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摘要太阳诱导叶绿素荧光（Sun-inducedChlorophyllFluorescence，SIF）是光合作用的伴生产物，与基于反射率的植被指数相比，它能够提供更加直观反映与植被光合作用相关的信息，为光合固碳提供了一种更为直接的测量方式。通过近红外波段（Near-infraredReflectance，NIRT）与归一化植被指数（NormalizedDifferentialVegetationIndex，NDVI）能够得到植被近红外反射率（Near-infraredReflectanceofVegetation，NIRv），通过其可以消除冠层结构的影响获得SIFTOTAL。基于该数据区分C3/C4植被建立SIFTOTAL与总初级生产力（GrossPrimaryProductivity，GPP）之间的关系，以此来估算2001～2018年中国植被GPP，分析GPP的空间分布特征和时间变化特征，并定量分析了气温、降水和太阳辐射三种气候因子对GPP年际变化（Inter-annualVariability，IAV）的相对贡献，得出的主要结论如下：<br>　　（1）通过将涡度通量站点的GPP观测数据与相应栅格上SIFTOTAL数据区分C3/C4两种植被分别进行线性拟合，得到C3植被GPPFLUX与SIFTOTAL的比例系数为127.06（R2=0.70，Plt;0.01），C4植被GPPFLUX与SIFTOTAL的比例系数为277.16（R2=0.65，Plt;0.01）。两种植被类型中的GPP观测数据与SIFTOTAL相关性均较高，且均通过了Plt;0.01的显著性检验，说明该比例系数可以用于中国植被GPP的估算。<br>　　（2）2001～2018年间，中国月GPP空间分布差异较大，在1~7月期间，表现出由东南向西北逐渐增加；8~12月期间，则表现为从西北向东南逐渐减少。年GPP空间分布总体呈现由东南向西北递减的趋势。GPP年均值为790.25gC·m-2·a-1，总量为7.19PgC·a-1。年内变化整体呈先增加后减少的单峰分布，7月份为GPP最高值，最低值在1月份。2001~2018年月GPP变化趋势均表现为波动上升趋势，其中5月份的GPP变化速率最快，2月份的GPP变化速率最慢。年GPP以4.77gC·m-2·a-1的速率呈现波动上升趋势。说明中国的植被状况表现为良好的发展态势。<br>　　（3）2001～2018年中国32个省（自治区、直辖市）中海南省的GPP均值最高，新疆维吾尔自治区最低。就变化趋势来看，各省级行政区GPP均表现为波动上升趋势，山西省上升速度最快；西藏自治区上升速度最慢，说明中国各省级行政单位的植被生态状况均有很大的改善。<br>　　（4）中国植被GPP与气温、降水、太阳辐射的相关系数均值分别为0.11、0.10、-0.06，GPP与气温的相关性最强，其次为降水、太阳辐射。植被GPP对气温的敏感性最强，其敏感系数均值为28.83；其次为降水、太阳辐射。<br>　　（5）气温对GPPIAV的相对贡献均值为7.99%，降水对GPPIAV的相对贡献均值为10.09%，太阳辐射对GPPIAV的相对贡献均值为7.32%，降水对植被GPPIAV的贡献最大，其次为气温、太阳辐射。气温、降水与太阳辐射对GPPIAV相对贡献总和均值为25.42%，对GPPIAV表现为正贡献的区域占97.79%，负贡献的区域占2.21%。说明除气温、降水和太阳辐射之外的其他因子也不容忽视。