DOI：https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2025.110568全球变暖显著增加了干旱和旱涝突变 （DFAA） 等极端事件的频率和强度。植被是陆地生态系统的重要组成部分，对农业生产和经济发展做出了巨大贡献。评估干旱和 DFAA 对植被的影响对于生态环境保护、粮食安全和经济发展至关重要。本研究将随机森林模型与 Shapley 加法解释 （SHAP） 值相结合，创建了一个可解释的机器学习模型，然后将其与 R-Vine Copula 函数相结合，以探索干旱（使用非平稳干旱指数）和 DFAA（使用 SDFAI：短周期干旱洪水突变指数）对 1981 年至 2019 年中巴经济走廊 （CPEC） 植被的综合影响。
主要发现如下：（1）干旱事件加剧，洪涝风险降低，旱涝风险增加，净初级生产力（NPP）呈上升趋势;（2） 对 NPP 的相对贡献为 NSPEI （21.0 %）、SDFAI （31.4 %） 和 SSMI （47.6 %）;（3） SSMI 和 NPP 之间存在较强的上尾依赖性，SDFAI 和 SSMI 之间存在较强的下尾依赖性。当 SSMI 作为中介变量时，SDFAI 和 NPP 之间的间接相关性很强;（4） 在涝转旱事件中，SHAP<0 和 SHAP>0 的比例分别为 24 % 和 76 %，表明洪水转干旱在促进中巴经济走廊植被生长方面具有拮抗作用。在干旱到洪水事件中，相应的比例分别为 73 % 和 27 %，表明干旱到洪水在抑制植被生长方面具有协同作用。本研究增强了对 DFAA 影响植被机制的理解，并为探索多种极端事件对植被的综合影响提供了一种新方法。
图 2.基于修正 Mann-Kendall 方法的 1981 年至 2019 年中巴经济走廊地区 SDFAI、NSPEI、SSMI 和 NPP 的变化趋势。
图 3.中巴经济走廊地区不同滞后时间 SDFAI/NSPEI/SSMI 与 NPP 之间 Spearman 相关系数的空间分布。
图 4.中巴经济走廊地区不同滞后时间的 SDFAI/NSPEI/SSMI 与 NPP 之间的 Spearman 相关系数。
图 5
.SDFAI、NSPEI 和 SSMI 对中巴经济走廊地区 NPP 的相对贡献。
图 6.中巴经济走廊地区 SDFAI、NSPEI 和 SSMI 到 NPP 的 SHAP 值。
图 7.典型区域中 R-Vine Copula 的结构。
图 8.（a） 旱涝拮抗/旱涝突然交替的协同作用;（b） 典型区域和网格的空间位置;（c） SDFAI 和 NPP 之间间接相关系数的分布（基于 SSMI 的变化）。
图 9
.洪水到干旱和干旱到洪水分类的统计结果。
图 10.洪水到干旱和干旱到洪水影响的空间分布。四种类型的 DFAA 事件（SDFAI 〈 –1 和 SHAP < 0、SDFAI < –1 和 SHAP 〉 0、SDFAI > 1 和 SHAP 〈 0，以及 SDFAI 〉 1 和 SHAP > 0）的总发生次数显示在彩条中。
图 11.典型网格中 drough-to-flood 和 flood-to-drough 的影响。
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