【摘 要】
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为了揭示海河流域植被净初级生产力（net primary productivity,NPP）时空变化特征及其时空异质性的驱动机制，该文基于 MOD17A3HGF 数据集，综合自然和人为两个方面的影响因素，利用变异系数、趋势分析、相关分析、Hurst 指数以及地理探测器等研究方法，探讨了 2000—2020 年海河流域植被 NPP时空格局演变特征和定量识别了驱动因素及其影响力。结果表明：（1）时间上
【基金项目】
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国家自然科学基金（42071246）； 河北省自然科学基金（E2020402006）； 河北省高等学校科学技术研究重点项目（ZD2020312）；
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为了揭示海河流域植被净初级生产力（net primary productivity,NPP）时空变化特征及其时空异质性的驱动机制，该文基于 MOD17A3HGF 数据集，综合自然和人为两个方面的影响因素，利用变异系数、趋势分析、相关分析、Hurst 指数以及地理探测器等研究方法，探讨了 2000—2020 年海河流域植被 NPP时空格局演变特征和定量识别了驱动因素及其影响力。结果表明：（1）时间上，2000—2020 年期间海河流域植被 NPP 整体呈显著上升趋势，增速为 1.73 Tg C·a-1，年均 NPP 为 326.75 g C·m-2·a-1，其中针叶林、阔叶林、灌丛、草地和农用地的 NPP 多年均值分别为 313.59、385.28、353.03、320.12 和 295.22 g C·m-2·a-1。（2）空间上，NPP 高值区集中于西北部山区，低值区集中于东南部平原区；NPP 整体情况稳定，变异系数均值为 0.17；未来变化趋势呈反持续性，NPP 可能下降。（3）NPP 与气温呈负相关关系，与降水呈正相关关系，降水为主要气象因素；NPP 随着高程和坡度增加均呈“增加-减少”的变化趋势；耕地转草地使NPP 增量最大，为 732.22×10-3 TgC。（4）2000—2020 年期间，不同驱动因素影响力均值为 0.2，其中排序依次为降水>高程>坡度>湿度>气温>日照时数>土地利用>风速。总体表明，研究期内海河流域植被NPP 整体呈好转趋势；不同植被类型生产力存在差异，最强为阔叶林、灌丛；影响 NPP 空间分布的主导因素为降水、高程和坡度，人为因素的影响力低于自然因素。以上研究结果可为海河流域水土流失、植被退化等生态环境问题治理提供科学参考和决策依据。
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