长江流域地貌单元复杂、区域差异显著、生态环境脆弱，研究其植被NPP时空演变特征与影响因子，能加深对该流域生态环境问题的认知，为推动流域可持续发展提供理论支持。本文基于CASA模型（Carnegie-Ames-StanfordApproachModel），反演长江流域植被净初级生产力（NetPrimaryProductivity，NPP），利用Sen-Mann-Kendall、Hurst指数、重心迁移模型、偏相关分析、地理探测器等方法，探究长江流域2001～2018年不同时空尺度下的植被NPP演变特征，再结合气象数据以及其他辅助数据，从多个时间和空间角度分析各影响因子与植被NPP的关系。主要研究成果如下： （1）长江流域植被NPP时空演变特征分析。从时间序列上，2001～2018年长江流域植被NPP呈波动式上升的趋势，7月NPP处于峰值，夏季NPP积累量最高；在流域内，植被NPP的空间分异明显，整体分布呈阶梯状，从第一阶梯到第三阶梯递增，自西北向东南递增。变化趋势方面，显示植被NPP的变化趋势排序为基本不变（66.08%）＞增加（17.76%）＞减少（16.16%）；而加入Hurst指数进行研究后，发现植被NPP未来表现出增加趋势的区域稍大于减小的趋势；通过植被NPP重心迁移轨迹，发现植被NPP增速方面呈现“东高西低，南高北低”的空间特征。 （2）长江流域植被NPP变化的影响因子分析。探讨了地形因子和气象因子对植被NPP的影响及其空间和时间差异，长江流域的植被NPP受高程的影响较大，随着高程的增加，低海拔地区植被NPP增加，高海拔地区减少。在气象因子中，气温是影响植被NPP的主导因素，降水量的影响范围比太阳辐射广，时间尺度上，气温对植被NPP的正向影响最大，太阳辐射的正向影响大于降水量。通过损益矩阵计算，长江流域植被NPP的损失主要来源于其他土地利用类型转入到建设用地和未利用地，植被NPP增长量主要为其他土地利用类型转入到林地、耕地等高光能利用率的土地覆盖类型。 （3）地理探测器模型的定量探测，结果显示，在不同时期各因子对长江流域植被NPP的影响以及植被NPP的主导因素存在差异，其中2001年降水量对植被NPP的分布与变化解释力最大，而2005年、2010年、2015年、2018年高程对植被NPP的解释力最大；大多数的影响因子两两之间对植被NPP具有显著差异，双因子对植被NPP的交互作用均比单因子的作用强，作用较强的因子组合主要出现在气温、降水、高程、土地利用类型之间，当气温和土地利用类型与其他因素协同作用时，可以显著增强其他因素对植被NPP的综合解释能力。
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