近日，成都山地灾害与环境研究所人工智能与山地生态环境创新团队与合作者一起，通过对多源、多时相遥感数据协同分析，构建了融合滞后效应与累积效应的植被响应气候变化时间模型，在像元尺度上系统刻画了植被对气温和降水的动态响应关系，解释了近四十年我国植被对气温和降水响应的时空过程和驱动机制。相关成果发表于《地理信息系统科学与遥感》。

研究结果表明，我国植被变化主要受气温主导，受气温主导的植被占81.55％，而受降水主导的植被占18.45％；但植被对降水的响应逐渐加速并增强，52.71％的植被的主导气候因子正由气温转为降水，尤其是高寒和干旱区域。这一转变预示着降水对中国植被主导作用增强的潜在信号，对预测生态动态及制定气候适应策略具有重要意义。

研究还发现若不考虑时间效应，超过90％的植被对气候的响应强度被低估，而其余部分则被高估，显著影响归因结果。该研究从动态视角阐明了我国植被响应气候变化模式正在经历从气温驱动型向降水驱动型的转变。相关研究不仅深化了对植被—气候相互作用机制的认识，也为生态系统管理、干旱预警及气候变化适应策略提供了重要科学依据。

相关论文信息：https://doi.org/10.1080/15481603.2026.2651958