发展精度较高的生态模型、开发长时间序列数据产品是开展生态系统碳循环研究的基础。在陆地生态系统模型数据融合系统框架下，不断完善模型结构、参数和输入数据是降低模型模拟结果不确定性的重要途径。
　　基于遥感数据驱动的生态系统呼吸模型发展：通过整合我国北方16个草地站点2003-2013年的呼吸通量数据，综合考虑水分、温度和植被生产力对呼吸时空变异的影响，构建了区域尺度时空过程耦合的呼吸模型。结果表明，考虑水分效应大幅提升了干旱半干旱草地生态系统呼吸的模拟精度；植被生产力和水分因子是北方草地呼吸空间格局的主控因子；对于呼吸的时间变异，温度在青藏高寒草地起主控作用，而水分在内蒙温带草地的影响与温度同等重要。该研究为我国北方草地生态系统呼吸大尺度估算提供了一种新的高时空分辨率的遥感模型方法。研究成果发表在国际主流期刊Remote Sensing (doi:10.3390/rs10010149).
　　模型参数优化和不确定性分析研究：为量化和减小模型模拟误差，构建了陆地生态系统碳循环模型数据同化方法，完善了模型不确定性分析方法体系，并应用于站点尺度碳循环模型参数反演和碳水通量模拟结果不确定性评估中。以长白山森林生态系统为研究对象，发现碳水通量观测数据（NEE和ET）同时参与模型参数优化，可显著降低模型参数的不确定性，并提高模型的综合模拟精度；在模型的所有关键参数中，最大净CO₂同化速率（A_max）和比叶重（SLW）两个参数对碳水通量模拟的不确定性影响最大，这一结论对于千烟洲和鼎湖山森林生态系统同样成立。研究成果发表在国际主流期刊Ecological Modelling (doi:10.1016/j.ecolmodel.2018.03.013).
　　长时间序列辐射数据产品开发：太阳辐射是植被光合作用的主要能量来源，其中散射组分能够增强植被冠层光能利用率从而提升植被生产力。为了更加精确地模拟和分析生态系统生产力，不仅需要总辐射和光合有效辐射数据，同时也需要散射辐射和散射光合有效辐射数据。因此，基于地面观测数据和模型，开发了一套中国区域1981-2010年的逐月辐射要素空间数据集，包括总辐射、光合有效辐射、散射辐射和散射光合有效辐射四个子数据集，并在ScienceDB上开放共享。研究成果发表在国际地学顶级期刊Earth System Science Data (ESSD, 地学TOP 3, IF: 8.792) (doi:10.5194/essd-10-1217-2018).　　
　　以上研究得到国家重点研发计划项目（2016YFC0500204）、国家自然科学基金（41571424，31700417）等项目资助。　
　　相关论文：
　　Ren X L, He H L*, Zhang L, Yu G R. Global radiation, photosynthetically active radiation, and the diffuse component dataset of China [J], 1981–2010. Earth System Science Data, 2018, 10(3): 1217-1226.
　　Ge R, He H L*, Ren X L, Zhang L et al. A Satellite-Based Model for Simulating Ecosystem Respiration in the Tibetan and Inner Mongolian Grasslands [J]. Remote Sensing, 2018, 10(1):149.
Ren X L, He H L*, Zhang L, et al. Modeling and uncertainty analysis of carbon and water fluxes in a broad-leaved Korean pine mixed forest based on model-data fusion [J]. Ecological Modelling, 2018, 379:39-53.