1.简介
降雪作为降水的固相，是中高纬度地区以及山区的关键气候因素[1,2]. 在气候变化下，降雪量随复杂的空间和季节性质而变化[三,4]. 随着降雪量的变化，积雪深度、积雪覆盖面积和积雪持续时间也会发生变化[5,6]. 这些变化反过来又引起土壤水分和养分状况的变化，从而影响了植物的生理特性、群落结构和种群动态[7,8,9]以及植被物候和绿化[10,11]. 研究降雪与植被之间的关系至关重要，这将有助于理解气候与生态系统之间的机制。 目前，许多研究人员利用现场观测、再分析数据和气候模型数据集等多种数据源，研究了全球变暖条件下降雪量、降雪量与总降水量之比、降雪极值、降雪频率和降雪浓度的时空变化，以及这些变化的影响因素[1,2,三,4,12,13]. 研究发现，降雪量的变化随研究区域和时期的不同而不同。例如，1960年至2014年，中国东北部松花江流域的极端降雪量呈轻微下降趋势[4]而预计21世纪中期，美国西部凉爽的落基山脉的降雪量将增加[13]. 降雪变化背后的机制很复杂。温度是降雪变化的主要影响因素。温度和降雪之间的关系每月都不同，取决于临界温度阈值[14,15]. 具体来说，降雪量随着温度低于临界温度而增加，而降雪量在高于临界温度时减少。此外，降雪还受到遥相关模式（如北大西洋涛动）、大气含水量和当地地形的影响[1,三,4]. 因为降雪是高山和热带以外水文系统的关键部分[2]，不同的研究人员利用观测站的观测资料，研究了降雪对青藏高原植被绿化日期的影响[16]虽然很少有学者利用遥感归一化植被指数（NDVI）产品研究降雪对中国北疆植被绿色度的影响[17]. 遥感NDVI作为一种广泛应用于区域植被研究的数据产品，也被众多学者用来研究降水、温度和积雪对世界各地植被绿度和物候的影响[18,19,20,21,22]由于其范围广、时间连续、成本低。例如，根据全球库存建模和绘图研究（GIMMS）生成的NDVI数据，Wan[21]据报道，青藏高原水源地最大植被绿度与积雪时数/深度无显著相关性，而4、7月份积雪时长与植被绿度呈显著正相关。考虑由具有复杂相互作用的环境因素组成的地球系统[23]，一些专家通过偏相关分析了温度和降水对雪对植被动态影响的调节[18]通径分析的温度和降水对植被绿度的影响[24]. 根据Yang等人报告的结果[17]冬季降雪对植被的影响在生长季仍然存在。然而，对于冬季降雪与生长季降水或温度对植被绿色度的相互作用的研究仍然很少。 中亚（CA），包括中国新疆和前苏联五国（哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦、塔吉克斯坦、土库曼斯坦和乌兹别克斯坦），是世界上最大的干旱地区之一[25]. 该地区的特点是生态系统脆弱，对气候变化敏感[26]. 近几十年来，在气候变化的影响下，加州的年平均气温和累积降水量都有所增加[27,28]冬季降水量显著增加[29,30]. 因为冬天很冷（平均温度<−2°C）[31,32]，大多数降水以降雪形式出现。这一事实以及上述对植被的影响意味着迫切需要研究气候变化下冬季降雪对加利福尼亚州植被生长的影响。先前的研究人员研究了整个CA的植被动态和植被对降水、温度和总蓄水量的响应[30,31,32,33,34]以及干旱、人类活动、蒸汽压力不足、土壤水分不足、降雪和降雪对加利福尼亚州不同地区植被绿色度的影响[17,35,36,37,38,39]. 此外，还分析了CA部分地区降雪量、极值和浓度的时空变化[2,12,15,40,41]. 然而，植被对冬季降雪的响应以及冬季降雪、生长季降水和温度对植被绿色度的相互作用在整个CA中都没有得到研究。 由于上述缺点，本研究旨在（1）分析植被绿度对冬季降雪的响应，（2）研究冬季降雪和生长季气候因素对CA植被生长的相互作用。为了实现这两个目标，使用GIMMS NDVI和再分析降雪数据，并采用了包含变量交互作用的路径分析方法。这项工作可以为CA和干旱地区的生态建设提供有用的信息。
2.数据和方法
2.1. 研究区域
CA从东经46°27′扩展到东经96°26′，从北纬34°16′扩展到北纬55°31′(图1a） ，面积5.63×106公里2[23]. 根据美国地质调查局的30m空间分辨率数字高程模型（DEM）数据，CA的平均高程约为897m(图1b） ●●●●。地势东高西低，地形复杂，山间盆地众多。该地区以大陆性气候为主，降水量空间差异较大。山区迎风坡的年降雨量可达2000毫米，而西部沙漠的年降雨量仅为75至100毫米[42]. 此外，东部盆地的年降雨量小于200 mm[43]. 年平均气温约8°C，近30年来气温呈明显上升趋势[24]. 基于2010年欧洲航天局（ESA）3亿米气候变化倡议（CCI）土地覆盖数据(图1c、，http://maps.elie.ucl.ac.be/CCI/viewer/download.php（2021年8月20日访问），草地、农田、林地和稀疏植被的面积百分比分别为26%、14%、4%和51%。 2.2. 数据
利用第三代NDVI产品（NDVI3g.V1）分析了植被动态，时间分辨率为15天，空间分辨率为8km(https://www.nasa.gov/nex（于2021年8月20日访问）。通过复杂的贝叶斯方法进行相互校准，使该数据集中传感器的不同特征导致的不连续性均匀化[44]. 该数据集用于调查植被绿度的季节和年度变化，有助于在区域和全球尺度上研究气候变化与植被动态之间的关系[38,39,45]. 本研究使用1982年至2015年的NDVI数据。采用最大值合成法获得每月NDVI，以进一步减少残余大气和双向影响[46]. 生长季的NDVI由4月至9月的月NDVI平均值得出[47]. 在使用区域月降水量、温度和降雪数据来研究气候因素对植被的影响之前，使用站点的观测数据，采用面积加权平均法来评估这些数据的准确性[51]. 对于该站点级比较，取中心位于站点8km范围内的网格框中的值的平均值。考虑到现场观测的连续性，CA 58个站点的观测温度(图1b） （来自美国国家海洋和大气管理局（NOAA）的国家气候数据中心（NCDC），ftp://ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/gsod/（2021年8月20日访问），以及50个站点的观测降水量（来自中国气象数据共享服务系统，http://data.cma.cn/site/index.html（2021年8月20日访问）和新疆13个站的观测降雪量（摘自《年度水文报告》）(图1c） ●●●●。月再分析数据与相应的现场观测数据的对比表明，在所有站点和整个研究区域内，再分析温度与观测温度的相关系数均大于0.98(图2a、 b）。在大多数站点中，再分析降水量与观测降水量之间的相关系数在1%水平上显著(图2c） ●●●●。再分析降水可以解释区域尺度上95%的观测降水时间变化(图2d） 而再分析降雪的解释为89%(图2e） ●●●●。此外，在所有站点中，再分析与观测降雪之间的相关系数在5%水平上都是显著的(图2e） ●●●●。因此，再分析温度、降水量和降雪量的时空变化与观测结果一致。 为了匹配NDVI的空间分辨率，使用双线性插值方法将土地覆盖数据和DEM数据重新采样到8km。区域平均NDVI、降雪量、降水量和温度是通过计算研究区域内除水体、冰雪和城市区域外所有网格的平均值而获得的。每种土地覆盖类型的平均值是通过对相应土地覆盖类型所有网格上的值进行平均得到的。
2.3. 方法
2.3.1. 气候因子变化与NDVI
许多研究人员将曼肯德尔（MK）检验和森斜率相结合(β)调查植被绿度和水文气候变量的变化意义和大小[52,53,54,55]. 在这项工作中，我们使用了森斜率估计器[56,57]以获得1982-2015年降雪量和NDVI每年的变化幅度。基于森斜率β,β>0代表增长趋势，β<0代表下降趋势β表示时间序列的变化率。由于该方法缺乏变化趋势的统计显著性检验，MK检验[58,59]用以分析变化趋势的意义。基于统计的绝对值Z轴在MK测试中，如果|Z轴|>1.96，在5%的水平上趋势显著。根据β和|Z轴|，降雪量和NDVI的变化可分为五类，如下所示： 2.3.2. 冬季降雪对植被生长的影响
基于路径分析[60]，冬季降雪对生长季（即4月至9月）植被生长的总影响可以用皮尔逊相关系数表示(第页NDVI，南)生长季NDVI和冬季降雪之间。第页NDVI，南可以分解为冬季降雪对生长季NDVI的直接影响(A类S公司)以及冬季降雪通过生长季温度的间接影响(A类装货单)和降水(A类服务提供商)生长季NDVI(图3a） ，可以表示为：哪里第页装货单(第页服务提供商)是冬季降雪量和生长季温度（降雨量）之间的人相关系数，以及A类T型(A类P（P）)是生长季温度（降雨量）的直接通径系数。此外，A类S公司,A类T型、和A类P（P）是自变量（即冬季降雪、生长季降雨量和温度）和因变量（即生长季NDVI）之间的标准化多元线性回归中的回归系数。The significance of
A类S公司以0.05水平进行F检验。有关路径分析的更多详细信息，请参见Huang等人的工作[22]. 月NDVI（4-9月）与冬季降雪的皮尔逊相关系数(rm（毫米）NDVI，南)用于表示冬季降雪对每月植被绿度的总影响。rm（毫米）NDVI，南还分解为冬季降雪对每月NDVI的直接影响(氨S公司)以及冬季降雪通过温度产生的间接影响(氨装货单)和降水(氨服务提供商)每月NDVI(图3b） ：哪里rm（毫米）装货单表示冬季降雪与同期月气温之间的皮尔逊相关系数，以及氨T型是同时月温度的直接通径系数。考虑到加利福尼亚州大部分地区降水和植被活动之间存在1-3个月的时间滞后[19],氨服务提供商被定义为同时(氨服务提供商0)和之前的1-3(氨服务提供商1,氨服务提供商2,氨服务提供商三)个月： rm（毫米）服务提供商0,rm（毫米）服务提供商1,rm（毫米）服务提供商2、和rm（毫米）服务提供商三是同期和前1-3个月冬季降雪和降雨量之间的皮尔逊相关系数，而氨P（P）0,氨P（P）1,氨P（P）2、和氨P（P）三是同期和前1-3个月降水的直接通径系数。此外，氨S公司,氨T型,氨P（P）0,氨P（P）1,氨P（P）2、和氨P（P）三是在这些自变量和月NDVI因变量之间的标准化多元线性回归中，冬季降雪量、同期气温和同期及前1-3个月降雨量的线性回归系数。The significance of氨S公司在0.05水平上进行F检验。对于4月、5月和6月，由于前几个月是冬季，因此未分别考虑前1-3、2-3和3个月降水的间接影响。
冬季降雪直接影响的百分比与冬季降雪与NDVI之间的Pearson相关系数表示降雪对植被生长的直接影响程度，而通过温度（降水）的间接影响百分比表示降雪和温度（降水）相互作用的影响程度。
2.3.3. 气候因素对植被生长的重要性
在这项工作中，使用偏最小二乘回归（PLSR）得出的项目中的变量重要性（即VIP）来证明冬季降雪、生长季降雨量和温度对植被生长的重要性。这是因为从PLSR中检索的VIP可以用来描述自变量对因变量的影响，而PLSR可以处理部分或高度相关的变量[61,62]. 实际上，气候变量之间存在复杂的相关性。例如，全球变暖减少了华北地区的降水量，降水会降低气温[63,64]. 一般来说，VIP大于1.0的自变量对因变量来说是“重要的”，而VIP小于0.5的自变量对于因变量来说则是“不重要的”。此外，如果自变量的VIP在0.5到1.0之间，则该自变量的重要性级别取决于VIP的值[61,62]这在本研究中被称为“相对重要”。 3.结果
3.1. 生长季NDVI的时空变化
生长季（即4月至9月）和每个月的多年平均NDVI空间分布相似(图4). 新疆的NDVI在阿尔泰山脉、天山北坡、伊犁河谷和塔克拉玛干沙漠周边绿洲较高，而在准噶尔盆地、塔里木盆地和昆仑山较低。哈萨克斯坦的NDVI从北向南向下移动，东部边缘的山区和南部的农田除外，因为NDVI较高。吉尔吉斯斯坦和塔吉克斯坦的NDVI西部高，东部高山低。此外，土库曼斯坦和乌兹别克斯坦的NDVI在东部和农田中较高，而在西部沙漠中较低。 从1982年到2015年，NDVI的变化在每个月都是不同的(图5). 4月和5月，NDVI变化以增加为主（包括增加和显著增加图5)面积百分比分别为51%和53%，其他月份则有所下降（包括图5)面积百分比大于55%。4月份NDVI显著增加的地区主要位于巴尔喀什湖西部和北部、哈萨克斯坦里海周边平原、土库曼斯坦中北部以及塔克拉玛干沙漠的西部和南部外围，而5月份NDVI主要集中在哈萨克斯坦东北部。4月和5月，全区和各土地覆盖类型的NDVI均增加。尤其是农田、林地、草地和整个研究区域的NDVI在5月份均显著增加，增幅不低于0.008/十年(表1). 减少面积的百分比（包括图5)7月和8月相对较大，均为62%。因此，整个CA的NDVI在这两个月内下降(表1). 7月和8月，新疆准噶尔和塔里木盆地、伊犁三角洲、图尔盖高原、哈萨克斯坦南部部分地区以及咸海西南部和东南部外围地区的NDVI显著下降(图5d、 e）。 就整个CA而言，生长季NDVI下降（包括图5g） 在50%的地区，其增长（包括图5g） 48%的地区。增加的区域主要分布在阿尔泰山脉、天山山脉、新疆塔克拉玛干沙漠西部和北部边缘的绿洲，以及哈萨克斯坦东部、吉尔吉斯斯坦西部和土库曼斯坦中北部。减少的地区主要位于哈萨克斯坦西部、乌兹别克斯坦西部、土库曼斯坦南部、准噶尔和新疆塔里木盆地。总的来说，从1982年到2015年，加利福尼亚州的生长季NDVI以0.002/十年的速度略有增加(表1). 此外，农田、林地和草地的生长季NDVI均增加，而稀疏植被的NDVI则减少。 3.2. 冬季降雪的时空变化
冬季每个月和整个冬季的多年平均降雪量表现出相似的空间格局。哈萨克斯坦北部和东部边缘、吉尔吉斯斯坦和塔吉克斯坦大部分地区以及新疆阿尔泰山脉、天山山脉、伊犁河谷和昆仑山脉西段降雪量较大(图6). 加州地区冬季平均降雪量约为33毫米，12月、1月和2月降雪量均大于3月。林地、草地和农田的降雪量大于稀疏植被。 所有陆地覆盖类型和整个CA的冬季降雪量总体呈上升趋势，林地和草地的增加速度大于其他陆地覆盖类型(表2). 增加（包括图6j） 冬季降雪主要发生在新疆昆仑山、天山、阿尔泰山和准噶尔盆地，哈萨克斯坦大部分地区，中部和西北部部分地区、吉尔吉斯斯坦大部分地区和塔吉克斯坦东部除外。冬季降雪面积百分比增加（包括图6j） 约为50%。此外，2月份降雪面积增长百分比（51%）是冬季月份中最大的，其次是12月份（44%）。哈萨克斯坦中部、吉尔吉斯斯坦西部和塔吉克斯坦部分地区冬季降雪量显著减少。降雪面积百分比减少（包括图6)在冬季月份中，1月份是最大的月份（45%）。 3.3. 植被绿度与冬季降雪的关系
皮尔逊相关系数（即。，R（右）)在NDVI和冬季降雪之间应用，以显示植被绿度对冬季降雪的响应。研究发现，生长季植被绿度与冬季降雪量呈正相关(R（右）>此外，植被对冬季降雪的积极响应在8%的研究区域显著（积极第页<0.05且为阳性第页<0.01英寸图7g） ●●●●。例如，生长季植被的绿色度对哈萨克斯坦西部和东部、北疆和塔里木盆地周围的一些地区的冬季降雪作出了显著和积极的响应(图7g） ●●●●。然而，在一些地区，生长季植被的绿色度对冬季降雪仍有显著的负面影响（负面影响第页<0.05和阴性第页<0.01英寸图7g） ●●●●。这些地区主要位于新疆中南部、吉尔吉斯斯坦西部和塔吉克斯坦的高山地区。月植被绿度与冬季降雪相关性的空间分布(图7a–f）表现出与生长季节植被绿色度和冬季降雪量之间的相似性，但4月份除外(R（右）<0）65%CA的植被对冬季降雪的响应(图7a） 植被绿度与冬季降雪量呈负相关。 在生长季，随着月份从4月到9月的推移，各土地覆盖类型和整个地区冬季降雪量与月NDVI之间的平均Person相关系数由负变为正，然后略有下降(图8). 值得注意的是，4月份草地和稀疏植被的平均相关系数为负，而4、5月份林地和农田的平均相关值为负。随着月份的推移，前两种土地覆盖类型和整个CA的最大相关系数出现在6月份，而后两种陆地覆盖类型则出现在8月份。 3.4. 生长季冬季降雪的直接影响及其与气候因子的相互作用
通过中描述的方法第2.3.2节研究了整个生长季和每个月冬季降雪对植被绿色度的直接影响程度和意义，以及生长季冬季降雪与温度（降水）的相互作用程度。整个生长季(图9a） 在生长季的每个月，70%以上的CA中，植被对冬季降雪的绿度响应主要由其直接影响（冬季降雪百分比对冬季降降雪与NDVI相关系数的直接影响大于51%）决定，在某些地区，植被对冬季降雪的响应主要取决于其与生长季温度或降雨量的相互作用。例如，生长季植被绿色度对冬季降雪的响应主要由冬季降雪和哈萨克斯坦北部某些地区生长季降水之间的相互作用决定(图9d） 而哈萨克斯坦中部和新疆阿尔泰山区4月份的响应主要是冬季降雪与4月份气温的相互作用，9月份的响应则主要是哈萨克斯坦北部某些地区前1-2个月冬季降雪和降水的相互作用。此外，除了4月和7月哈萨克斯坦北部的一些地区外，冬季降雪和同期降水之间的相互作用可以忽略不计。类似于月植被绿度与冬季降雪之间的相关性(图8)，有效面积百分比(第页<0.05）冬季降雪直接影响从4月到6月上升，然后下降。冬季降雪对生长季绿色直接影响显著的地区主要位于新疆北部、塔克拉玛干沙漠周边以及哈萨克斯坦南部、塔吉克斯坦和吉尔吉斯斯坦的部分地区(图9b） ●●●●。 3.5. 冬季降雪和生长季气候因素对植被绿化的重要性
为了确定冬季降雪对植被生长影响的重要性，利用PLSR获得的VIP比较了冬季降雪、生长季温度和生长季降雨量对生长季NDVI的重要性(图10). 结果表明，在整个CA中，冬季降雪对植被生长起重要作用的区域占41%，而生长季温度和降雨量分别占34%和65%。在哈萨克斯坦东部、南部和中部、乌兹别克斯坦中部、吉尔吉斯斯坦西部、塔吉克斯坦东部、准噶尔盆地、西昆仑山和塔里木盆地的部分地区以及土库曼斯坦的大部分地区，冬季降雪对植被生长至关重要。 4.讨论
4.1. 植被对冬季降雪的响应
根据这项研究的结果和张的报告[32]从20世纪80年代到2010年代，CA生长季的植被绿度总体呈上升趋势。植被绿度的增加主要发生在生长早期或春季，这与CA五国的结果一致[38,47,65]. 此外，CA的生长季植被增绿区主要位于山区或丘陵区，这与以往的研究一致[32,47,66]尽管在本研究中使用了线性回归和相关系数来获得变异及其意义。另一方面，由于全球变暖导致降雪量急剧增加，天山大部分地区和新疆北部冬季降雪量增加(图6j） 与以前的报告一致[2,12,40,67]. 冬季降雪量减少的地区主要位于加利福尼亚州五个国家的低海拔地区，这与近几十年来冬季总降水量的减少有关[38]. 在60%以上的CA中，生长季植被绿度与冬季降雪呈正相关(图7g） ●●●●。这是因为融雪水可以为春季和夏季的土壤水分提供重要贡献，反过来，植被的生长也会受到影响[68,69]. 这种积极联系在CA的大部分地区也发生在生长季节的每个月，除了4月(图7a–f）。温度是CA生长早期植被活动的主要限制因素[65,66]，由于其高反射率，雪将创造一个凉爽的气候[70]. 基于这两种现象，可以推断，当冬季降雪量增加时，植被生长早期的温度可能会降低，导致冬季降雪量与生长早期（如4月）的植被活动呈负相关。根据我们的估计，冬季降雪量与4月气温之间的区域平均相关为负，这在一定程度上验证了上述推论。 植被对冬季降雪的响应与CA的土地覆盖类型有关。例如，与林地相比，6月冬季降雪与草地植被绿度的相关性更强，8月则较弱。土壤水分在CA植被生长中起着关键作用[31,39]. 草的根通常比森林的根小且浅，森林可以比草容纳和吸收更多深层土壤水分[65]. 因此，草比森林对水更敏感[33,37]以及大部分土壤水分，这是因为到6月，草利用了更多的雪[71]. 4.2. 冬季降雪对植被的影响
根据通径分析结果，植被对冬季降雪的响应主要由整个CA的冬季降雪直接影响决定。换句话说，冬季降雪对植被的影响几乎不受生长季温度或降雨量的调节。然而，在哈萨克斯坦北部的一些地区，植被对冬季降雪的响应受到生长季降水的交互调节。这可能是因为夏季降水对植被生长至关重要[38]. 此外，哈萨克斯坦中部冬季降雪显著减少，4月份气温与该地区冬季降雪密切相关。因此，4月份植被绿度对冬季降雪的响应受同期气温的调节。 为了进一步了解冬季降雪对植被生长的影响，我们检查了冬季降雪的总影响（冬季降雪与生长季植被绿度的相关性）与海拔之间的关系。结果表明，当海拔较低（3000m以下）时，冬季降雪增加最有利于植被生长，而当海拔较高（3000m以上）时，则相反(图11a） ●●●●。高海拔地区的主要负面影响可归因于降雪量增加导致更多降雪可能会推迟融雪和春季开始的日期，进而抑制植物生长[72,73]. 相反，低海拔地区的主要积极影响可以用更多降雪导致的多余水分来解释，因为在低海拔地区，缺水对植被绿度的影响更为显著[74]. 此外，冬季降雪对植被生长的积极影响随着海拔的增加而减小(图11b） ●●●●。考虑到水分对植被绿度的影响随海拔升高而降低[75]，随着海拔升高，植被生长对冬季降雪的敏感性将降低。 生长季的水热变量对CA的植被生长很重要[47,66]. 总的来说，对于整个CA来说，冬季降雪对植被生长的重要性不如生长季降雨量重要，但比生长季温度更重要(图10). 考虑到水是CA植被生长的主要限制因素[32,37]近几十年来，北半球植被对温度的敏感性减弱[76]CA的生长季温度最不重要是合理的。冬季降雪在哈萨克斯坦南部、乌兹别克斯坦中部、吉尔吉斯斯坦西部、土库曼斯坦和塔吉克斯坦大部分地区最为重要，这些地区的年降雨量较少，且不集中在生长季节[19]. 降水主要集中在新疆的生长季[77]但仍有一些地区冬季降雪对植被生长的影响大于生长季降水，例如准噶尔盆地中部的一些地区。原因可能是冬季降雪的相对变化较大。如所示图6i、 j，准噶尔盆地中部冬季降雪量较小，部分地区冬季降雪明显增加。 4.3. 不确定性和前景
本研究使用ERA再分析数据来探索气候因素对植被生长的影响，而CA也使用了其他气候数据集，如气候研究单位（CRU）的月温度和降水量或基于站点材料的插值数据。研究发现，在不同的气候数据集中，整个地区的气候因素变化可能是一致的，而这些变化的空间模式可能不是一致的[36,37,65]. 本研究使用的再分析数据可能在一定程度上导致气候因素对植被影响的不确定性。本研究利用欧空局CCI土地覆盖数据探讨了不同土地覆盖类型的植被绿度。尽管ESA CCI陆地覆盖产品的总体准确度在全球达到73%[78]，该土地覆盖产品与当地土地覆盖产品之间仍存在差异。例如，根据欧空局CCI土地覆盖数据，新疆昆仑山东部有林地，而没有根据中国植被地图集[79]. 这种差异将导致植被对每种土地覆盖类型的冬季降雪的反应存在一些不确定性。此外，考虑到CA沙漠中仍有植被[38]本研究还考察了冬季降雪对沙漠稀疏植被的影响。然而，在稀疏植被区，土壤背景对远距离NDVI的影响不容忽视[80]，因为它会引发稀疏植被结果的不确定性。上述不确定性需要进一步评估。 本研究中使用的NDVI的空间分辨率为8km，这适合于探索如此大面积的CA植被绿度的空间变化，但不足以代表植被动态的局部变化[81]. 当地地形条件对植被绿度有明显影响。例如，新疆伊犁河谷南坡以绿地度较低的草地为主，北坡以绿地率较高的林地为主[82]. 未来需要使用更精细的高质量遥感产品来探索当地地形对植被的影响。 根据以前的报告[31,32,39,47,83]20世纪90年代前后，CA的植被动态不同，即植被绿度在90年代前呈上升趋势，90年代后呈下降趋势。背后的原因是复杂的，其中涉及自然和人为因素（如苏联解体）。多重嵌套时间序列的趋势分析有助于深入了解植被动态及其背后的机制[66]. 未来，植被对自然和人为因素的响应需要用多重嵌套时间序列进行进一步研究。 5.结论
考虑到冬季降雪是CA的关键气候和水文变量，识别CA植被对冬季降雪的响应特征和机制对于理解陆地生态系统对气候变化的响应至关重要。本研究基于ERA再分析气候数据和GIMMS NDVI数据，采用皮尔逊相关系数检验了植被对冬季降雪的响应。此外，利用通径分析将冬季降雪与植被绿度之间的相关性分解为冬季降雪的直接影响和冬季降雪通过生长季温度（降水）的间接影响，以解开冬季降雪对植被绿度的影响路径。
1982年至2015年期间，冬季降雪量的增加通常有利于生长季植被的绿化，尤其是在北疆和哈萨克斯坦西部和东部的一些地区。然而，冬季降雪量的增加不利于4月份的植被绿化，因为更多降雪将导致生长季早期气候变冷。随着月份从4月到9月的推移，冬季降雪对植被绿度的影响从负上升到正，然后达到顶峰，最后略有下降。草地的峰值出现在6月，林地的峰值出现于8月，这与草地比森林对水更敏感有关。由于海拔低于3000米，更多降雪导致的多余水分促进了植被的发展。然而，当海拔高于3000米时，更多的降雪会推迟春天的到来，并抑制植物的生长。
冬季降雪对植被绿色度的影响主要取决于其对整个地区的直接影响。冬季降雪的直接影响在北疆、新疆塔克拉玛干沙漠周边地区以及中国五国东部的一些地区尤为重要。在哈萨克斯坦北部，降水主要集中在生长季，冬季降雪通过生长季降水的间接影响主导了冬季降雪对植被生长的影响。在哈萨克斯坦中部，4月份的温度与冬季降雪密切相关，冬季降雪通过4月份温度的间接影响主导了冬季降雪对4月份植被生长的影响。对于整个生长季，冬季降冰对植被生长的重要性不如生长季降水重要，但比生长季温度更重要。然而，在一些冬季降雪相对增加较大或雨季不集中于生长季的地区，冬季降雪是最重要的。
在未来的研究中，需要用更精细的遥感植被数据、土地覆盖数据和高质量的气候数据来加强对CA植被动态的空间监测。此外，应利用上述数据和社会经济资料调查植被对自然和人为因素的多时相响应，以更好地了解干旱地区的生态系统，并为加利福尼亚州的环境保护提供有用的信息。
