本文提出使用饱和水汽压差（VPD）的正序排序（VPDr）为气候时空相对变化指标，以VPD、二氧化碳质量浓度（CO2）和年降水量（Pre）为气候变化指标，基于岭回归和相关性分析等方法，定量估算中国西北干旱半干旱区VPDr、VPD、CO2和Pre对植被指数NIRv的影响。结果表明：利用VPD建立的气候时空相对变化指标VPDr具有可行性，能定量估算其对植被的影响，通过对特定区域的分析，证明了计算结果的合理性。气候时空相对变化对植被有重要影响，其影响大于VPD本身。中国西北干旱半干旱区气候变干的速率大于变湿的速率，整体气候相对变干，对植被产生负影响。大部分区域VPDr的上升表明气候相对变干，抑制植被生长，主要分布在塔里木盆地西侧、天山山脉和内蒙古高原中段等区域，VPDr下降的区域表明气候环境保持稳定或相对变湿，气候适宜性增强，促进植被生长，主要分布在塔克拉玛干沙漠腹地、河西走廊−巴丹吉林沙漠和呼伦贝尔高原−大兴安岭北部等区域。该地区植被呈增长趋势，这主要是CO2的施肥效应和降水增加导致。该研究创新性的提出了气候时空相对变化的定量指标，并定量估算了气候时空相对变化对植被的影响，拓宽了气候变化对植被影响的理解。更重要的是，该研究表明即使在气候较稳定的地区，气候也会在时空上有相对变化，植被同样受到气候时空相对变化的影响，且与气候变化对植被的影响差异很大，所有地区应共同应对气候变化。
提高陆面模型对区域植被动态的模拟精度对研究植被与陆面水热循环的相互影响具有重要意义。参数优化是改进陆面模型模拟精度的一种有效手段。本文针对Noah-MP陆面模型在黄河流域的应用，通过调整动态植被模拟有关的5个参数并完成多次重复模拟试验后，参照卫星遥感获取的叶面积指数(LAI)产品分析了参数变化对植被模拟性能的影响，选出了最优参数集合。参数优化较大程度地解决了原默认参数对部分区域LAI模拟的低估问题和季节性滞后问题，对多种植被类型模拟的相关系数(R)、Nash效率系数(NSE)和均方根误差(RMSE)均有明显改善，如对落叶阔叶林，R从0.489增至0.879，NSE从−0.83增至0.46，RMSE从2.22降至1.21。与相应的遥感产品对照表明，此次参数优化还提升了模型对黄河流域总初级生产力的模拟性能。
以胶州湾洋河口的3种典型湿地类型为研究对象，采样测定土壤无机碳（SIC）、土壤溶解性无机碳（SDIC）含量及土壤理化性质，探究滨海湿地SIC含量分布特征；利用机器学习模型、结构方程模型预测SIC含量，确定了其关键影响因素及影响路径。结果显示：洋河口湿地SIC和SDIC存在明显的空间异质性，含量分别为（0.28~10.9） g/kg和（41.92~163.15） mg/kg，变异系数分别为58.97%和18.94%；SIC和SDIC含量受到湿地类型影响，其中光滩SIC含量最高（3.49 g/kg），碱蓬湿地SDIC含量最高（91.9 mg/kg）；SIC含量随土壤深度的增加而降低，SDIC含量随土壤深度的增加先降低后升高；SIC含量除与土壤容重呈显著负相关外，与其他土壤理化性质都呈显著正相关（P＜0.01），基于相关土壤理化性质构建的RF模型预测SIC含量的性能表现最好[R2=0.73，RMSE（均方根误差）=0.11 g/kg]；土壤pH、含盐量和含水量是影响SIC含量的主要因素，可直接影响其含量。而含盐量也可通过影响土壤pH间接影响SIC含量，土壤容重则主要通过影响土壤孔隙度、含水量间接影响SIC含量。本研究明确了影响SIC含量的关键因素及其作用规律，为滨海湿地土壤碳循环及碳汇评估提供了数据支持和方法参考，对揭示未来SIC的动态变化具有重要的意义。
以济南为例，运用衰减模型、增强回归树模型、地理探测器、空间杜宾模型等方法，分析网格、街区、片区3种地理单元下蓝绿景观格局对地表温度的影响及其分异规律。研究发现：①不同等级的蓝绿景观斑块皆可形成降温效应。随着斑块面积增加，蓝绿景观降温幅度、影响距离均波动增长；②蓝绿景观比例、平均核心区面积对地表温度的影响突出，蔓延度指数、香侬均匀度指数的影响较弱，边缘密度、斑块密度、凝结度指数对本单元及邻近单元的地表温度易呈现相反的作用方向；③不同地理单元下蓝绿景观格局对地表温度的影响特性存在明显差异。随着网格单元尺度增大，蓝绿景观格局对地表温度的影响机制趋于复杂，交互作用及空间效应普遍减弱。街区、片区单元下局部地区蓝绿景观格局对周边地表温度的影响有限，街区单元下绿地景观比例对地表温度的作用较强，片区单元下水域景观格局的影响凸显。
