1.一种高精度动态可变分辨率的生态碳汇评估方法，该方法基于YIBs植被模型实现，所述方法在获得植被数据后，根据YIBs模型支持的空间分辨率和数据格式，通过在多空间尺度上修改数据的空间分辨率或/和格式，处理为统一的数据格式和空间分辨率，并适应YIBs植被模型对空间分辨率和数据格式的需求后，将数据输入到YIBs植被模型中，YIBs植被模型根据输入数据对生态碳汇相关变量进行评估计算并输出；

所述通过在多空间尺度上修改数据的空间分辨率或/和格式，包括：当所述植被数据格式为矢量数据格式时，直接通过空间插值方法修改分辨率得到栅格数据；当所述植被数据格式为站点类的文本格式时，先转化为矢量数据格式，再利用空间插值方法修改分辨率得到栅格数据；对于栅格数据，需要进一步对其空间分辨率进行判断并相应地对空间分辨率进行尺度升、降级，具体为：对于空间分辨率高于YIBs植被模型需求的数据，进行尺度降级，对于空间分辨率低于YIBs植被模型需求的数据，进行尺度升级；

所述YIBs植被模型根据输入数据计算生态碳汇相关变量，包括：通过植被高度和物候变化算法求算植被叶面积指数，通过耦合的气孔导度方案和光合作用方案求算初级生产力和冠层水汽通量，通过凋落物算法更新土壤碳库，通过叶片微观碳水过程的相互耦合实现植被生理过程对气候和环境变化的响应。

2.根据权利要求1所述的高精度动态可变分辨率的生态碳汇评估方法，其特征在于，所述空间插值方法包括最邻近插值法、反距离权重插值法、样条插值法和克里金插值法。

3.根据权利要求1所述的高精度动态可变分辨率的生态碳汇评估方法，其特征在于，所述尺度升、降级采用重采样来完成；所述重采样包括最邻近法、双线性内插法、均值重采样法。

4.根据权利要求1所述的高精度动态可变分辨率的生态碳汇评估方法，其特征在于，所述YIBs植被模型将陆地植被分成独立的格点，并将所有的格点分为8或9种次网格，包括：常绿阔叶林、常绿针叶林、落叶阔叶林、低温适应灌木、干旱适应灌木、C3草和C4草，还包括C3农作物或/和C4农作物，并由权重因子决定次网格类型的混合比；每一个时间步长上，不同的植被类型次网格均独立评估计算生态碳汇相关变量，最后分别输出或采用面积加权平均的方式输出。

5.根据权利要求1所述的高精度动态可变分辨率的生态碳汇评估方法，其特征在于，所述YIBs植被模型输出生态碳汇相关变量时，以逐小时、逐日或者逐月的时间尺度进行输出。

6.一种用于实现权利要求1‑5之一所述方法的高精度动态可变分辨率的生态碳汇评估系统，所述系统包括输入模块、YIBs植被模型和输出模块，其特征在于，所述系统还包括：数据整合模块，用于将植被数据根据YIBs模型支持的空间分辨率和数据格式，通过在多空间尺度上修改数据的空间分辨率或/和格式，处理为统一的数据格式和空间分辨率，并适应YIBs植被模型对空间分辨率和数据格式的需求后，输入到YIBs植被模型中。

7.根据权利要求6所述的高精度动态可变分辨率的生态碳汇评估系统，其特征在于，所述输入模块，用于向所述系统输入信息，包括控制信息、计算参数、驱动数据、初始场数据和环境数据；

所述控制信息，包括系统运行起止时间、空间范围、输出方式；

所述计算参数，包括不同植被类型的光合速率参数、臭氧损伤敏感性参数和碳氮比参数；

所述驱动数据，包括气温、相对湿度、气压、风速、光合有效辐射总量、光合有效散射辐射量；

所述初始场数据包括：植被叶面积指数、植被高度、土壤各层碳库情况；

所述环境数据包括：CO2浓度、植被类型分布、土壤性质格点数据、全球陆地覆盖、作物生育期数据、近地面臭氧浓度；

所述植被数据包括驱动数据、初始场数据、环境数据。

8.根据权利要求6所述的高精度动态可变分辨率的生态碳汇评估系统，其特征在于，所述输出模块，用于输出YIBs植被模型评估计算得到的生态碳汇相关变量数据，包括：生态系统的碳水通量数据与植被生长数据、与大气化学相关的植被生化数据和描述生态系统碳储量的碳库数据；

所述生态系统的碳水通量数据包括：总初级生产力、净初级生产力、净生态系统生产力、陆地碳汇、冠层水汽通量和冠层感热潜热通量；

所述植被生长数据包括：叶面积指数、植被高度、根茎叶呼吸速率和物候指标；

所述植被生化数据包括：异戊二烯排放量、单萜烯排放量、CO2气孔通量、叶片细胞间二氧化碳浓度、臭氧气孔通量和臭氧植被损伤系数；

所述碳库数据，包括土壤碳库总量和植被碳库总量。