中文摘要：

土壤呼吸中的温度敏感性系数（Q10）和基础呼吸是土壤碳释放与气候反馈关系中最重要但也最不确定的两个参数，获取这两个参数的空间分布有助于减小这种不确定性。针对这一问题，本研究将遥感数据与生态系统碳循环过程模型结合起来，以修改的CASA模型为基础，以中国植被的净第一性生产力和土壤有机碳储量的空间分布为依据，以"优化追踪算法"为技术手段，反演中国土壤呼吸的温度敏感性系数Q10的空间分布；在此基础上进一步

结论摘要：

土壤呼吸的温度敏感性系数（Q10）、土壤基础呼吸、土壤碳周转时间以及土壤有机碳储量的空间分布是全球变暖背景下土壤碳释放与气候反馈关系中最重要但也最不确定的几个参数，获取这些参数的空间分布格局有助于减小未来气候变化预测的不确定性。本研究将遥感数据与生态系统碳循环过程模型结合起来，以修改的CASA模型为基础，以中国植被的净第一性生产力和土壤有机碳储量的空间分布为依据，以"数据－模型融合"和"遗传算法"等为技术手段，对以下相关领域进行了研究（1）反演了中国典型土壤的有机碳储量（8km分辨率）的空间分布；（2）反演了土壤呼吸温度敏感性系数（Q10）的空间分布，并进而评价了其空间差异对区域土壤呼吸模拟的重要性；（3）反演了土壤基础呼吸的空间分布，并模拟最近20年来土壤呼吸年际波动的空间特征；（4）反演了不同土壤层的碳周转时间；（5）结合遥感监测到的NPP的年际波动和增长趋势，估算了中国森林生态系统碳汇强度和固碳效率，并探讨了当前气候变化背景下土壤固碳与土壤呼吸关键参数之间的关系；（6）探讨了大气CO2增长速率与生物群系气候因素异常之间的关联性。