摘要：中国长江三角洲地区(以下简称长三角地区)是典型的水稻种植区，其碳源汇对区域气候和环境具有重要影响。本文系统地分析了长三角地区净生态系统碳交换量(net ecosystem exchange, NEE)与各个气象因子之间的关系，发现NEE与太阳短波辐射的相关性最强，其次与湿度相关参量(饱和水汽压差、相对湿度)等呈现较强的相关性。同时，NEE与太阳辐射、气温、湿度因子、风速和摩擦速度的相关性呈现明显的昼夜变化。基于上述分析，本文利用NEE和气象观测数据构建了长三角水稻下垫面多层感知机(Multilayer perceptron, MLP)NEE模拟模型，评估了模型的模拟效果及其时空稳定性。构建的MLP模型能较好地拟合NEE，训练集模拟的NEE与观测值的相关系数达到0.88，均方根误差为5.34μmol·m-2·s-1; MLP模型在模拟长三角水稻季NEE时表现良好，在东台和寿县站点的模拟NEE结果与观测值的相关系数均高于0.78，模型具有较好的时空稳定性；MLP模型模拟白天平均NEE的效果好于夜间平均NEE的效果。研究结果揭示了影响水稻碳循环的主要气象因子，为认识长三角水稻种植区碳循环时空分布特征提供支撑，对准确评估全球和区域碳通量具有重要意义。
