净初级生产力（NPP）的估算还存在很大的不确定性。本文利用机器学习算法（RF和RBF-ANN）估算了2002—2018年青藏高原多年冻土区草地NPP,分析了青藏高原多年冻土区草地NPP的时空格局、变化特征及其对气候因子的响应。结果表明:（1）机器学习估算结果可靠,简单易行。（2）青藏高原多年冻土区草地NPP表现为东南向西北逐渐递减的趋势;NPP总量为175.39 Tg C·a-1,单位面积均值为164.10 g C·m-2·a-1,呈波动上升的趋势。（3）青藏高原多年冻土区草地NPP增加的面积占20.49%;各草地类型的NPP增长幅度不一致表现为高寒沼泽草甸>高寒草甸>高寒草原>高寒荒漠草原。（4）温度是青藏高原多年冻土区草地NPP变化的主导因子,降水的影响沿东南向西北逐渐减弱。
东北多年冻土区作为高纬度寒区之一,对全球变化较敏感.本文基于AVHRR和MO-DIS两种遥感数据源的归一化植被指数,应用CASA模型对1982—2009年东北多年冻土区植被净初级生产力(NPP)进行模拟.结果表明:1982—2009年,东北多年冻土区年均气温、年太阳辐射总量和年日照时数显著上升,年降水量显著下降,CO2浓度及其年增长率显著增大;植被年NPP呈显著的先增加后降低趋势,变化分异节点在1998年.研究期间,东北多年冻土区植被年均NPP总量为623gC·m-2,植被年NPP空间分布差异明显.降水是该区生长季植被生长的主要影响因子,植被NPP对气候变化响应的空间异质性明显.土地利用变化通过改变土地覆被状况使植被NPP发生变化,影响了植被NPP的时空分布特征.植被NPP与CO2浓度呈显著正相关.多年冻土退化对植被NPP的影响随着各区域环境的不同而有所差异.多年冻土区植被NPP与年均地温呈显著正相关,与年最大冻土深度呈负相关.