DOI：https://doi.org/10.1080/15481603.2026.2651958

气候变化导致地热供给与植被需求在时间上出现不匹配，从而改变了植被的主要气候控制因素，但这些变化的模式和机制尚不明确。本研究通过对多源、多时相遥感数据的协同分析，探讨了1982年至2022年中国植被主要气候因子的重塑过程，并分析了地形和地热亚区以及植被类型的空间异质性及其驱动机制。

结果表明，若不考虑植被响应时间，超过90%的植被对气候的响应强度被低估，而其余植被则被高估。中国植被的响应主要受温度驱动。然而，在气候变暖的背景下，52.71%的植被从温度驱动型转变为降水驱动型。植被对降水的响应随时间推移而加速和增强，尤其是在寒冷、干旱和高海拔地区。相比之下，这些地区响应变化的方向与温暖、湿润和低海拔地区显著不同。草原、森林和湿地对降水的敏感性也日益增强，干旱进一步加剧了植被对降水的响应。总体而言，中国植被的主要气候控制因素正从温度转向降水。这种转变预示着全球植被对降水控制作用增强的潜在早期信号，对预测生态动态和制定气候适应策略具有重要意义。

图3. NDVI对温度和降水的响应时间效应。NDVI对（a，b）温度和（c，d）降水的响应滞后时间和累积时间。（e，f）中国不同地区和不同植被类型的时间效应统计分析。

图4. NDVI对(a)温度和(b)降水的响应强度。(c)响应强度的统计分析。(d, e)影响中国不同地区和不同植被类型NDVI的主要气候因子。NDVI对温度和降水响应强度最大的气候因子被认为是主要气候因子。

图5.考虑时间效应前后，NDVI对温度和降水的响应强度（(a, b) R²）和响应强度（(c, d)）的差异。图(c, d)中的正差值表明，未考虑时间效应时，NDVI的响应强度被低估；负差值表明，未考虑时间效应时，NDVI的响应强度被高估。

图 6. NDVI 对降水和温度的 (a, b) 响应强度趋势和 (c) 时间效应。(d) 增强的主要气候因子。(e) 基于海拔、温度和降水的增强的主要气候因子的空间分布。对于线性拟合，颜色代表统计显著的趋势，灰色代表不显著的趋势。植被响应强度增长率高的气候因子被定义为新的增强的主要气候因子。

图 7. NDVI 对降水和温度的响应强度趋势（a）不同地区和（b）植被类型。

图 8.影响 NDVI 的主要气候因子在不同区域 (a) 和植被类型 (b) 中的重塑过程。图 (a) 和 (b) 中的饼图显示了不同区域和植被类型中不同主要气候因子变化的比例。雨滴和太阳图标分别代表 NDVI 主要受降水和温度的影响。

图 9. NDVI 对降水和温度响应强度变化的对应关系。图 (a) 中的柱状图表示响应强度变化的比例。图 (a) 和 (b) 中的复合饼图显示了不同区域和植被类型中 NDVI 对降水和温度响应强度变化对应关系的比例。

图10. NDVI响应强度变化的潜在驱动因素。(a, b) 各驱动因素对中国及湿润地区NDVI温度响应强度的相对影响。(c–g) 各驱动因素对中国及其他地区NDVI降水响应强度增加的相对影响。