人类活动对植被净初级生产力（Net Primary Productivity,NPP）有重要影响,本文提出了一种基于无人为影响点的潜在NPP（Potential NPP,PNPP）计算方法,为NPP人为影响值（NPP influenced by human,HNPP）的计算提供一种新的算法。本研究以中国大陆为研究区,利用改进的Carnegie-Ames-Stanford-Approach（CASA）模型估算了实际NPP（Actual NPP,ANPP）,再基于气候变化和NPP变化重合率识别出无人为影响点,在此基础上利用随机森林的机器学习算法估算出潜在NPP（PNPP_H）,此外,本文还基于Thornthwaite Memorial模型和基于FPAR改进的CASA模型估算了另外两种潜在NPP,并对这三种潜在NPP进行对比分析,得出了基于无人为影响点的潜在NPP（PNPP_H）计算方法更合理的结论。在无人为影响点潜在NPP的基础上,采用实际NPP与潜在NPP求差法计算出NPP人为影响值,再分析了实际NPP、潜在NPP和NPP人为影响的时空特征,最后探讨了人类活动和气候变化对实际NPP变化的主导作用和人类活动相对贡献指数。论文主要结论如下:（1）2001-2017年中国年均ANPP空间分布总体趋势为从东南向西北地区递减,ANPP年均值为538.86 gCm^-2a^-1,总量为5.11 PgCa^-1,三大自然区的年均ANPP大小顺序为:东部季风区>青藏高寒区>西北干旱半干旱区,我国年均ANPP以4.22gCm^-2a^-1的速度呈波动增加的趋势。（2）就各土地利用类型来看,全国林地的年均ANPP值最高,为947.32gCm^-2a^-1,其次为耕地,均值为755.78 gCm^-2a^-1,草地、水域、建设用地和荒漠依次减少。（3）研究期间,三种潜在NPP在空间上均呈现从东南向西北地区递减的趋势,通过对三种潜在NPP进行对比,结果表明基于无人为影响点的潜在NPP（PNPP_H）估算结果最佳,PNPP_H年均值为529.17 gCm^-2a^-1,以1.48 gCm^-2a^-1的平均速度呈增加趋势。（4）研究期间,我国HNPP年均值为7.53 gCm^-2a^-1,总量为71.42 TgCa^-1,全国NPP人为影响平均值为正,其中,正HNPP均值为69.72 gCm^-2a^-1,总量为5.18TgCa^-1;负HNPP均值为-64.91 gCm^-2a^-1,总量为4.3 TgCa^-1。其中,三大自然区的年均HNPP大小顺序为:青藏高寒区(35.15 gCm^-2a^-1)>西北干旱区(25.12 gCm^-2a^-1)>东部季风区(-17.41 gCm^-2a^-1)。（5）研究期间,年均HNPP以2.7 gCm^-2a^-1的速度呈正向增强趋势,说明人类活动对中国植被净初级生产力的影响向正向增强的趋势变化,生态环境改善效果较好。（6）人类活动正影响增强的面积占全国陆地总面积的40.01%,占比最大,正影响减弱、负影响减弱和负影响增强的面积分别占14.65%、26.9%和18.44%。（7）人类活动和气候因素对ANPP变化的相对贡献特征分析的6种情景模式中,情景1（ANPP的增加是气候和人类活动共同主导）占全国总面积的41.36%,占比最大,此外,人类活动主导ANPP变化的面积大于气候因素主导ANPP变化的面积。（8）人类活动相对贡献率指数中,RCI≤0.3的区域占全国陆地面积的70.22%,说明在全国大部分地区,人类活动对植被生长的干扰指数较小,并不占主导地位。2001-2017年间,中国植被NPP人类活动相对贡献指数以0.002a^-1的速度呈缓慢增加的趋势,说明人类活动的干扰程度有轻微增加趋势,并且在2017年达到最高。总体而言,本研究提出的基于无人为影响点的潜在NPP估算方法效果较好,能为NPP人为影响值的估算提供一种补充方法。基于该方法的人类活动对中国植被净初级生产力影响的研究表明,人类活动对我国植被净初级生产力影响强烈,整体呈正影响,且人类活动和气候因素共同导致的ANPP的增加是植被变化的主体趋势。