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中国作为世界上第三大陆地面积的国家，其区域内的碳循环对亚洲甚至全球的陆地生态系统碳循环都具有一定的影响，因此中国植被生产力的实时监测与分析就显得尤为重要。目前研究大范围内的植被生产力主要是利用陆地生态系统碳循环模型和遥感观测数据，但二者具有一定的局限性，故首先引用数据同化的方法，将二者有机结合在一起，减小已有误差，以获得高精度的实时总初级生产力(GPP)，并进一步讨论中国GPP的时空变化趋势及其影响因素。本文主要研究工作和结论如下: (1)分别利用集合卡尔曼滤波（EnKF）和集合四维变分同化方法(PODEn4DVar)对Lund-Potsdam-Jena(LPJ)模型中的叶投影盖度(FPC)进行同化，获得同化结果GPP。通过与通量站点观测数据对比，发现林地、草地、耕地和湿地同化后的GPP值与站点数据的相关性R2都得到提高，均方根误差（RMSE）减小，说明EnKF和PODEn4DVar在动态植被模型应用的可行性。 (2)通过与涡度站点观测值GPP进行对比，PODEn4DVar同化结果GPP与观测值GPP的相关性R2为0.68，而EnKF同化结果GPP与观测值相关性R2为0.66，PODEn4DVar同化结果GPP的RMSE比EnKF的要小8.48，同时，林地、草地和耕地站点的PODEn4DVar同化结果都优于EnKF同化结果。表明相对于EnKF的同化效果而言，PODEn4DVar对于LPJ模型同化效果较好。 (3)基于PODEn4DVar同化LPJ模型的GPP模拟结果表明，在2010-2012年间，中国GPP总量分别为6.39Pg C·yr-1，6.34Pg C·yr-1，6.56Pg C·yr-1，三年均值为6.43±0.09Pg C·yr-1，植被生产力整体分布形势为南方地区植被生产力比北方地区的高，西部地区植被生产力比东部地区的低。在这三年期间，中国GPP的变化整体以小幅波动的形势为主，只有在云南的森林地带以逐年升高为主，而在青海的草甸主要是逐年降低变化。 (4)在2010-2012年间，中国各种植被类型GPP年平均值基本规律为:林地＞湿地＞耕地＞灌木丛＞草地。林地年均GPP为1281.50g C·m-2·yr-1;草地年均GPP为445.89g C·m-2·yr-1，仅为林地GPP的34.8％。湿地、耕地与灌木丛的年均GPP分别为1113.55g C·m-2·yr-1、978.94g C·m-2·yr-1和791.00g C·m-2·yr-1。 (5)在2010-2012年间，中国华北和西北地区GPP变化主要与气候因子中的降水变化相同。而青藏高原与新疆北部地区，华南地区，西南地区的南部区域GPP变化的主要与气候驱动因子的温度变化相同。