陆地生态系统的总初级生产力（GPP）是大气和地表之间最大的碳通量。然而，由于模型模拟的叶面积指数（LAI）存在偏差，想要准确模拟生态系统GPP对大多数陆地表面模型（LSM）来说仍然是一个巨大的挑战。在本研究中，我们使用2003-2019年期间的遥感LAI数据集代替模型模拟的LAI来驱动基于光合作用生化过程的GPP估算机理模型，模拟青藏高原高山生态系统GPP的时空变化。本研究估算的青藏高原GPP年总量为540.8±27.3 Tg C yr^-1，与通量塔测量和遥感估算得出的基准数据集接近。同时，在过去的二十年中，青藏高原GPP以2.6 Tg C yr^-2的速率显著（P<0.01）增加。其中，由LAI增加带来的冠层变绿贡献了GPP上涨的26.6%，气候变暖和土壤水的直接贡献了GPP变化的66.3%，然而由于青藏高原高山生态系统年均温较低，大气二氧化碳浓度升高的直接贡献仅占6.3%。本研究表明，用遥感LAI数据集约束机理模型能够合理模拟GPP的时空变化。另外，鉴于模型模拟LAI面临的巨大挑战以及当前LSM对LAI的高估，我们的研究结果强调了改进LSM中LAI模拟的重要性，以及在调整GPP模拟参数时约束LAI的必要性。
 

青藏高原；总初级生产力；叶面积指数；气候变化；陆地表面模型