【摘 要】
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利用GIMMS-NDVI3g、MOD13A2、气温、降水、辐射和DMSP夜间灯光数据集分析1992—2020年中国归一化植被指数（NDVI）时空变化特征，并借助随机森林算法模型在栅格尺度上确定其变化主导因素．结果显示：1992—2020年，中国NDVI均值范围为0～0.90，华北平原、长江中下游平原、东北平原、四川盆地、东南丘陵和云贵高原地区为高值区，均值约为0.60，西北和青藏高原地区较低，约为
【机 构】
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江苏师范大学地理测绘与城乡规划学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（41701371）； 江苏师范大学研究生科研创新计划项目（2021XKT0066）； 江苏高校优势学科建设工程项目；
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利用GIMMS-NDVI3g、MOD13A2、气温、降水、辐射和DMSP夜间灯光数据集分析1992—2020年中国归一化植被指数（NDVI）时空变化特征，并借助随机森林算法模型在栅格尺度上确定其变化主导因素．结果显示：1992—2020年，中国NDVI均值范围为0～0.90，华北平原、长江中下游平原、东北平原、四川盆地、东南丘陵和云贵高原地区为高值区，均值约为0.60，西北和青藏高原地区较低，约为0.18；中国NDVI总体呈上升的趋势，黄土高原地区和南方地区增长趋势较为明显，而新疆西北部、青藏高原东南部、横断山脉地区以及中国东部的黑龙江、吉林、辽宁、江苏、广东、台湾和海南等一些城市化进程较快的地区则呈现出明显的下降趋势．气温和降水是影响中国NDVI变化的主导因素，其中：气温影响的面积约为中国总面积的35.2%，主要分布在青藏和云贵高原地区，与NDVI呈显著的负相关；降水仅次于气温，所占面积约为34.3%，主要分布在西北、东北及华南地区，其中西北地区NDVI与降水呈显著的正相关，华南和东北地区则表现出了显著的负相关；而辐射主导区所占面积约为27.1%，主要分布在黄淮海平原、长江中下游平原以及四川盆地，与NDVI呈显著的正相关；人类活动主导的区域所占面积约为2.7%，主要集中分布在黄土高原和东部经济较为发达的地区，黄土高原地区与NDVI呈显著正相关，而山东、河北和东北一带则表现出显著负相关性．考虑人类活动（农业、城市化和生态修复等）影响的植被活动分析可为未来生态碳精准管理提供科学支持．
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