This PhD thesis presents the spatio-temporal distribution of terrestrial carbon fluxes for the time period of 1982 to 2002 simulated by a combination of the process-based dynamic global vegetation model LPJ and a 21-year time series of global AVHRR-fPAR data (fPAR – fraction of photosynthetically active radiation). Assimilation of the satellite data into the model allows improved simulations of carbon fluxes on global as well as on regional scales. As it is based on observed data and includes agricultural regions, the model combined with satellite data produces more realistic carbon fluxes of net primary production (NPP), soil respiration, carbon released by fire and the net land-atmosphere flux than the potential vegetation model. It also produces a good fit to the interannual variability of the CO2 growth rate. Compared to the original model, the model with satellite data constraint produces generally smaller carbon fluxes than the purely climate-based stand-alone simulation of potential natural vegetation, now comparing better to literature estimates. The lower net fluxes are a result of a combination of several effects: reduction in vegetation cover, consideration of human influence and agricultural areas, an improved seasonality, changes in vegetation distribution and species composition. This study presents a way to assess terrestrial carbon fluxes and elucidates the processes contributing to interannual variability of the terrestrial carbon exchange. Process-based terrestrial modelling and satellite-observed vegetation data are successfully combined to improve estimates of vegetation carbon fluxes and stocks. As net ecosystem exchange is the most interesting and most sensitive factor in carbon cycle modelling and highly uncertain, the presented results complementary contribute to the current knowledge, supporting the understanding of the terrestrial carbon budget. / In der vorliegenden Arbeit wird anhand der Kombination eines dynamischen globalen Vegetationsmodells mit einer Zeitreihe von 21 Jahren optischer Satellitendaten eine realistische Abschätzung der terrestrischen Quellen und Senken von CO2 ermöglicht. Grundlage des hier vorgestellten neuen Modells stellt das dynamische globale Vegetationsmodell LPJ dar, ein prozessorientiertes Vegetationsmodell, das basierend auf ökophysiologischen Grundlagen die Vegetationsverteilung und -dynamik, Störungen (z.B. Feuer) und den Kohlenstoff- sowie den Wasserkreislauf modelliert. Die Kopplung des LPJ-DGVM erfolgte mit einer Zeitreihe globaler AVHRR-fPAR Daten (fPAR – Anteil photosynthetisch aktiver Strahlung), für den Zeitraum 1982 bis 2002 in einer räumlichen Auflösung von 0.5°. Als Ergebnis liegt nun eine globale raum-zeitliche Verteilung aller relevanten Kohlenstoffflüsse vor: Nettoprimärproduktion, Bodenrespiration, Nettoökosystemproduktion, durch Feuer und Ernte emittierter Kohlenstoff, sowie der in Biomasse und Boden gespeicherte Kohlenstoff. Verglichen mit dem Originalmodell haben sich durch die Einspeisung der Satellitendaten alle relevanten Kohlenstoffkomponenten verringert und zeigen nun bessere Übereinstimmung mit Literaturwerten. Die geringeren Kohlenstoffflüsse resultieren aus einer Kombination verschiedener Effekte: geringere Vegetationsbedeckung, Berücksichtigung der landwirtschaftlichen Nutzfläche, realistischere Abbildung der Saisonalität, Veränderung der Vegetationsverteilung und Verschiebung der Artenzusammensetzung. Die globalen Kohlenstoffflüsse werden mit dem vorgestellten Modell realistischer abgebildet als mit Ansätzen, die nur die potentiell natürliche Vegetation simulieren. Insbesondere die Quellen- und Senkendynamik unterliegt vielfältigen Prozessen, die mit einem Modell, dass auch die Bodenrespiration prozessorientiert berücksichtigt, verlässlich geschätzt wird.