【摘 要】
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长时间序列的陆地碳通量数据在全球生态环境变化研究中具有重要意义。采用MODIS GPP（Gross Primary Productivity）算法,基于GIMMS LAI3g,MODIS15和Improved-MODIS15三种叶面积
【机 构】
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中国矿业大学环境与测绘学院,中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室,中国科学院大学
【基金项目】
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中国科学院气候变化:碳收支与相关问题项目(XDA05040403);中国国家高新技术研究与发展计划项目(2013AA122002)
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长时间序列的陆地碳通量数据在全球生态环境变化研究中具有重要意义。采用MODIS GPP（Gross Primary Productivity）算法,基于GIMMS LAI3g,MODIS15和Improved-MODIS15三种叶面积指数（LAI）,估算了全球2000至2010年的植被总初级生产力（GPP）。该估算的GPP数值经过全球20个通量站点的验证,并结合MODIS17分析了它们在时空变化上的异同。结果表明：（1）4种GPP精度如下：GPP_（MOD17）〉GPP_（impro_MOD15）〉GPP
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