1. 研究目的与意义（文献综述）

植被总初级生产力（gpp）反映的是生态系统水平上，陆地植物通过光合作用所固定的有机碳量，是多个生态系统功能的驱动力。准确地掌握陆地生态系统的gpp时空动态特征，不仅有利于加深对生态系统与气候系统的相互反馈作用的认知，而且对全面理解碳循环和制定应对气候变化相关政策具有重要意义。不同于叶面积指数和叶绿素含量等参数，日光诱导的叶绿素荧光作为光合作用过程中的衍生物可以提供一种更加直接的方法对植被的实际生理状态进行监测。

国内外目前估算gpp的方法主要有以下四种：

第一种是统计模型，即通过处理大量的实测数据来建立影响因子与gpp的经验关系，进而通过影响因子来估算gpp的一种方法。比较著名的有miami模型[1]、chicago模型[2]等。这种模型的优点在于建模原理十分简单，只需要将众多影响作物产量的因素与产量之间建立回归关系即可。缺点有如下几点：（1）模拟精度较低，普适性较差。（2）没有从机理上对植被的生产活动进行解释，难以用于预测。（3）模型反演的时间尺度受到气候数据时间尺度的限制，其时间尺度不够灵活。

2. 研究的基本内容与方案

2.1基本内容：

（1）利用scope模型模拟不同叶片生理条件（叶片叶绿素含量、叶片结构参数、干物质含量、水含量等）和冠层生理条件（叶面积指数、叶片倾角、叶片宽度等）下的叶绿素荧光光谱和植被指数，结合gpp数据集，探索利用植被指数模拟荧光逃逸比例是否能够有效提高基于日光诱导的叶绿素荧光反演gpp的精度，为研究提供理论基础。

（2）由于遥感数据以及地面数据的格式多样化，需要对获取的遥感数据以及地面数据进行相应的处理，为进一步进行数据分析和数据匹配打好基础。

3. 研究计划与安排

1-2周，毕业实习，基础数据的制作；

3-5周，查阅文献，完成开题；

6-12周，完成论文初稿；

4. 参考文献（12篇以上）

[1]lieth h. modeling the primary production of the world. in: lieth h, whit takerr h. primary productivity of the biosphere [c]. new york: springer verlag,1975: 237-263.

[2] uchijima z, seino h. agroclimatic evaluation of netprimary productivity of natural vegetations (1) chikugo model for evaluationnet primary productivity [j]. journal of agricultural meteorology, 1985, 40:343-352.

[3] verhoef w. light scattering by leaf layers withapplication to canopy reflectance modeling: the sail model[j]. remote sensingof environment, 1984, 16, 125–141