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建立在植物生理生态机理上的过程模型Biome-BGC能够较好地模拟陆地生态系统的行为和特征,评价并预测气候变化情况下区域以及全球的碳水循环过程与时空分布,是当前分析与预测大尺度生态系统过程的重要手段。现有基于Biome-BGC的研究多侧重于模型季节和年尺度模拟精度的评价和应用,对不同气象条件下模型模拟精度的评价则较少。本文利用全球长期通量观测网络FLUXNET站点数据验证了其在4个代表性针叶林站点（Lavarone、Renon、Loobos、Fyodorovskoye）模拟2011-2013年间日总初级生产力（Gross Primary Productivity,GPP）的效果;利用中国气象数据网数据作为该模型驱动数据,模拟了常绿阔叶林站点（广州小青山）的森林蒸腾（Transpiration,Tr）,并用基于树干液流监测的森林蒸腾数据对2011年日蒸腾模拟值进行了验证;着重分析该模型在上述研究区域不同气象条件下日GPP和日Tr的模拟精度。通过比较不同气象条件下Biome-BGC模型碳、水通量模拟时的适用性,结合参数敏感性分析,优化原模型,并对未来气候变化及大气CO2浓度增加对GPP的影响进行了讨论。具体结果如下:（1）模型输入的生理生态参数中,叶片和细根的周转率（Annual leaf and fine root turnover,LFRT）对模型模拟GPP和Tr的贡献率最高（29.8%和28.7%）,其次是细根和叶片碳的比值（New fine root C:New leaf C,FRC:LC）（20.5%和23.1%）。比叶面积（Canopy average specific leaf area,SLA）、气孔导度关闭时饱和水气压亏缺的值（Vapor pressure deficit:complete conductance reduction,VPDf）、最大气孔导度(Maximum stomatal conductance,gs,max)等参数对模型输出GPP和Tr的结果也有很大影响。冠层截留系数(Water interception coefficient,Wint)和潜在叶片水势气孔导度下限（Predawn leaf water potential at final reduction of stomatal conductance,Ψf）对Tr模拟影响较大。且各个参数的总敏感性指数(STi)整体高于一阶敏感性指数（Si）,即这些参数主要通过与其他参数间的相互作用影响Biome-BGC模型对GPP和Tr的模拟。（2）Biome-BGC模型模拟针叶林站点2011-2013年逐日GPP的变化趋势表明,虽然每个站点的模拟精度较高（r=0.8730.945,P<0.01）,但模拟值在整体趋势上较通量验证值均偏小（4%25%）。其中RU-Fyo站点逐日GPP的模拟效果最好,不仅全年逐日GPP模拟效果与通量验证数据变化趋势拟合度最好,且模拟年分内GPP的平均值、最大值与最小值的模拟情况也较其他站点好(r=0.90,RMSE=1.55gCm-2d-1,aSAE=1.05,P<0.01)。模型模拟2011年小青山常绿阔叶林Tr的精度不高（r=0.33,RMSE=0.94 mm,P<0.01）,模拟值较实验验证数据高估约7%。（3）结合晴空指数Kt,进一步分析典型晴天和典型雨天情况下Biome-BGC模型模拟逐日GPP的结果显示:有降水的条件下,Biome-BGC模型较无降水的条件下具有更好的模拟效果(rno rain=0.8430.936和rrain=0.8870.952,P<0.01),并且典型雨天的模拟精度高于典型晴天(rsun=0.8300.915和rrain=0.8870.952,P<0.01)。同时,Biome-BGC模型在VPD偏高的情况下（VPD>0.6 Kpa）,存在日GPP高估的现象（7%25%）。不同气象条件下模拟逐日Tr的结果同样显示有降水的条件下,模型模拟效果更好(rno rain=0.14rain=0.58,P<0.01)。可见Biome-BGC模型虽在研究区域的整体模拟上与验证数据之间表现出较好的相关性,但不同气象条件下碳水通量模拟效果并不均衡,相较之下原始模型更适用于有降水的条件下的碳水通量模拟。（4）针对模型模拟过程中由于模型自身未考虑对气象敏感性较高的参数在不同气象条件下的变化而产生的误差,本文对于不同气象条件分别进行模拟,利用优化的Biome-BGC模型对研究区域各站点2011-2013年典型晴天GPP重新模拟,结果表明模型模拟精度提高较明显（3.2%5.7%）,2011年无降水条件下Tr重新模拟后精度也有提高（6.5%）,且模型模拟全年GPP和Tr的精度均有一定程度改善（0.6%2.2%和4.3%）。将对碳水通量影响较大的参数在不同气象条件下区分开来,提高了Biome-BGC模型不同气象条件下模拟精度。（5）通过分析研究区域各站点2011-2013年日均温和日降水量的变化趋势及研究区域生态系统碳通量对环境因子的响应显示,不同站点的温度和降水表现出明显的差异性,温度整体变化较平稳,浮动不大,NL-Loo站点年均温最高（9.8℃）;降水变化则较为复杂,且各个站点差异显著。并且GPP日变化与日均温呈极显著正相关（r=0.820.93,P<0.01）,但与降水无明显相关关系。（6）通过模拟未来气候变化和大气CO2浓度增加对GPP影响发现,温度、降水和大气CO2浓度的增加都会促进针叶林研究区域生态系统GPP的积累。且气温和CO2浓度是本文研究区域GPP的主导气象因子。本文综合分析了不同气象条件下典型日步长气体交换模型模拟碳水通量的精度差异,加深了Biome-BGC模型在不同气象条件对GPP及Tr模拟的不确定性理解,明确了不同气象条件下模拟碳水通量的适用性,为进一步提高模型模拟精度提供参考。本文的研究有助于理解陆地生态系统对气候变化以及人类活动的响应。