的有机质的损失。

即净生态系统生产力减去人为或自然破坏损失的碳量(LD)。

它是应用于区域或者更大空间尺度的生物生产力概念，其值也就是全球变化研究中所使用的碳源与碳汇概念，可正可负。

LD NEP NBP −= (1-3)
NPP 表示植物净第一性生产力，能很好的用来说明植物的生理生态过程，也是研究碳循环的重要指标[1][20]。

碳循环机理图：
2
图1.1 碳循环机理图[45]
1.1.2 碳循环的研究意义
自现代化工业革命以来，随着人类活动对自然环境的影响进一步加大，并以极快的
速度对地球大气圈、生物圈和水圈产生着影响。

人类活动导致的温室气体增加了自然界的温室效应，使得全球变暖，降水量在大陆地区尤其是中高纬度地区明显增加，低纬度的一些地区降水减少。

区域极端恶劣天气出现频率增加。

全球碳循环研究的主要是CO2的源/汇问题。

作为大气中CO2的源/汇，陆地生态系统在全球变化中发挥着重要的作用。

草地生态系统是陆地生态系统的重要组成部分，在全球碳循环和气候调节中起重要的作用。

草地资源在生态环境上有助于调节气候，保持土壤中的水含量，减少水土流失，促进生态平衡。

在我国，北方温带草原地区由于地理位置的特殊性(位于生态脆弱带上)，以及对气候变化的敏感性，生态系统极易被破坏，因此具有一定的研究价值。

之前众多数据结果都表明，草地作为我国最大的陆地生态系统，具有极大的蓄积有机碳的能力，而草原和草甸类型的草地，又占该系统的很大比例。

呼伦贝尔地区是中国纬度最高的地区之一，是内蒙古自治区生态防线的东部起点，是我国北方的生态屏障，确保首都北京和东北三省避免沙尘暴袭击。

区内植被类型主要包括草原、草甸、沼泽、沙地等四个部分。

1.2 国内外碳循环研究现状
1.2.1 国内外研究进展
自上个世纪60年代，研究人员开始大规模的研究碳通量的问题。

在1964~1974年，国际科联就开展了国际生物学计划(IBP)，这项计划以研究各种生态系统的生物量为重
心，科学委员会发起了一项名为“全球碳循环的研究”的重大科研计划，意在通过该计划的执行，深刻了解碳循环的物理、化学和生物学过程及其调控机理以及生态系统对全球变化的响应机制，并以此结论为依据制定相关政策和法规来遏制气候变暖(陈半勤)。

在1992年6月4日举行的联合国环境与发展大会上，签署并通过了《联合国气候变化框架公约》，该公约是世界上第一个控制温室气体排放，以此来应对全球气候变暖对人类社会的不利影响的国际公约，也是进行国际合作的基本框架。

该公约具有法律约束力，用来约束温室气体排放量，并将其控制在一定范围内，免于破坏地球气候和生态系统。

在2001年7月举办的阿姆斯特丹全球变化开放大会上，DIVERSITAS(国际生物多样性科学计划)、WCRP(世界气候研究计划)、IGBP(国际地圈生物圈计划)和IHDP(国际全球环境变化人文因素计划)四大核心计划联合组成了地球系统科学联盟(ESSP)(Hibbard.K)。

之后，ESSP相继开展了有关全球水问题、食物系统、环境变化与人类健康和碳循环四个全球尺度的合作计划。

在我国，2001年中国科学院开展了“中国陆地和近海生态系统碳收支研究”(黄耀)。

这项研究的主要内容包括：(1) 中国陆地和近海生态系统的碳循环；(2) 研究中国陆地和近海生态系统碳循环的过程；(3) 研究并改进适合中国陆地和近海生态系统的碳循环模型；(4) 中国陆地和近海生态系统的碳源和碳汇的构成。

2003年提出的“中国陆地生态系统碳循环及其驱动机制研究”主要研究我国陆地生态系统碳循环的自然调控机制、碳源和碳汇时空格局以及生物化学过程对化学变化的适应机制等的形成原理。

1.2.2 碳循环研究的方法
为了对碳循环进行定量化预测和模拟，从而进一步研究陆地碳循环对全球变化之间的响应关系，模型方法成为了一种最为重要的手段。

陆地表层生物圈碳循环模型(King, et al.)包括生态系统对土地利用干扰的响应和植被对大气中CO2的响应。

它将陆地表层碳库分为三部分：活植被、凋落物和土壤，模拟了自1700到2000年这三百年之间的全球NPP的变化，并将土地利用的变化和植被的响应作为考虑因素。

该模型没有考虑温度、降水变化的影响，模拟结果与实际不符。

CASA模型(Potter)是一个耦合了生态系统生产力、碳通量和氮通量的模型。

TEM模型(Melillo)也是一个基于过程的生态系统模型，该系统模拟了不同陆地生态系统中的碳通量和氮通量。

CARAIB模型(Warnant)是一个描述陆地生物圈碳吸收的机理性模型。

该模型包括逐
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日逐年的物质循环，可用来模拟和预测人类活动对大气和生物圈之间碳交换的影响作用。

我国自20世纪80年代开始对陆地生态系统碳循环模型进行研究，主要是构建一些静态模型，对于动态模型的研究发展较慢，目前所应用的动态模型基本是根据实际情况对国外相关模型的改进。

张宪洲利用Miami模型、筑构模型、TM模型，分别估算了我国自然植被净第一性生产力。

方精云等利用大量的野外实测数据及近几十年的森林清查资料，估算出了我国森林的总生产力。

罗天祥根据800多个实地样方，以及森林和草地清查资料估算出青海和西藏的植被总生物量，构建了QZNPP模型。

朴世龙根据遥感数据、气象数据及实地资料，利用CASA模型估算了我国植被净第一生产力。

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2 研究区概况及技术方案
2.1 研究区概况
2.1.1 地理位置及地形地貌
呼伦贝尔市位于内蒙古自治区的东北部，地处东经115°31′~126°4′、北纬47°05′~53°20′。

东西630公里、南北700公里，总面积25.3万平方公里，占自治区面积的21.4%，相当于山东、江苏两省面积的总和。

其南与兴安盟相邻，以东与黑龙江省隔河相望，北部以额尔古纳河为界与俄罗斯接壤，以西同蒙古国交界。

边境线总长1723.82公里，其中中俄边界1048公里(不含未定界部分)，中蒙边界675.82公里。

行政上包括海拉尔市、满洲里市、鄂温克旗、陈巴尔虎旗、新巴尔虎左旗、新巴尔虎右旗和额尔古纳右旗7个市旗。

呼伦贝尔位于蒙古高原的东北部。

大兴安岭以东北—西南走向纵贯呼伦贝尔市中部，形成三大地形单元和经济类型区域：大兴安岭山地为林区，海拔700~1700米；岭西为呼伦贝尔大草原，是草原畜牧业经济区，海拔550~1000米；草原与林地的过渡地带，多是黑钙土，适于发展种植业，形成以农牧企业为主要成分的农牧结合经济带；岭东地区为低山丘陵与河谷平原，形成种植业为主的农业经济区，海拔200~500米。

图2.1 研究区位示意图
呼伦贝尔地区地表河流多发源于大兴安岭西北坡，临近大兴安岭的东部地区河流发育，西部地区河流较少，整体来看河流分布不均，西部严重缺水地区形成沙地植被类型。

2.1.2 气候水文
呼伦贝尔地区属于温带半干旱大陆性气候，处于温带到寒带的过渡区，所以该地区的气候特征也具有一部分寒带地区的特点，该地区纬度高，温度低，寒暑差异显著，温差大。

自东向西，处于半湿润草甸草原季风气候向半干旱大陆性气候的过渡带。

另外，由于大兴安岭对来自海洋的湿润气团的屏障作用，导致岭东区与岭西区气候也存在明显差异。

以大兴安岭为分界线，呼伦贝尔市气候主要有三个特点：
(1) 从气候类型角度可分为：大兴安岭以西地区为大陆气候区，大兴安岭以东地区为季风气候区。

(2) 从年降水量多寡可分为：大兴安岭以西地区为半干旱性气候，而大兴安岭以东地区半湿润性气候。

(3) 以年气候总特征的角度可分为：冬季寒冷干燥，夏季炎热多雨。

年温度差、日期温差大。

呼伦贝尔地区年内的气候特点主要是：春季气候变化大，降水量少，多大风；夏季降水量大，降水集中；秋季较短，降温快，温度低，早霜冻；冬季寒冷，降雪量年际差异大。

呼伦贝尔地表水系发育，由额尔古纳河、嫩江两大水系形成的大小河流3000多条，其中大于1000平方公里有63条，大于500平方公里有98条，水域面积4834平方公里。

呼伦湖位于呼伦贝尔高原西部的新巴尔虎左旗、新巴尔虎右旗和满洲里之间，湖长约72.6公里，宽约31.24公里，当湖水位在545.00米时，湖水面积2315平方公里，蓄水量约132亿m3，是我国四大淡水湖之一。

额尔古纳河水系主要支流自南而北有根河、得尔布尔河、哈乌尔河、莫尔道嘎河、激流河、阿巴河、乌玛河、恩和哈达河等。

呼伦湖是流入额尔古纳河水系的组成部分，而流入呼伦湖的河流有哈拉哈河、贝尔湖、乌尔逊河、克鲁伦河等。

海拉尔河是黑龙江流域额尔古纳河水系的一级支流，发源于牙克石市乌尔其汗镇兴安林场东北部与鄂伦春自治旗交界处的大兴安岭西麓，流经牙克石市、鄂温克旗、海拉尔区、陈巴尔虎旗、新巴尔虎左旗、满洲里市。

流域内河网较发育，较大支流有库都尔河、特尼河、莫尔格勒河、免渡河、扎敦河、伊敏河、辉河等20余条。

嫩江发源于大兴安岭支脉伊勒呼里山的南坡，是松花江的北源。

河流流经嫩江县、尼尔吉镇、齐齐哈尔市，在三叉河附近与第二松花江汇合。

在呼伦贝尔市境内主要支流有：二根河、罕诺河、那都里河、多布库尔河、欧肯河、甘河、郭恩河、霍日里河、诺敏河、格尼河、阿伦河、音河、雅鲁河、绰尔河等。

呼伦贝尔市水资源总量为286.6亿m3。

其中，地表水资源量272亿m3，占全国地表水资源量的1%，占全区地表水资源量的73%；地下水资总量14.6亿m3。

全市人均占有水资源量为1.1万m3，高于世界人均占有量，是全国人均占有量的4.66倍。

境内有伊敏河和海拉尔河两条较大的外入过境河流，均属于额尔古纳水系，海拉尔河于城区北部坝后西北流向陈巴尔虎旗，在辖区内长约85公里，伊敏河经鄂温克旗于城区南端断桥流经海区，在城区北部汇入海拉尔河，在辖区长约7.5公里。

两河水域面积为16.21平方公里。

两河多年平均径流量为30.8亿m3，域面积为29.55平方公里。

图2.2 研究区水系分布图
2.1.3 土壤
呼伦贝尔地区受地形、气候、土壤等生态条件的影响，植被呈现出地带性规律变化，土壤分布呈现出规律性变化。

土壤的地带性分布在黑钙土和栗钙土的交界带，以暗栗钙土为地带性土壤，分布如下：黑钙土分布在本市的东部丘陵区，占全市总面积的13.7%，栗钙土是本市分布面积
最大的土类，主要分布在辖区广大的高平原上，占全区面积的52.42%，非地带性土壤包括水成的沼泽土、暗色草甸土和风沙土，前者分布在河流的漫滩、泛滥地或地势低洼地，湖泊周围，暗色草甸土和沼泽土呈复区分布。

风沙土分布在海拉尔以西的高平原上(海拉尔河南岸沙带的东部边缘)，伊敏河东岸的阶地前沿有少量分布。

2.1.4 植被类型
以呼伦贝尔地区的草原作为主要研究对象，呼伦贝尔地区的草原的植被类型主要可分为三大类：草甸草原区、典型草原区、沙地植被区。

(1) 草甸草原区
主要分布在大兴安岭西侧的丘陵地带。

主要植被类型为贝加尔针茅草甸草原及羊草贝加尔针茅草甸草原。

草地覆盖率高，产草量大，是优良的天然牧场。

(2) 典型草原区
是呼伦贝尔草原的主要构成部分，位于草甸草原以西。

主要植被类型为大针茅草原、克氏针茅羊草草原、克氏针茅丛生禾草草原。

草群覆盖率低，不宜打草，但饲用价值高。

(3) 沙地植被区
在呼伦贝尔区域内零星分布的几个沙地区，形成了不同的沙地植被区。

中部沙带主要植被类型为樟子松林，北部沙带主要植被为差巴嘎蒿，南部沙带主要植被分布为小叶锦鸡儿。

图2.3 研究区植被类型分布图
另外，根据地貌和水文条件方面的统计，呼伦贝尔草场也可以分为五大类。

主要有温性草甸草原、温性典型草原、低平地草甸、山地草甸、沼泽。

如下表所示：
表2.1 呼伦贝尔草原分类
植被分类主要物种植被盖度所占面积比
50%～80% 19% 温性草甸草原线叶菊、贝加尔针茅、羊草、早熟
禾、野韭等
40%～65% 54% 温性典型草原羊草、克氏针茅、寸草苔、糙隐子
草等
低平地草甸红顶草、碱蓬、碱茅等 75%～95% 18%
80%～95% 6% 山地草甸日荫菅、山野豌豆、地榆、拂子茅
等
沼泽大叶樟、芦苇等可达100% 3%
各植被类型所占面积比重如图所示：
图2.4 植被类型面积比重图
2.1.5 自然资源及矿产资源
呼伦贝尔地区野生植物资源相当丰富，主要有野生药用植物、野生经济植物、野生油料植物、野生纤维植物、野生淀粉植物、野生食用植物、野生果品植物等。

呼伦贝尔市野生动物品种和数量繁多。

据不完全统计，全市野生动物种类占全国种类总数的12.3%，占自治区的70%以上，居第一位。

在这些动物中，受国家保护的一、二、三类野生动物和受自治区保护的野生动物品种有30余种，其中有些是珍稀兽类和禽类。

其中以鹿科动物最为有名。

全市313种鸟类中，受国家保护的鸟类有60多种，如丹顶鹤、白鹤、灰鹤、白头鹤、小天鹅、大天鹅等。

大兴安岭在蒙古高原与松辽平原之间，自东北向西南，逶迤纵贯千余里，构成了呼伦贝尔市林业资源的主体。

呼伦贝尔市有林地面积1.90亿亩(含松加地区)，占全市土地总面积的50%，占自治区林地总面积的83.7%。

呼伦贝尔市森林覆盖率49%。

森林活立木总蓄积量9.5亿立方米，全市森林活立木蓄积量占自治区的93.6%，占全国的9.5%。

呼伦贝尔市林区的主要树种有兴安落叶松、樟子松、白桦、黑桦、山杨、蒙古柞等。

全市探查到的各类矿产达40余种，矿点370多处。

其中57处矿点已探明，主要有煤炭、石油、铁、铜、铅、锌、钼、金、银、铼、铍、铟、镉、硫铁矿、芒硝、萤石、重晶石、溴、水泥灰岩等。

煤炭探明储量是辽宁、吉林、黑龙江三省总和的1.8倍。

2.1.6 人口、政治和经济
据2008年统计，呼伦贝尔市总人口2696998人。

呼伦贝尔是一个以蒙古族为主体，汉族人口最多的多民族聚居区。

该区有蒙古、汉、达斡尔、鄂温克、鄂伦春、俄罗斯等31个民族。

自20世纪80年代以来，随着当地农业的机械化以及旅游业的快速发展，人民的生活水平得到了很大提高。

海拉尔是呼伦贝尔市的政治、经济和文化中心，同时作为呼伦贝尔市唯一的航空口岸，东邻东北经济区，西邻满洲里、黑山头等7个口岸，这些口岸呈扇形分布在距海拉尔200公里左右的中俄、中蒙边界线上，为该地区的对外经济发展创造了良好的地理环境。

呼伦贝尔大草原是中国目前生态环境保持较好的草原之一，呼伦湖是我国五大淡水湖之一，鸟类资源丰富，风景优美。

冬季的呼伦贝尔是滑雪爱好者向往的地方，牙克石市的凤凰山庄滑雪场有多条天然雪道可以让你尽兴。

2.2 技术方案
2.2.1 研究内容
以呼伦贝尔地区草原植被为例，应用区域生态碳循环过程模型—CASA模型—对该区植被净初级生产力进行遥感估算；以地面实测NPP数据来验证CASA模型对该区NPP 的估算结果，并以此为根据来说明我国呼伦贝尔地区自东向西植被类型演替变化情况；分析NPP与植被覆盖度、气候变化的响应特征。

2.2.2 研究方法
随着科学技术的发展，NPP的估算方法也越来越多。

以空间范围为研究对象来说，NPP的估算方法主要有实地定位直接观测获取数据，这种方法只能获取较小范围内的NPP数据；区域及全球范围NPP模拟值，这种方法现在逐渐成为NPP估算的一种重要方式。

随着遥感技术的发展，获取的影像数据精度得到很大提高，应用遥感数据模型估算NPP已得到广泛应用，可以直接用植被指数与NPP的关系进行计算(肖乾广，等；Jiang，et al.)；而基于资源平衡理论的光能利用率模型目前已成为NPP估算的一种新的估算模型(Prince，Goetz，朴世龙，陈利军，孙睿)，使得大尺度的NPP估算成为可能。

NPP估算模型发展到现在，已有很多比较成熟可用的方法，这些方法模型主要可以分为四大类，包括：气候生产力模型；光能利用率模型；生理生态过程模型和生态遥感耦合模型。

(一) 气候生产力模型
这种模型出现于NPP估算方法研究初期，由于许多技术方面的限制，该模型只是采用了一种简单的统计方法来进行计算。

在这种模型中，假定植被净初级生产力只与气候变化有关，以此为依据建立的模型只是对气候因子(如温度和降水等)与植被生物量干重进行相关分析，以此来估算NPP。

该类模型以Miami模型、Thornthwaite模型、Chikugo 模型为代表。

这类模型的特点是估算方法简单，参数选取较少，没有考虑到NPP的其他影响因素，比如说植被生长阶段期的光照情况，植物生长的土壤肥力，空气中CO2含量，因此估算误差大，得出的只是一种NPP的潜在值。

(二) 生理生态过程模型
该模型主要是模拟植物生长的不同阶段的生理过程以及生态系统的生态学的模型，现今已经成为生态学中研究植被生产力的主要方向(王宗明等)。

这类模型只适合小范围研究区的NPP估算。

在研究的早期，生态过程模型所需参。