卫星衍生的植被指数（VIs）通过实现空间和时间上的植被活动一致性评估，彻底改变了生态系统生产力的监测方式（Li等人，2023年）。其中，归一化植被指数（NDVI）基于红光和近红外反射率，是植被绿度和健康状况的可靠指标（Piao等人，2009年；Yang等人，2013年）。NDVI与叶面积指数（LAI）、叶绿素含量和生物量等生物物理属性密切相关（He等人，2017年；Guan等人，2025年），因此是评估植被生产力和生态系统对气候变异响应的重要工具。
在全球范围内，植被动态是气候变化和水文条件下生态系统生产力和农业可持续性的关键指标（Guan等人，2025年）。基于NDVI的分析显示，由于温度、降水和人为土地利用变化的复杂相互作用，植被出现了广泛的绿化和褐化现象（Fensholt等人，2015年；Chen等人，2019年）。在中国、萨赫勒地区、青藏高原和北美的研究均表明，植被响应对水文气候条件和管理实践非常敏感（Marques等人，2024年；Wu等人，2021年）。然而，许多此类研究侧重于长期或年均数据，这往往掩盖了对理解农业生产力和生态韧性至关重要的季节性动态（Seddon等人，2016年；Wang等人，2022年）。
印度主要以农业为主，NDVI的变化主要受农田物候的影响，而非自然植被。气候变化和日益增加的人为压力显著改变了陆地生态系统，使印度成为生态动态变化的热点地区（Krishnan等人，2019年；Guntu, R. K. & Agarwal, A., 2024年）。因此，植被越来越被用作在环境变化条件下生态健康和韧性的代理指标（Measho等人，2019年）。在印度，植被动态对季节性气候变化特别敏感，因为该国60%以上的农业依赖于季风雨。尽管已有大量关于中国、萨赫勒地区、北美洲、巴西、西伯利亚和印度等地植被绿化趋势的研究（Chen等人，2019年；Marques等人，2024年），但大多数现有的基于NDVI的趋势分析仅关注年度或大尺度数据。这种方法常常忽略关键的季节性变化及其背后的水文气候驱动因素（Mondal等人，2015年；Asoka等人，2021年；Kaushalya等人，2014年），从而限制了其在精准农业规划和气候适应中的应用（Wu等人，2021年）。此外，以往的研究往往忽视了区域间的异质性，而在印度，由于农业气候的多样性和不同程度的水分压力及土地管理实践，这种异质性非常重要（Mondal等人，2015年；Chakraborty & Joshi, 2016年）。近几十年来，印度经历了显著的绿化趋势，这归因于气候和人为因素，如植树造林、灌溉增加和作物种植集约化（Yao, L. (2024); Asoka, A., & Mishra, V. (2020)）。这些动态反映了年际和年内变化，主要由温度、降雨量和水分可用性驱动（He等人，2023年）。遥感工具，特别是像GIMMS NDVI3g这样的卫星衍生NDVI产品，使得在异质景观上进行长期、高分辨率的植被监测成为可能（Kumar等人，2020年）。将NDVI与降雨量、土壤湿度（GLEAM, GLDAS）、蒸散量（ET）和蒸汽压差（VPD）等气候指标相结合，可以全面了解植被-气候关系，尤其是在季节尺度上（Goroshi, S., 2017年；Jiao等人，2024年；Zhang等人，2022年）。
尽管有许多研究评估了印度的NDVI绿化趋势，但大多数研究仅关注年度或全国平均水平，对季节性和区域变化的理解有限。本研究在三个方面有所不同：(i) 将NDVI动态分为两个主要农业季节Kharif和Rabi，以捕捉年内的变化；(ii) 结合多种水文气候驱动因素（SM、ET、RF和VPD）来评估它们对植被响应的综合影响；(iii) 采用基于印度十五个农业气候区的区域框架，从而空间明确地理解植被-气候联系。这种区域-季节性方法为将植被绿化趋势与水文气候变化联系起来提供了新的视角，并为区域特定的农业适应策略奠定了基础。尽管GIMMS NDVI3g数据集反映了总体植被绿度，但它主要反映了这些地区的农田状况。因此，NDVI趋势被解释为作物生长和对水文气候波动的生产力响应指标，从而能够在不同环境中进行有意义的农业绩效比较（Das等人，2023年）。
在印度，建议根据农业气候区进行农业规划。为此，印度规划委员会根据土壤类型、降雨量和水分可用性将全国划分为十五个ACZs。这种规划旨在实现区域资源的科学管理，以满足食物、纤维、饲料和燃料的需求，同时保护自然资源和环境。本研究基于绿化-褐化连续体理论，其中NDVI上升趋势表明生态系统响应积极，而下降趋势则表明压力或退化（Fensholt等人，2015年）。在此框架下，NDVI受土壤湿度、降雨输入、蒸散量和大气水分需求的调节。为解决当前研究空白，本研究调查了1982年至2022年
Kharif季节（6月至10月，共41年）和1982-1983年至2021-2022年
Rabi季节（11月至3月，共40年）的植被季节性趋势及其气候驱动因素（土壤湿度（SM）、蒸散量（ET）、降雨量（RF）和蒸汽压差（VPD）。具体而言，本研究旨在回答以下问题：
1.印度不同农业气候区在Kharif和Rabi季节的长期NDVI趋势是什么？
2.水文气候变量（SM、ET、RF和VPD）如何影响这些季节性NDVI趋势？
3.哪些地区显示出显著的植被变化趋势，其潜在的气候驱动因素是什么？
本研究利用GIMMS NDVI3g（1982-2022年）的时间序列分析，并将其与土壤湿度（SM）、蒸散量（ET）、降雨量（RF）和蒸汽压差（VPD）等气候数据集相结合。通过线性回归、M-K检验、Z分数标准化和皮尔逊相关系数进行区域趋势分析，以捕捉时空模式并评估季节尺度上的植被-气候相互作用。这项研究为农业规划者、环境科学家和政策制定者提供了宝贵见解。通过评估季节性气候变量对植被的影响，它支持适应性土地利用、灌溉规划和干旱管理。研究结果有助于印度的可持续发展，并为全球类似半干旱、依赖季风的地区提供指导。
