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生态过程模型模拟和森林资源清查数据估算是目前估算区域尺度森林NPP和碳储量的可靠、有效方法。本研究以江西省森林生态系统为研究对象,利用遥感数据、气象数据及生理生态模型(Boreal Ecosystem Productivity Simulator, BEPS),估测了森林LAI及NPP的时空变化特征,分析了其变化的影响因素；利用森林资源清查统计数据,估算了江西省森林1988-2011年碳储量变化及江西省森林碳汇潜力；利用森林资源清查样地数据,分析了江西省森林植被NPP及其与林龄之间的关系；利用GWR模型、森林清查样地碳储量数据,模拟了江西省2006年森林植被碳密度空间分布。研究结果表明：1、利用MODIS返照率数据及4-尺度几何光学模型反演江西省森林植被的LAI,经验证该方法反演的LAI值较为可靠。LAI反演结果表明,江西省植被LAI具有明显的季节变化,夏季>春季>秋季>冬季；各植被类型平均LM差异较大,常绿针叶林(5.73)>常绿阔叶林(4.58)>针阔混交林(4.01)>落叶阔叶林(3.19)>灌木林(1.94);2000-2012年,江西省森林LAI值年际波动明显,2000-2007年LAI值整体上波动上升的趋势,2008年由于特大冰雪灾害,LAI值明显降低,2008年LAI相比2007年降低了26.7%,至2012年,LAI值基本恢复到雪灾前2007年的水平。说明江西省森林植被在遭受雪灾损害之后植被冠层能较快恢复。2、生理生态模型(BEPS)模拟江西省森林2001-2010年NPP时空变化,结果为：江西省森林植被NPP多年平均值为522.71 gC·m-2·a-1,不同森林类型的NPP值差异较大,常绿阔叶林最大,达到903.32 gC·m-2·a-,其次为常绿针叶林(732.52 gC.m-2·a-1),针阔混交林(566.94 gC·m-2·a-1),落叶阔叶林(561.89 gC·m-2·a-1),灌木林(347gC·m-2·a-1)；2001-2010年间,江西省森林植被年平均NPP总量为68.22TgC·a-1,2001-2010年年际NPP值呈波动下降的变化趋势；从季节分布来看,春季NPP值最高,约占全年NPP的34.81%,其次为夏季(26.1%),秋季(25.25%),冬季(13.85%)；江西省各森林植被类型NPP对年降水量、年平均气温及年太阳辐射的响应有较大差异,由于江西省地区中亚热带地区,该地区降水丰富,温度适宜,因此降水和温度不是植被生长的限制因子,植被NPP主要受太阳辐射量的控制。3、利用连续两期森林资源清查样地数据,将森林NPP分为活立木NPP、枯倒木NPP、叶片更新NPP及更新细根NPP四部分,计算样地尺度森林NPP值,建立各植被类型NPP与林龄之间的关系。江西省森林林龄结构以幼龄林和中龄林为主；各植被类型NPP-林龄之间的关系基本相似,随着林龄的增长,NPP快速上升,到中龄林和成熟林阶段达到最大值,之后逐渐下降。4、利用江西省1988-2011年森林资源清查统计数据,采用生物量转换因子连续函数法,计算了江西省森林植被碳储量变化及其碳汇潜力,结果表明：从1988年到2011年间,江西省森林植被碳储量由1988年的81.38Tg增加到2011年的188.52Tg;2011年江西省森林植被碳密度为25.95MgC·hm-2,碳密度远低于全国森林植被碳密度,也低于周边省份的碳密度;江西省森林以碳密度较低的幼龄林和中龄林为主,随着森林的生长和再造林,江西省森林固碳潜力可达到191.483TgC。5、利用地理加权回归模型(GWR)及高程、坡度、坡向、LAI、林龄等环境参数,预测了江西省2006年森林植被碳密度的空间分布。结果表明：GWR模型的模拟结果较好,模拟值与实测值的预测精度达到74.6%,表明GWR模型在生态学空间问题的解决方面具有较大的应用前景。