三峡库区地处长江中上游,是我国乃至世界生物多样性保护的热点地区,也是我国生态环境保护的重点地区。同时它也是我国生态环境最为脆弱的地区之一,怎样保护库区的生态建设已经成为科学家和政府关注的问题。中科院《三峡对重庆气温影响》的“空调效应”报道和北京地理环境学者王红旗《三峡对重庆气温影响》的“木桶效应”报道,引起了人们对三峡库区会诱发什么样的气候效应的思考。本文将三峡库区植被覆盖数据、气象数据等结合起来,基于相关性、人工神经网络、地理加权回归三种方法分析三峡库区植被变化与气象要素之间的时空响应机制,从而理解三峡库区的成长阶段对气候以及植被的影响,为库区的植被变化以及气候效应的研究提供参考,丰富人们对水库气候效应的理解和认识,为库区的生态建设服务。本文通过研究主要得出如下结论：(1)三峡库区年均气温空间分布差异较大,同时库区多年平均降水也具有明显的区域差异。库区降水量低值区出现在兴山县的北部,库区降水高值区主要分布在湖北境内的巴东县南部、奉节南部的少部分地方。(2)三峡库区NDVI年内变化呈倒U型,且年内最大值出现在7月,年最小值出现在1月。三峡库区植被覆盖整体呈显著上升趋势,库区主要森林植被分布在东部地区。(3)气温与降水对库区植被覆盖变化有促进作用,其中小时间尺度的气候变化对植被覆盖的影响机制较大时间尺度显著,气温是影响库区植被覆盖变化的主要气象因子。(4)简单线性相关性分析方法在分析库区植被覆盖变化对气象因子的响应机制时较为简单,直观,其较适合于不考虑非气候因素对库区植被覆盖变化的影响,研究库区植被覆盖变化与气象因子的时间序列相关性。地理加权回归考虑了气象因子的空间自相关性、空间非平稳性等因素,在分析库区植被覆盖对气象因子的空间响应机制时较为适用、合理,能够取得较好的效果。人工神经网络对分析库区植被覆盖变化对气候因子的响应机制时较合理,这主要是因为气象要素对库区植被变化的影响机制较为复杂。库区植被变化与气象因子之间的关系并不是单一的线性关系可以描述的,基于气象因子的三峡库区植被覆盖估算,可以较为准确的反映出气象因子对区域植被覆盖变化的影响。