基于MODISNPP的2000—2023年三江源地區植被NPP時空演變及影響因素研究

中圖分類號：K903 文獻標識碼：A 文章編號：1007-0435（2025）09-3003-11

doi：10.11733/j.issn.1007-0435.2025.09.024

NPP Spatio-Temporal Evolution and Its Influencing Factors in the Three-RiverHeadwatersfrom 2000 to 2023Basedon MODISNPP

LI Wen-jing1，LI Wen-long2，XIONG You-cai3，LUO Qiong4，WANG Wen-Ying1.5* （1.CollegeofgaSQigioalUivesityiiniroveia;Clgofsnda encandTechoeitoreUit Province73Ooa;oiciilsiireo;de ScienceandSustaiabilityeple'sovementofQigharoviceamp;BeijingNoralUniversityinnginghaiProviceina）

Abstract： Clarifying the currnt status and driving forces of vegetation Net Primary Productivity （NPP） changes in the Three-River Headwaters region can provide a scientific foundation and decision-making reference for future vegetation restoration and the dynamic adjustment of ecological projects.In this study，based on MODIS NPP data，we analyzed the vegetation NPP changes and its influencing factors in the Three-River Headwaters region using trend analysis，stability analysis，residual analysis，bias corelation analysis and geodetector，etc. The results showed that the overallNPP and the NPP of various vegetation types in the ThreeRiver Headwaters region exhibited an upward trend from 200O to 2O23，with an average growth rate of 1.38 g?m^-2?a^-1 C.Spatially，it displayed a distribution pattern characterized by higher values in the southeast and lower values in the northwest，with 97.92% of the region experiencing an increase in NPP，and the overall fluc tuation remained stable.Vegetation NPP in diferent areas of the Three-River Headwaters region exhibited varying response pattrns to temperature and precipitation，although temperature exerted a more significant impact on vegetation NPP in this region. Both climate change and human activities had positive effects on vegetation NPP in the Three-River Headwaters region，and the impacts of human activities on vegetation NPP were both positive after 2Ol8.In Factor-detector detection，the average explanatory power of altitude and temperature exceeded 50% ，while precipitation，land use，and population also demonstrated over 50% explanatory power in interaction-detector.

Key words：MODIS NPP; The Three-River Headwaters ;Spatiotemporal evolution; Influencing factors

植被凈初級生產力（Net primaryproduction，NPP）可以有效量化陸地生態系統的生產能力，是陸地碳循環的重要組成部分，能夠反映氣候變化和人類活動對陸地生物圈的綜合影響[1。隨著對全球變化和碳循環的深人研究，區域NPP的估算與研究已被確定為國際地圈-生物圈計劃（IGBP）《京都議定書》以及《巴黎協定》的核心內容之一[2-3]。因此，研究植被NPP變化趨勢及其驅動因素，科學評價生態系統對氣候變化的響應，不僅對于區域生態保護和環境政策的制定具有重要意義，而且也成為全球碳循環和氣候變化研究的重要內容之一[4-5]。

陸地植被生產力的估算方法主要有實地調查、定位觀測、模型估算等。實地調查和定位觀測的植被NPP空間范圍有限，且不能反映生態系統內部過程和機理，在大尺度空間和長時間范圍上也存在不足[6]。因此，在全球變化背景下，野外NPP測量方法已不能滿足長時間序列和全球植被動態研究的需要。隨著遙感和衛星對地觀測技術的發展，遙感數據模型彌補了傳統測量方法的局限性，并被廣泛用于植被動態的監測中[7-8]。MOD17A3H凈初級生產力產品數據是由每年MOD17A2H的8天凈光合產品合成，利用遙感一過程耦合模型估算得到的年度植被NPP產品，它的優點是空間范圍廣、分辨率高、時間跨度長，其精確性已通過驗證，并已經在全球范圍內得到廣泛應用[9-12]

三江源地區因其獨特的地理位置，豐富的生物資源以及特殊的氣候條件，成為我國乃至東南亞國家生態安全與經濟可持續發展的重要生態屏障。然而，由于其海拔高且地形復雜，對環境的變化高度敏感，從而其成為我國生態環境極其脆弱的地區之一[13]。近幾十年來，隨著氣候變化和人類活動的交互影響，區域內出現了草地退化、水土流失、湖泊減少、生物多樣性喪失、冰川萎縮等一系列生態環境問題[14]。為了保護和提升三江源地區的生態環境狀況，我國建立了三江源自然保護區，并實施了三江源生態保護一期、二期等重大生態工程，該項目分為2005—2012年和2013—2020年兩個階段。

然而，三江源地區植被NPP的變化是社會經濟與生態系統的耦合效應，會受到諸多自然和社會經濟因素的影響。目前，學者們對該地區氣候變化對植被NPP的影響多采用趨勢分析、相關分析等方法[15-16]，在量化人類活動對植被NPP動態變化的貢獻時學者們采用殘差分析方法[17]。但從單一的動態變化角度進行研究，容易忽視空間分異上的相關性，尤其對于多種因子間交互作用的定量研究較少。且當前二期生態工程建設已結束，已有研究期大多集中在2020年二期生態恢復工程完成之前[18-20]，缺乏對2020年以來三江源地區植被NPP變化及影響因素的新認識。

鑒于此，本研究基于MODISNPP數據，采用趨勢分析、顯著性檢驗和變異系數等方法分析三江源植被NPP的近期（2000—2023年）變化趨勢和穩定性，同時綜合使用偏相關分析、殘差分析、地理探測器等多種方法，量化影響三江源植被NPP的不同驅動因素的貢獻以及因子間的交互作用。這對提高三江源生態環境質量、促進可持續發展和生態保護具有重要意義。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

三江源地區地處青藏高原腹地、省南部，是長江、黃河、瀾滄江的發源地，也是我國生物資源最集中和淡水資源的重要補給地。三江源地區以山地地貌為主，地勢西北高東南低，平均海拔在4000m 以上。氣候為典型的高原大陸性氣候，其全年平均氣溫在 -5^°C～4^°C ，年降水量在 200～800mm^[18，21] 區內主要植被類型有草原、草甸、高山植被、灌叢、荒漠等，其中草甸和草原是區內分布最廣的生態系統類型，面積占比達 58% 和 24% 。

1.2 數據來源

植被NPP數據來源于美國國家航空航天局（NASA）數據中心，分辨率為 500m 的MOD17A3HGF版本的凈初級生產（NPP）數據；氣溫、降水量數據來源于國家地球系統科學數據中心，空間分辨率為 1km ;DEM數據來源于地理空間數據云，分辨率為 30m 的原始高程數據；土地利用數據、植被類型數據、土壤類型以及社會經濟數據等均來源于資源環境科學數據平臺，分辨率為 1km 的數據。以上數據經投影、重采樣、裁剪等預處理以后，獲得研究區內相應數據。

1.3 研究方法

1.3.1趨勢分析采用一元線性回歸分析法分析2000一2023年間三江源地區植被NPP的變化趨勢，綜合表征24年間該區域的格局演變規律，其公式為[22]：

式中， n 是研究年數，即24； NPP_i 表示第 i 年植被NPP值，slope代表線性趨勢線的斜率。

1.3.2變異系數采用變異系數法對三江源地區植被NPP隨時間變化的穩定性進行分析，值小說明變化程度穩定。變異系數的計算公式如下[23]：

式中，CV為變異系數； n 為研究年數，即 24;x_i 為第 i 年NPP值; 為三江源地區研究時段內的平均NPP。將CV值劃分為比較穩定（ CV?0.1） 、穩定 （0.10.3）4 個等級。

1.3.3偏相關分析偏相關分析能夠在剔除其他干擾因素的影響后，更清晰地識別出兩個變量之間的直接關聯程度。本文采用偏相關分析方法，分析2000一2023年三江源地區不同驅動因子，即氣溫和降水對植被NPP的影響程度。計算公式為[24]：

式中， n 為研究年數，即 24;r_xy 表示NPP與氣溫、降水之間的相關系數， r_xy，z 表示控制變量為z時，NPP與指定因子之間的偏相關系數。

1.3.4殘差分析殘差表示某要素的實際發生量與理論發生量的差值，在生態學中常通過建立回歸模型，量化氣候變化和人類活動對植被變化的影響[25]。計算公式為：

NPP_P=a×T+b×P+c

NPP_H=NPP-NPP_P

式中， NPP_P 為基于氣溫和降水的預測值，即氣候變化對NPP的影響， NPP_H 為殘差，即人類活動對NPP的影響； T 和 P 分別表示氣溫和降水量； a，b，c 為模型參數。

1.3.5地理探測器植被NPP的時空分異是多種因素綜合作用的結果。因此，參考相關研究，從自然因素和社會經濟兩方面，共選取涉及地形、氣象、土壤、土地利用、人口等方面的10個影響因子[26-27]如表1所示。同時，為使各因子在同層內的平均離散方差最小，不同層間的平均離散方差最大，采用自然間斷點法將氣溫、降水、海拔、坡度等數據進行分類，而植被類型、土地利用和土壤類型則依照原數據說明進行分類。最后利用GIS1O.8生成5km×5km 的漁網，提取和刪選三江源植被NPP與10個驅動因子的相關信息。

地理探測器是一種探測和揭示要素之間空間分異性規律并定量揭示其背后驅動因素的一種統計學方法，探測的 q 值用來衡量自變量對因變量空間分布變化的解釋能力[28]。本文主要采用因子探測器及交互作用探測器。計算公式為：

式中， L 為影響因子類型總數； N_h 與 N 分別表示影響因子在層h及三江源全區的樣本數； σ_h² 與 σ² 分別表示層 h 及三江源全區的NPP值的方差。

表1指標選取Table1 Index selection

2 結果與分析

2.1 三江源地區植被NPP時間變化趨勢

從時間變化來看（圖2），三江源地區植被NPP在2005年以前以 C的速度在減少，2003年為植被NPP最低值。但自2005年以來三江源地區植被NPP呈波動式的上升，至2022年達到最大值，2023年時又有所下降。總體來看， 2000-2023 年間NPP呈增加趨勢，增速為 1.38g?m^-2?a^-1 C，均值在 130.09～176.70g?m^-2?a^-1C 之間。就不同植被類型而言，其NPP值也均表現為上升趨勢。除草甸、沼澤、高山植被的NPP增速低于三江源總體NPP的增速以外，其余植被類型NPP增速均高于三江源總體NPP增速。其中闊葉林的年際變化趨勢最大，增速為 4.04g?m^-2?a^-1 C，NPP變化范圍為（204號 224.59～349.67g?m^-2?a^-1 C之間，平均值為299.67g?m^-2?a^-1C ;栽培植被的年際變化趨勢次之，增速為 3.72g?m^-2?a^-1 C，NPP變化范圍為172.32～292.52g?m^-2?a^-1 C之間，平均值為241.02g?m^-2?a^-1（ C；高山植被年際變化趨勢最小，增速為 0.84g?m^-2?a^-1 C，NPP變化范圍為59.34～93.88g?m^-2?a^-1C 之間，平均值為72.89（20 g?m^-2?a^-1C 。

2.2 三江源地區植被NPP空間變化趨勢

從空間變化來看（圖3），2000一2023年間三江源地區植被NPP整體上呈增加趨勢，空間變化趨勢值介于 -13.41～12.55g?m^-2?a^-1C 之間，平均值為 1.38g?m^-2?a^-1C° 。NPP呈增加趨勢（slope gt;0 ）的區域占總面積的 97.92% ，分布范圍廣，幾乎分布于整個三江源地區，其中顯著增加區面積占比超過77% 。NPP呈減少趨勢（slope lt;0 的區域僅占總面積的 2.08% ，其中顯著減少面積占比僅為 0.25% 零星分布在曲麻萊、瑪多、格爾木等地區。

圖3植被NPP變化趨勢及顯著性檢驗

2.3三江源地區植被NPP空間分布與穩定性

如圖4所示， 2000-2023 年間三江源地區植被NPP年均值在 1.10～598.90g?m^-2?a^-1C 之間，呈空間分異現象，植被NPP總體呈東南部高西北部低的分布格局，其中高值區主要分布于東南部的尖扎、同仁、久治等區域，低值區主要分布在西北部的治多、格爾木等區域。

從穩定性來看，變異系數的平均值為0.14，范圍在 0～3.48 之間，CV值相對較低，這表明 2000-2023年間三江源地區植被NPP整體變化較為穩定。從波動等級來看， 2000-2023 年三江源地區植被NPP變化相對穩定的區域占比較大，達 91.23% 。其中等級為穩定的面積占比最大，為 73% ，主要分布在三江源地區的中部和西部地區，等級為非常穩定的面積占比 18.23% ，主要分布于三江源地區東部以及南部的囊謙、玉樹等區域。變化相對不穩定的區域占比為 8.77% ，零散分布于西北部地區，其中極不穩定區的面積占比僅為 0.31% O

圖4植被NPP均值和波動等級

Fig.4Vegetation NPP mean and fluctuation class

2.4氣溫和降水對植被NPP的影響

從NPP與氣溫和降水的偏相關系數來看（圖5a、圖6a），2000-2023年三江源地區植被NPP與氣溫的偏相關系數介于 -0.73～0.92 之間（圖5a），平均值為0.32，呈正相關的面積占比達 87.12% ，表明三江源大部分地區植被NPP與氣溫呈正相關關系；植被NPP與降水的偏相關系數介于 -0.80～0.78 之間（圖6a），平均值為0.04，呈正相關的面積占比為 56.87% 。總體上，三江源地區不同區域植被NPP與氣溫和降水具有不同的響應關系。為進一步分析2000—2023年三江源地區植被NPP與氣溫和降水的關系，對植被NPP與氣溫和降水的偏相關系數進行顯著性檢驗并將結果劃分為6個等級。

從植被NPP與氣溫的顯著性檢驗來看（圖5b），有 40.30% 的區域通過了顯著性檢驗。植被NPP與氣溫呈顯著正相關的區域占比為 39.91% ，呈顯著負相關的區域占比為 0.39% 。其中呈極顯著正相關、顯著正相關的區域分別占總面積的21. 70% 和 18.21% ；呈極顯著負相關、顯著負相關的區域分別占總面積的 0.32% 和 0.07% 。

從植被NPP與降水的顯著性檢驗來看（圖6b），三江源地區僅有 8.68% 的區域通過了顯著性檢驗。植被NPP與降水呈顯著正相關的區域占比為 6.54% ，呈顯著負相關的區域占比為 2.13% 。其中呈極顯著正相關、顯著正相關的區域僅占總面積的 2.94% 和 3.60% ;而植被NPP與降水呈極顯著負相關、顯著負相關的區域分別占總面積的 0.45% 和1. 68% 。

圖5植被NPP與氣溫相關系數及顯著性檢驗

總體來說，三江源地區植被NPP與氣溫的偏相關系數均值大于與降水的偏相關系數，且氣溫通過顯著性檢驗的區域比降水通過顯著性檢驗的區域大31. 62% 。因此，相關系數和顯著性檢驗結果表明，在三江源地區氣溫對植被NPP的影響大于降水，是影響三江源地區植被NPP的主要氣象因素。

圖6植被NPP與降水相關系數及顯著性檢驗

Fig.6Correlation coefficient and significance test between vegetation NPP and precipitatic

2.5氣候變化和人類活動對植被NPP變化的影響

植被NPP的變化受氣候變化和人類活動的共同作用。為將氣候與人類活動作用對植被NPP的影響進行分離，本研究采用殘差分析法，然后基于植被NPP實際值、預測值等計算氣候變化與人類活動對植被NPP的貢獻率，并參考相關文獻[29]，將氣候變化和人類活動對三江源地區植被NPP貢獻率按照百分比劃分為5級： 0%～20%（1 級） 20%～ 40%（2 級） 40%～60%（3 級） 60%～80%（4 級）80%～100%（5 級）。

2.5.1 NPP_p 和 NPP_H 年際變化趨勢 如圖7所示，2000一2023年三江源地區氣候變化影響下的植被NPP以 0.53g?m^-2?a^-1 C的速率在增加，人類活動影響下的植被NPP以 0.86g?m^-2?a^-1C 的速率在增加。因此，總體來說，氣候變化和人類活動對三江源地區植被NPP的影響均表現為積極影響。其中氣候變化下的NPP，在2O00年時 NPP_P 值最小，為134.81g?m^-2?a^-1C ；至2021年時 NPP_P 值達到最大，為 $1 5 8 . 0 5 ＼ ＼mathrm { g } ＼cdot ＼mathrm { m } ^ { - 2 } ＼cdot ＼mathrm { a } ^ { - 1 } ＼left（ ＼begin{array} { l } { ＼right. } ＼end{array}$ ；而人類活動影響下的植被NPP在 2000-2017 年間表現為積極和消極影響波動的趨勢，但自2018年開始，人類活動對植被NPP的影響均表現為積極影響，至2022年時 NPP_H 達到最大值 22.71g?m^-2?a^-1（ C。

圖7 NPP_p 和 NPP_?H 年際變化趨勢

2.5.1 NPP_p 和 NPP_?H 空間變化趨勢從NPPp和NPP_H 的空間變化來看（圖8），2000一2023年三江源地區 NPP_P 的變化系數在 -6.17～6.85g?m^-2?a^-1 C之間，平均值為 $0 . 5 2 ＼ ＼mathrm { g } ＼cdot ＼mathrm { m } ^ { - 2 } ＼cdot ＼mathrm { a } ^ { - 1 } ＼ （ ＼$ C。氣候變化對植被NPP的影響呈顯著正向影響的面積占比為44.31% ，呈顯著負向影響的面積僅占 0.41% ，零散分布于三江源地區中部和東部區域。 NPP_?H 的變化系數在 -9.37～8.02g?m^-2?a^-1C 之間，平均值為0.85g?m^-2?a^-1（ C。人類活動對植被NPP的影響呈顯著正向影響的面積占比為 53.78% ，呈顯著負向影響的面積僅占 0.31% ，主要分布在曲麻萊縣西部和東部的部分區域，以及治多縣東部的部分區域。

圖8氣候變化和人類活動對植被NPP變化趨勢的影響

2.5.2氣候變化和人類活動對植被NPP的貢獻率如圖9所示， 2000-2023 年氣候變化和人類活動對三江源植被NPP的貢獻率分別為 35% 和65% ，其中氣候變化貢獻率和人類活動貢獻率在60% 以上的面積占比分別為 22.37% 和 62.26% ：氣候變化貢獻率和人類活動貢獻率在 80% 以上的面積占比分別為11. 44% 和41. 76% 。在空間上，氣候變化對植被NPP的影響力大小表現為由東部向西部減小的趨勢，而人類活動對植被NPP的影響力大小則表現為由東部向西部增大的趨勢。

圖9氣候變化和人類活動對植被NPP的相對貢獻率

Fig.9 Relative contribution of climate change and human activities to vegetation NPP

2.6 NPP變化驅動因素

2.6.1單因子探測地理探測器因子探測結果表明（表2），選取的10個驅動因子對NPP變化均有顯著影響（ Plt;0.05） ，而不同影響因子對三江源植被NPP的影響存在一定差異，對植被NPP變化的解釋力（q值）大小依次為：海拔 （0.58）gt; 氣溫 （0.51）gt; 降水 （0.44）gt; 人口 （0.39）gt; 植被類型（0.27）GDP（0.27）gt; 土地利用 （0.20）gt; 坡度 （0.12）gt; 土壤類型 （0.08）gt; 坡向（0.01）。其中海拔和氣溫對三江源地區植被NPP的影響解釋力超 50% ，是影響三江源地區植被NPP的最重要因素；降水、人口、植被、GDP、土地利用這5個因素的解釋力在 20%～50% 之間，是影響三江源地區植被NPP的次要因素；而土壤類型、坡向、坡度3個因素的解釋力均在 10% 以下，這說明三江源地區植被NPP受到土壤類型、坡向、坡度的影響較小。

表2植被NPP單因子探測q值

Table 2q value of vegetation NPP single factor detection

2.6.2因子交互探測因子交互作用探測結果表明（圖10），各影響因子間的交互作用解釋力明顯高于單因子。總體來看，氣溫、降水、海拔土地利用以及人口這5個影響因子與各因子的交互作用對植被NPP的影響較大，其解釋力均達到 50% 以上。其中降水與海拔的因子交互作用解釋力最高，對三江源植被NPP的影響尤為顯著，其解釋力高達 80.44% ：其次是降水與氣溫的交互作用，解釋力為 76.08% 而坡向與土壤類型的交互作用解釋力最低，解釋力僅為 9.34% 。人類及社會經濟活動單因子對三江源植被NPP的影響較小，但與其他因子的交互作用影響力有明顯的增強。

3討論

3.1三江源地區植被NPP時空分布格局成因

2000一2023年以來，在時間尺度上，三江源地區植被NPP呈現波動式的上升，年際變化較大；在空間上，NPP呈現由東南向西北遞減的趨勢，但總體上三江源地區植被NPP呈增加趨勢，這一時間變化趨勢和空間分布特征與前人研究結果一致[30-31]。從時間變化來看，2005年以前三江源地區植被NPP以 0.02g?m^-2?a^-1? C的速度在減少，但自2005年以來，三江源地區植被NPP以 1.10g?m^-2?a^-1 C的速度在增加，至2022年時植被NPP達到最大值。這表明自2005年實施三江源生態建設工程以來，三江源地區植被恢復明顯，生態環境改善顯著，使植被NPP呈現上升的趨勢。從空間分布來看，三江源地區植被NPP分布體現了高原的水熱梯度變化特征，并與該地區的氣溫和降水分布相互吻合。三江源地區中部及東南部植被NPP較高，主要是由于這些地區的水熱條件好，植被生長的天然條件較好。而西部地區植被NPP較低或出現無值區域，則是因為該地區分布有大面積的荒漠和部分無植被區，植被稀疏，且海拔高、氣溫較低、降水較少。從波動情況來看，NPP的年際波動較為穩定，中部和東部地區植被NPP較高的區域變化較為穩定，僅北部和西部的少部分區域為不穩定區域。許多學者研究表明，黃河源園區是NPP增速最快的區域，這與該地區的快速增溫以及相對穩定的植被狀況密切相關[32]。

3.2 三江源地區植被NPP影響因素分析

植被作為陸地生態系統重要的組成部分，對氣候變化的響應尤為顯著，同樣氣候變化也會對植被動態產生重要影響[33]。IPCC報告，全球氣候正在變暖，且氣候變暖與碳循環存在顯著的正相關關系，然而，不同區域的氣候因子對植被NPP的影響存在差異[29]。根據對三江源地區 2000-2023 年氣溫和降水的分析，該地區同樣呈現出暖濕化的趨勢，其中氣溫的增加速度為 0.02^°C?a^-1 ，降水的增加速度為 1.87mm^?a^-1 。氣溫和降水的增加有利于植被的生長，從而改善三江源地區的生態環境，但該地區植被NPP受到氣溫的影響更大，這一結果與Zhang等人[14，16]研究結果一致。Yang等人[34]也研究表明三江源地區因海拔高、降水豐富、溫度低，從而使溫度對植被NPP的影響會更大，且溫度的升高會導致植被NPP的增加。

為定量氣候變化和人類活動對植被NPP的影響，本研究采用殘差法進行分析。結果表明，2000一2023年三江源地區受人類活動的影響在增加。盡管以往有學者認為，三江源地區的氣候變化使牧草的生長變得越來越適宜[35]。然而本研究認為，雖然氣候變化和人類活動對三江源地區植被NPP的影響均表現為正向影響，但從 NPPp 和 NPP_H 的年際變化、空間分布以及相對貢獻率來看，人類活動相較于氣候變化對該地區的影響更大，且2018年以后人類活動的影響均表現為正向影響，這一結果與已有研究結果一致[13.36]。盡管三江源地區氣候在變化趨勢上呈現出暖濕化趨勢，但進入21世紀，氣溫變化呈下降趨勢，對植被生產力的正向影響作用逐漸降低，而人類活動在一定程度上變化速率加快，正面影響顯著[37-38]。另外，自2000年以來，國家及省政府采用了多種措施來保護和恢復三江源地區的生態環境，包括退牧還草、黑土灘治理、圍欄封育、鼠害防治等[39-41]，特別是2016年建立三江源國家公園后，對該地區的生態保護工作進一步加強。一些研究認為，生態工程建設的實施有利于某些地區植被的恢復[42-43]，減緩了草原的退化，甚至逆轉了部分地區的草地退化[44]。但也有一些研究認為，生態建設項目對植被覆蓋僅在部分地區影響顯著，仍有一些區域存在進一步退化的風險[45-46]。所以，盡管生態建設工程在三江源地區起到積極作用，但保護和恢復是一項長期任務，未來還面臨許多挑戰。建議繼續實施并擴大項目實施范圍，進一步加強三江源地區生態環境保護和建設。

此外，利用地理探測器對單因子和多因子交互作用對植被NPP的耦合驅動效應進行定量分析后發現，加入更多影響因素以后因子的交互作用影響力有明顯的增強，這進一步說明三江源地區植被NPP的變化是社會經濟與生態系統的耦合效應，會受到多種自然和社會經濟因素的影響。

值得思考的是，氣候變化和人類活動導致的植被NPP變化還存在一定爭議。Nemani等47認為云量的減少和輻射的增加是全球NPP增加的主要原因，樸世龍等人48也指出，與降水和溫度相比，輻射對青藏高原NPP的影響更大。同時，也有部分學者認為，氣候變化相較于人類活動對植被NPP的影響更大[26]，或在不同的研究區和歷史階段兩者對植被NPP的影響存在明顯差異[10]。因此，在未來，研究如何選擇氣候因子增加方程的合理性以及定量劃分氣候變化和人類活動對植被NPP的影響還需進一步研究。

4結論

2005年之前，三江源地區植被NPP以0.02g?m^-2?a^-1C 的速度在減少。然而，自2005年起，NPP呈波動式的上升趨勢，并在2022年達到最大值。三江源地區植被NPP呈東南部高西北部低的格局，其分布格局與三江源生態建設工程和水熱條件的分布有密切關系。此外，受氣候變化和人類活動的影響，三江源地區植被NPP對氣溫變化更為敏感，氣溫是影響植被NPP的主要氣象因素。同時，人類活動對三江源地區植被NPP的影響也在不斷增強，2018年以后，人類活動對植被NPP的影響均表現為正向影響。2000年以后，三江源地區實施的生態建設工程取得了顯著成效，植被NPP整體呈現增加趨勢，但其變化仍受到多種自然因素和社會經濟因素的綜合影響。因此，保護和恢復三江源地區的生態環境是一項長期任務，未來仍需進一步加強該地區的生態環境保護和建設工作，以確保生態系統的可持續發展。

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（責任編輯彭露茜）