In　this　work,　we　integrated　a　remote-sensing-based　(the　MODIS　MOD_17　Gross　Primary　Productivity　(GPP)　model　(MOD_17))　and　a　process-based　(the　Biome-BioGeochemical　Cycles　(Biome-BGC)　model)　ecological　model　in　order　to　estimate　long-term　(from　2000　to　2012)　forest　carbon　fluxes　over　the　Qilian　Mountains,　in　northwest　China,　a　cold　and　arid　forest　ecosystem.　Our　goal　was　to　obtain　an　accurate　and　quantitative　simulation　of　spatial　GPP　patterns　using　the　MOD_17　model　and　a　temporal　description　of　forest　processes　using　the　Biome-BGC　model.　The　original　MOD_17　model　was　first　optimized　using　a　biome-specific　parameter,　observed　meteorological　data,　and　reproduced　JPAR　at　the　eddy　covariance　site.　The　optimized　MOD_17　model　performed　much　better　(R-2　=　0.91,　RMSE=　5.19　gC/m(2)/8d)　than　the　original　model　((R)2　=　0.47,　RMSE　=　20.27　gC/m(2)/8d).　The　Biome-BGC　model　was　then　calibrated　using　GPP　for　30　representative　forest　plots　selected　from　the　optimized　MOD_17　model.　The　calibrated　Biome-BGC　model　was　then　driven　in　order　to　estimate　forest　GPP,　net　primary　productivity　(NPP),　and　net　ecosystem　exchange　(NEE).　GPP　and　NEE　were　validated　against　two-year　(2010　and　2011)　EC　measurements　(R-2　=　0.79,　RMSE=　1.15　gC/m(2)/d　for　GPP;　and　R-2　=0.69,　RMSE=　1.087　gC/m(2)/d　for　NEE).　NPP　estimates　from　2000　to　2012　were　then　compared　to　dendrochronological　measurements　(R-2　=　0.73,　RMSE=　24.46　gC/m(2)/yr).　Our　results　indicated　that　integration　of　the　two　models　can　be　used　for　estimating　carbon　fluxes　with　good　accuracy　and　a　high　temporal　and　spatial　resolution.　Overall,　NPP　displayed　a　downward　trend,　with　an　average　rate　of　0.39　gC/m(2)/yr,　from　2000　and　2012　over　the　Qilian　Mountains.　Simulated　average　annual　NPP　yielded　higher　values　for　the　southeast　as　compared　to　the　northwest.　The　most　positive　correlative　climatic　factor　to　average　annual　NPP　was　downward　shortwave　radiation.　The　vapor　pressure　deficit,　and　mean　temperature　and　precipitation　yielded　negative　correlations　to　average　annual　NPP.　(C)　2016　The　Author(s).　Published　by　Elsevier　B.V.