生态系统碳循环问题是与当今人类生存和发展休戚相关的全球气候变化研究中的热点问题。生态系统生产力不仅是表征植被活动的重要变量，而且是判定生态系统碳源碳汇和调节生态过程的主要因子和重要植被指标，在全球变化中占有非常重要的地位。　　 本文利用Biome-BGC模型，结合MODIS LAI数据产品模拟估算了黄淮海地区的蒸散量和生态系统生产力.对模型的部分植被生理、生态参数进行了敏感性分析，在此基础上结合不同下垫面类型的气象观察资料，确定模型参数，进行单点NEP模拟，并与碳通量观测数据进行比较分析；通过修改模型代码，使得单点模型能对农作物进行模拟并使之能在面上运行，对仅用气象数据模拟得到的结果与添加时间序列MODIS LAI数据得到的结果进行比较分析，并对黄淮海地区蒸散、NEP、NPP的时空格局进行了分析。　　 结果表明：(1) Biome-BGC模型中非木质植物的细根碳氮比、叶片碳氮比和最大气孔导度对NEP的模拟结果很敏感，其中NEP模拟结果于细根碳氮比和叶片碳氮比为正相关，于最大气孔导度为负相关；对于木质植物，比叶面积和PLNR对NPP、NEP的模拟结果有较大影响，最大气孔导度对潜热的模拟结果有较大影响.(2)模型模拟显示鼎湖山森林生态系统仍是一个较大的碳汇，模型对森林的模拟效果要好于草地和农田.与潜热通量的观测结果比较，发现模型在水分平衡模块的模拟上，仍不够完善，有待改进.(3)黄淮海地区2004年模型模拟得到的蒸散、NEP、NPP分布呈现南部大于北部的空间分异特征.无论是否添加MODIS LAI数据，模拟结果都表明黄淮海地区是一个较大的碳汇，其中，添加MODIS LAI得到的模拟结果整体上偏低。未添加遥感数据的情况下，模拟得到最大蒸散量、NEP、NPP的植被类型为分别是：常绿阔叶林、农作物和农作物；添加MODIS LAl模拟得到的结果分别是：常绿阔叶林、混交林、混交林.对于农作物来讲，由于大量混合象元的存在，MODIS LAl值小于田间观测值，导致添加MODIS LAI数据的NPP模拟值比由产量统计值换算得到的NPP值低，但其空间分布趋势更为合理。