| 摘 要： |
准确获取山区植被动态数据对山区生态系统研究及其保护有着重要意义。卫星遥感数据作为获取大尺度山区植被动态的重要数据源，已被制作成各种植被监测产品并被应用于植被绿度、覆盖度以及生产力等研究。然而，不同遥感指数监测山区植被动态及其驱动因子的一致性尚不确定。以尼泊尔地区为例，基于5种遥感指数（MODIS NDVI、MODIS EVI、MODIS LAI、MODIS NPP和OCO-2 GOSIF）和5种气候因子（温度、降水、气压、太阳净辐射和CO2浓度）数据，采用趋势分析和两种残差分析法（多元回归法和一阶偏导法）,系统分析了不同遥感指数监测尼泊尔地区植被动态及其驱动因子的不确定性。结果表明：1)2000—2020年尼泊尔地区5种遥感指数均呈现增加趋势，但不同遥感指数空间分布存在差异，MODIS NPP在中山带增加趋势更明显，其他遥感指数在低海拔地区增加态势更明显。2)不同残差分析方法所估算的气候变化对植被变化贡献率差异极大，多元回归法可能严重低估了气候变化的贡献，而一阶偏导法可能高估气候变化的影响。3)基于不同遥感指数的归因结果差异大，气候变化对OCO-2 GOSIF的贡献率显著高于其他指数。研究结果强调了不同遥感指数量化山区植被动态及其原因的巨大分歧，未来需发展更精确的山区植被生长动态检测与归因方法。 |
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