基于MODIS-EVI的西南地区植被覆盖时空变化及驱动因素研究

基于MODIS-EVI和气象数据,利用最大值合成法、像元二分模型、趋势分析和相关分析等方法,探讨了西南地区2001-2015年植被覆盖时空变化特征及其对气候因子的响应,并分析了温度和降水对植被覆盖时空变化的驱动作用。结果表明：（1）2001-2015年,西南地区植被EVI以0.1%/a的变化率呈波动增加趋势,但空间异质性显著,呈现出从东南向西北逐渐递减的趋势;（2）西南地区以高和极高植被覆盖度为主,极低植被覆盖度区域约占研究区总面积的8.6%,植被覆盖度增加的区域集中分布在广西省北海-钦州、贵州省邵通-毕节-遵义、四川省广元-广安以及西藏那曲等地区,植被覆盖度呈减少趋势区域主要集中在西藏拉萨-阿里地区和四川成都-阿坝州-甘孜州等地区;（3）植被EVI与同期温度和降水相关性较好,均以正相关为主。在0.05显著水平下,受降水驱动的区域呈斑块状分布在西藏自治区和青海省交界处,以及云南和广西部分地区,约占研究区总面积的3.4%;受温度驱动的区域零星分布在各省、自治区,约占研究区总面积的1.6%;受温度和降水共同驱动的区域约占研究区总面积的7.2%,主要分布在西藏自治区的阿里地区北部,青海省的三江源地区以及四川和贵州两省交界处的小部分地区;西南地区大部分区域的植被EVI指数变化表现为非气候因素驱动。     

2000—2018年黄河流域生长季植被指数变化及其对气候因子的响应

黄河流域位于我国干旱、半干旱地区,生态环境脆弱,探究其植被指数变化和对气候因子的响应对该地区生态建设具有重要意义。基于黄河流域2000—2018年MODIS归一化植被指数、增加型植被指数和气象数据,利用最大值合成法、趋势分析和相关分析等方法,分析了两种植被指数的时空变化特征及受气候因子的影响机制,探讨了NDVI与EVI在反映植被变化和对气候因子响应的差异。结果表明：2000—2018年,黄河流域地区植被NDVI、EVI分别以0.059/10a、0.038/10a的变化率增加,空间上以显著改善为主,面积占比分别为77.13%和75.27%,大多分布在1000—1500 m海拔处,中游地区改善较为良好,林地改善率最高。显著退化区域较小,主要分布在巴颜喀拉山西北部、西宁市、银川市、包头市、呼和浩特市、太原市、西安市及关中盆地和洛阳市周边,建设用地退化率最高。在生长季期间,植被指数变化与气温和降水以正相关为主,气温滞后时间为1个月,降水滞后时间为3个月,都为草地最为相关;与辐射之间为负相关,滞后时间为3个月,其中林地最为相关。在0.05显著性检验水平下,驱动黄河流域生长季植被变化的主要气候因子...     

青藏高原植被生长季NDVI时空变化与影响因素

青藏高原是中国乃至亚洲的生态屏障,研究其植被对气候变化的响应对区域生态保护具有重要的现实意义。基于MOD09A1数据反演的生长季归一化植被指数(NDVI),分析2001—2018年青藏高原植被生长季NDVI时空特征和变化趋势,结合气象站点数据阐释NDVI与气候因子的关系。结果表明: 研究期间,青藏高原植被生长季NDVI呈缓慢上升趋势,不同气候区生长季NDVI年际变化差异明显,NDVI值波动幅度表现为高原湿润气候区>半湿润气候区>半干旱气候区>干旱气候区。青藏高原湿润气候区、半湿润气候区、干旱气候区、半干旱气候区NDVI显著升高和降低面积占比分别为1.4%和1.9%、4.9%和1.5%、16.4%和0.8%、7.0%和2.0%,干旱和半干旱气候区NDVI升高面积占比明显大于湿润和半湿润气候区。气温是影响湿润气候区和半湿润气候区NDVI变化的主导因子,而在干旱气候区,降水对NDVI的影响明显强于其他气候因子。气温对整个青藏高原植被生长季NDVI的驱动作用强于降水和相对湿度。     

2001-2014年博斯腾湖流域植被物候时空变化及其驱动因子

以博斯腾湖流域为研究对象,利用MODIS的MCD12Q2和LST产品、GHCN_CAMS气温观测/再分析资料与气象数据,采取趋势分析与相关性分析法探求了博斯腾湖流域2001-2014年植被物候的时空变化及其影响因素的相对作用,对博斯腾湖流域植被物候分区不同的驱动区域。结果表明：①在研究期内,整个研究区植被物候始期在第76-168天,末期在第172-295天;物候始期自南向北逐渐推迟、而末期逐渐提前,物候的空间分布特征与该区海拔高度的分布保持了较好的一致性;②2001-2014年植被始期和末期有明显提前趋势（提前3-6d）,主要分布在流域的盆地和平原绿洲区,表示研究区植被物候受到人类活动的影响。③植被物候始期与末期变化受气候因子驱动影响的区域占比分别为57.10%和51.30%,主要分布在黄水沟流域,清水河流域,孔雀河流域,大尤路都斯盆地和小尤路都斯盆地周围地区;而非气候因子占42.90%和48.70%,主要位于博斯腾湖周围绿洲和库尔勒绿洲等地势较低的区域。④由植被生长季物候与降水、气温的偏相关性关系和复相关性关系可以得出,多年物候始期和末期与气温有关;而且随海拔升高,气温的敏感幅度越高。博斯腾湖流域植被物候的时空变化不仅是受气候变化的影响,还主要受人类活动和海拔高度差异等影响因素的共同作用。     

2000—2019年长江流域植被覆盖时空演化及其驱动因素

长江流域作为中国重要的生态屏障，科学认识长江流域植被覆盖时空变化及其驱动因素，对有效开展长江流域生态工程建设具有重要的指导意义与应用价值。基于2000—2019年间MODIS-NDVI与相关气象等数据，采用Theil-Sen median趋势分析、Mann-Kendall检验、变异系数、偏相关分析、残差分析等方法，研究了近20年来长江流域植被覆盖的时空分布与变化特征，并探究了研究区植被覆盖的驱动因素。结果表明：(1)时间变化上，长江流域生长季NDVI呈现波动增长趋势，显著改善面积大于退化面积；(2)空间分布上，流域植被覆盖空间分布格局大致呈现为“中部高，东西低”,生长季NDVI多年均值为0.6164,呈较高植被覆盖状态；(3)变化趋势上，植被增长区域大于减少区域，具体表现为“中部强于东部、东部强于西部”;(4)变化稳定性上，流域植被变异系数介于0.0104—1.3199之间，呈现出“中间低，东西高，东西部局部区域高低波动并存，地域性差异明显”的空间变化稳定性特征；(5)影响因素上，流域植被覆盖变化受气温和降水的共同影响，大部分区域生长季NDVI变化以气候驱动为主，局部区域表现自然因素叠...     

2000—2016年云南地区植被覆盖时空变化及其对水热因子的响应

基于2000-2016年MODIS-NDVI数据,利用趋势分析法以及线性相关分析等方法对云南地区植被月变化趋势、年际变化趋势进行详细分析;探讨植被覆盖变化与主要气候水热因子的关系。结果表明：研究区大部分地区植被覆盖良好,年NDVI的平均值为0.55,其中NDVI较高值（> 0.8）区域主要分布于南部,而西北部和中部城市地区NDVI值较低;自2000年开始,研究区NDVI总体呈显著（P < 0.05）增加趋势,年NDVI的变化斜率为0.0036,植被覆盖呈增加趋势的区域占研究区总面积79.80%;不同季节（春、夏、秋、冬）和生长季的植被状况均呈良性发展趋势;湿润指数和水热综合因子在滇西北与NDVI多呈负相关,在滇中地区以正相关为主;春、夏、秋3个季节NDVI受降水影响较大,而冬季NDVI则受气温影响较大;受降水影响较大的区域主要分布在中部和南部,受气温影响较大区域主要分布在滇西北、滇东北地区;NDVI在不同月份对气候因子的滞后时间存在差异,NDVI与当月气温的相关性强于与当月降水的相关性,植被生长对气温的响应无明显滞后效应,对降水存在3个月的滞后期。     

2000-2019年京津冀地区植被覆盖状况变化及驱动因素

近20年来中国和印度通过土地利用活动改变地表覆盖使植被变得更绿,京津冀地区是植被变得更绿的典型地区。收集京津冀地区2000-2019年MODIS增强型植被指数（EVI）、植被覆盖百分比数据,以及年平均温度和降水量等数据,分析该区近20年来自然植被和农田植被EVI变化过程和趋势,揭示其变化的驱动因素,结果显示2000-2019年京津冀地区自然植被和农田植被EVI显著增加,自然植被EVI增加速率是农田植被的1.8倍。99.51%的自然植被和96.95%的农田植被生长状况改善。2000-2019年京津冀地区自然植被EVI与年平均温度和年降水量相关性不显著。农田植被EVI与年平均温度显著相关,与年降水量相关性不显著。农田灌溉和年平均温度变化是农田植被EVI显著增加的主要驱动因素。近20年京津冀地区通过实施以造林为主的生态建设工程,自然植被生长覆盖状况呈现极显著变好。同时森林植被比非森林植被覆盖百分比增加趋势更明显。以造林为主的生态建设工程是京津冀地区自然植被生长覆盖状况显著变好的主要驱动因素。     

2001—2017年艾比湖流域积雪时空变化及其驱动因子分析

基于2001—2017年艾比湖流域MODIS遥感数据、气象数据和降水数据, 分析艾比湖流域2001—2017年积雪时空分布特征、变化趋势及其驱动因子。结果表明: (1)2001—2017年艾比湖流域积雪变化呈增加趋势。(2)2001—2017年艾比湖流域积雪与地表温度线性相关呈负相关性, 积雪与降水量线性相关呈正相关性。(3)在地表温度固定时, 积雪与降水的偏相关系数分别介于–0.83—0.90之间, 所占正相关面积为67.05%; 在降水固定时, 积雪与地表温度的偏相关系数分别介于–0.97—0.79之间, 所占负相关面积为95.67%。(4)艾比湖流域积雪变化受气候因子影响的区域占55.32%, 主要分布在艾比湖流域的东南两侧与西北区域, 其中降水主驱动区域占31.80%, 地表温度主驱动区域占1.19%, 地表温度和降水共同强驱动区域占0.49%, 地表温度、降水共同弱驱动区域占21.84%。     

2002-2016年华北平原植被生长状况及水文要素时空特征分析

基于MODIS增强型植被指数（EVI）资料,结合降水、GRACE重力卫星水储量（TWS）、地下水、土壤水等资料,分析华北平原植被2002-2016年间的生长状况及各水文要素时空分布特征。研究结果表明：（1）2002-2016年间华北平原植被呈好转趋势,降水、水储量、土壤水、地下水等水文要素值呈减少趋势。（2）黄淮平原区植被以农作物为主,植被覆盖度呈增加趋势,而降水、水储量、地下水、土壤水均呈减少趋势,超采地下水灌溉农作物是短期内保障粮食安全的重要措施。（3）燕山-太行山山麓平原区、冀鲁豫低洼平原区的城乡居民用地区域植被覆盖显著减少,而降水增多,水储量、土壤水、地下水减少,人类活动对植被和水文要素贡献量大。（4）山东丘陵农林区分布着林地和草地,这些区域生长季的植被指数呈减少趋势,与降水量减少呈正相关关系。在气候变化和人类活动影响的大背景下,探讨不同生态环境的植被生长特征,清楚植被对水文变化的响应机理,可以消除影响植被生长的不利因素,为制定合理用水制度提供理论依据。     

湖北省地区植被覆盖变化及其对气候因子的响应

归一化植被指数(NDVI)作为一个重要的遥感参数,能够准确地反映植被覆盖程度和植被生长状况、生物物理化学性质及生态系统参数的变化,其时序数据也已成为基于生物气候特征开展大区域植被和土地覆盖分类的基本手段。基于2001—2012年MODIS-NDVI数据,利用趋势分析法以及线性相关分析等方法对湖北省植被年际变化趋势、月变化趋势进行详细分析;并且研究该区植被覆盖时空变化及其与气温和降水的关系。结果表明近12年来,研究区大部分区域植被覆盖度良好,其中鄂西北及鄂南地区NDVI值较高为0.82,鄂中东部城市NDVI值较低为0.13;2001—2012年间年均NDVI整体呈增加趋势,增速1%/10a;植被覆盖度基本不变区域占研究区总面积的92.8%,大致符合我国中部地区植被覆盖变化趋势;分析NDVI与气候因子的相关关系可知,降水量对湖北植被NDVI年变化起有重要影响;逐月NDVI与月平均气温及月降水量的回归分析表明,降水和气温对生长季不同月份的植被NDVI影响明显不同,同时呈现一定的滞后性。     

中国生态功能保护区归一化植被指数动态及气候因子驱动

为揭示生态功能保护区归一化植被指数(NDVI)与气候因子相关性, 为今后该区域植被动态监测提供有用的信息, 该研究基于2000-2015年MODIS NDVI数据和逐月格点降水与气温数据, 采用生态功能保护区和像元两种空间尺度, 应用线性倾向分析、偏相关分析、复相关分析等方法研究了46个生态功能保护区NDVI变化及其与气候因子的关系, 在此基础上基于相关系数显著性水平对生态功能保护区NDVI动态进行了气候因子驱动分区。主要结果: (1)生态功能保护区NDVI总体呈增加趋势, 其增率加权平均值为0.045·a^-1。像元分析表明, NDVI显著增加的区域主要分布在中部和东北部。(2)生态功能保护区NDVI与降水的偏相关系数在-0.30-0.72之间, 在32个分区呈正相关关系。NDVI与气温的偏相关性在-0.36-0.92之间, 在39个分区呈正相关关系。像元分析表明, 50.6%的像元NDVI与降水呈显著正偏相关关系, 主要分布在东北及西北地区。64.6%的像元NDVI与气温呈显著正偏相关关系, 主要分布在东北及青藏高原北缘地区。(3)气温-降水强驱动型是主要驱动类型, 占总面积的38.7%; 气温驱动型为次要驱动类型, 占27.3%; 非气候因子驱动型占17.6%。以上结果表明, 生态功能保护区NDVI与气温、降水气候因子改变具有显著相关性, 气候因子驱动的地区共占82.4%。研究气候变暖背景下生态功能保护区NDVI变化及其对气候因子的响应, 对于认识该区植被动态变化规律具有重要作用。     

基于SPOT NDVI的甘肃河东植被覆盖变化及其对气候因子的响应

基于1998—2011年SPOT NDVI和年均气温、降水数据,采用植被覆盖度法、趋势分析法及相关分析法对甘肃河东地区植被覆盖时空变化及其对气温和降水的关系进行研究。结果表明:河东地区植被覆盖度南高北低,依次为陇南山区甘南高原陇东高原陇中高原;近14年来植被覆盖度呈波动上升趋势,增速分别为陇南山区0.050 10 a-1、甘南高原0.009 10 a-1、陇东高原0.039 10 a-1、陇中高原0.023 10 a-1;植被覆盖轻度改善面积占37.20%,基本不变占59.75%,表明研究区植被覆盖稳中有所上升;河东地区植被NDVI与气温和降水的相关性各异,其中54.59%的地区植被NDVI与气温呈负相关,45.41%区域呈正相关;87.86%的地区植被NDVI与降水呈正相关,12.14%区域呈负相关;植被NDVI与降水正相关面积明显大于气温,说明降水是研究区植被生长的主导气候因子。     

基于MODIS-EVI区域植被季节变化与气象因子的关系

以浙江省为研究区域,利用2001—2004年MODIS-EVI和52个气象站点的日平均气温和日降水量,结合区域土地利用现状数据,采用时滞互相关分析方法,分析耕地、林地、园地增强型植被指数(EVI)季节变化与气温、降水的相关性.结果表明:浙江省大部分地区EVI对气温的最大响应没有时滞性,而对降水最大响应时滞为1个月左右.气温、降水对大部分地区植被生长季节变化有显著影响的时效均约为50 d.不同滞后时间,3种用地类型植被EVI与气温、降水的相关系数大小不同,在零时滞时,林地最大,园地次之,耕地最小;在非零时滞时,耕地最大,园地次之,林地最小.3种用地类型植被EVI与气温的相关系数均大于降水,说明气温对植被EVI季节变化的影响比降水明显.     

中国西南喀斯特地区植被变化时空特征及其成因

2000年以来,国家在中国西南喀斯特地区开展一系列生态治理工程,该地区退化生态系统得到一定程度的恢复,而2008年开展石漠化综合治理工程以来该地区的植被覆盖和生产力如何变化尚不清楚。本研究利用遥感增强型植被指数(EVI)和总初级生产力(GPP)数据,研究2000—2015年西南喀斯特地区植被EVI年均值和GPP年总量的时空变化特征,重点探讨2008年以来石漠化综合治理工程、气候变化等因素对植被覆盖及生长的影响,进而评估石漠化综合治理工程的成效。结果表明,2000—2015年西南喀斯特地区植被EVI总体显著增加,其中2008—2015年植被EVI均值和变化率分别比2000—2007年高6.9%和85.7%,EVI显著增加的区域占西南喀斯特地区的13.4%;该区域GPP年总量亦呈显著增加趋势(20.58 g C m-2a-1)。2008—2015年气温和降水对植被EVI变化趋势的贡献仅占28.3%,退耕还林还草等生态恢复措施、大气CO2浓度、大气氮沉降的增加可能是该区域植被覆盖显著增加的主要贡献因子。在100个首批石漠化综合治理试点县中,大部分试点县植被EVI的变化趋势受非气候因子的影响,其中治理面积大的县受非气候因子的影响显著高于治理面积小的县,表明石漠化综合治理工程的实施有效地促进了试点县植被覆盖的增加。     

辽宁省植被生长季NDVI对气候因子的响应

基于2000-2010年辽宁省内的37个气象站及周边5个气象站的基础数据, 结合MODIS NDVI的遥感影像资料, 运用趋势分析、相关分析和空间分析等方法研究植被生长与气候的关系, 探讨不同气候因子对植被生长的影响与主导作用。结果表明: (1) 辽宁省植被在研究时段内的7-8月生长最为旺盛, 生长季植被NDVI呈显著升高趋势, 2007年后维持在0.73- 0.74之间; (2) 在研究时段内, 整个生长季植被NDVI与降水量和日照时数主要呈正相关, 与气温主要呈负相关, 且在6-8月相关性较为显著, 植被生长对气温的变化最敏感, 对日照的响应最缓慢; (3) 5月辽宁省东部植被生长的主要气候影响因子为气温和日照, 西部为降水, 6-8月东部植被主要气候影响因子则转为降水和日照, 9月再度转为气温和日照; (4) 气温和日照对植被影响的滞后时间由东北向西南逐渐延长, 降水则与之相反。     

不同纬度阔叶红松林红松径向生长对气候因子的响应

运用树木年轮气候学方法,研究了不同纬度阔叶红松林红松径向生长趋势及其与气候因子的关系,以期揭示不同纬度红松径向生长对气候因子响应的差异以及气候变化影响下红松的动态特征、适应性及敏感性.结果表明: 不同纬度红松径向生长对当地气候因子的响应存在差异,最南部的白石砬子自然保护区红松径向生长与生长季的平均相对湿度呈显著正相关,与平均最高气温呈显著负相关.中部的长白山自然保护区的低海拔区域红松径向生长与生长季的水分因子(降水、相对湿度和帕尔默干旱指数PDSI)呈显著正相关,而与平均最高气温呈显著负相关;凉水自然保护区红松径向生长与生长季的水分因子(相对湿度和PDSI)呈显著正相关,与气温因子(平均气温和平均最高气温)呈显著负相关.而最北部的胜山自然保护区红松径向生长则与大部分月份的气温因子呈显著正相关.当年6月气候因子是影响所有纬度红松径向生长的关键气候因子,4个样地都与当年6月平均最高气温呈显著负相关.在气温不断上升的近40年,最南部的红松径向生长呈显著下降趋势,最北部呈显著上升趋势,中部的变化不显著.如果未来气温升高而降水不变,红松分布区可能缩小.     

2000—2015年拉萨河流域NPP时空变化及驱动因子

拉萨河流域是西藏政治、经济和文化核心区,具有青藏高原典型的高寒湿地及西藏主要的耕作区,受人类活动及气候变化的影响,流域生态安全及生态健康面临威胁和破坏。植被净初级生产力（NPP）作为衡量生态系统健康的重要指标,能够反映生态系统的可持续发展。利用2000-2015年MODIS-NDVI数据,基于光能利用率模型估算了拉萨河流域的NPP,分析了NPP的时空格局、动态变化特征及NPP与气候因子的相关性,探讨了影响NPP变化的驱动因子并明确了驱动分区。结果表明：近16年拉萨河流域NPP年均值为165.614 gC m^-2 a^-1,总体分布具有明显的空间异质性,与该地区植被类型的分布规律相似,不同植被类型的NPP存在差异。NPP变化在总体上呈下降趋势,平均年变化趋势斜率为-1.804 gC m^-2 a^-1。NPP与气温和降水的相关性具有明显的地域性差异,草本湿地与气温呈显著负相关,灌丛与降水呈显著正相关。NPP变化受气候因子驱动的区域占比20.81%,非气候因子占比79.19%。     

1982-2016年东北黑土区植被NDVI动态及其对气候变化的响应

植被是陆地生态系统的重要组成部分,在调节气候、水土保持等方面具有重要作用,因此,监测植被生长变化并探讨其与气候变化之间的关系,在全球变化研究中具有重要意义。基于MODIS NDVI和GIMMS NDVI数据集,并通过一致性检验,在区域和像元两个空间尺度上,利用一元线性回归模型,研究东北黑土区1982-2016年植被生长动态,分析植被生长对气温和降水量的响应程度。结果表明：区域尺度上,1982-2016年东北黑土区植被生长季NDVI变化分为3个阶段（先增加继而减少最后再增加）,区域植被的生长在气温、降水量的共同作用下,呈现出明显季节差异;像元尺度上,1982-2016年东北黑土区NDVI总体趋势为改善状态,主要改善植被类型为草原、森林和农业植被,鹤岗市、绥化市和长春市改善面积较大;多年平均NDVI值与同期气温和降水量具有一定的相关关系,平原地区植被NDVI与气温主要呈显著正相关关系,植被类型主要为耕地;平原地区边缘和山地地区的植被NDVI与降水量以显著正相关关系为主,主要植被类型为森林和草地。     

中国东北地区植被NDVI对气候变化的响应

结合1982—2003年GIMMS-NDVI数据集和GIS技术,应用基于像元的相关分析方法,分析了东北地区植被NDVI对气候变化的响应。结果表明：1）1982—2003年,东北地区年平均气温呈上升趋势,而年降水量呈下降趋势;东北地区植被NDVI与年平均气温呈显著正相关的像元占12.84%,主要分布在松嫩平原南部、三江平原中部和西辽河平原,植被类型为农田、阔叶林、草原。植被NDVI与年平均气温几乎不存在显著负相关性;植被NDVI与年降水呈显著和极显著正相关的像元比例为4.55%,主要植被类型为草原和农田;植被NDVI与年降水量呈显著负相关的像元比例为7.52%,主要植被类型为针叶林和阔叶林。2）东北地区植被与生长季气温显著正相关和显著负相关的比例分别为3.96%和4.35%;植被与生长季降水显著正相关和显著负相关的比例分别为8.81%和8.54%。3）东北地区58.21%的植被像元与春季气温显著或极显著正相关,主要分布在大兴安岭中部、小兴安岭、长白山及完达山-张广才岭等地区,主要植被类型为阔叶林、农田、针叶林和草甸;植被NDVI与春季气温几乎不存在显著负相关性。植被NDVI与春季降水呈显著正相关和显著负相关的比例分别为4.81%和1.67%。4）东北地区植被NDVI与夏季气温和降水呈显著相关的比例明显少于春季,与夏季气温正相关的比例为7.61%,与夏季降水显著负相关的比例为6.29%。秋季气温和降水对东北地区植被NDVI影响较小,其中植被NDVI与秋季气温显著正相关的像元占植被像元总数的6.05%,几乎不存在与秋季气温显著负相关的植被像元;植被NDVI与秋季降水显著负相关的比例为5.43%,几乎不存在与秋季降水显著正相关的植被像元。     

气候因子对青藏高原植被生长的时间效应

植被生长与气候存在着不对称的时间关系, 考虑气候因子对植被生长的时间效应可为准确理解植被与气候关系、预测植被对全球气候变化的动态响应提供重要科学依据。该研究基于MODIS归一化植被指数(NDVI)、气候以及植被类型数据, 通过构建气候与植被NDVI之间的4种时间效应方程, 揭示了气候因子对青藏高原植被生长的时间效应以及影响植被生长的主导因子。在4种时间效应中, 同时考虑气候滞后和累加效应对植被生长的解释度最高(47%), 相比于不考虑时间效应, 其解释度可整体提高4%-18%; 同时考虑气候滞后和累加效应时, 青藏高原有超过43%的区域受时间滞后与累加联合效应的影响, 只受时间累加效应或滞后效应影响的区域面积次之, 而不受时间效应影响的区域面积最小; 青藏高原NDVI与降水的偏相关性整体上高于其与气温的偏相关性, 其中降水占主导地位的区域主要分布在青藏高原东北部和西南部, 面积占比约为40.1%, 而气温占主导地位的区域集中在青藏高原中部和东南部, 面积占比约为29.7%。