植被是生态系统的初级生产者。随着全球气候的不断变暖,植被的生长状况发生了巨大的改变,并对生态系统造成了深远的影响。物候期是评估植被生长状况的重要指标。目前,植被物候变化研究已成为植被研究领域与全球变化研究领域的热点之一。本研究利用1981年-2016年中国地区植被的返青期(SOS)、枯黄期(EOS)和生长季长度(LOS)三个物候期数据,基于集合经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)方法分析了植被物候变化趋势的演替,并利用广义可加模型(Generalized additive model,GAM)结合生物气候变量分析了植被物候对气候变化的非线性响应。研究结果发现:1.全国整体上物候呈SOS提前、EOS推迟、LOS延长的趋势,线性平均速率分别为0.22天/年、0.20天/年、0.42天/年。EEMD的结果表明SOS的速率不断增加并在21世纪初超过线性平均速率,EOS的速率不断减小并在20世纪80年代末期低于线性平均速率,LOS的速率不断增加并在21世纪初超过线性平均速率。2.研究结果表明传统的线性方法高估了植被物候返青期显著提前、枯黄期显著推迟和生长季长度显著延长的比例。此外,EEMD结果表明植被物候变化趋势的转变广泛分布于全国各地。并且植被物候变化趋势的演替显示出明显的经纬度梯度变化,且经度的梯度变化要更加明显,尤其是EOS。在各个植被类型中,针叶林的物候变化趋势与总体趋势不同,甚至相反,尤其是落叶针叶林。常绿阔叶林和草地的物候期变化幅度最大,农田的物候变化幅度最小。3.均温差(bio02)、最冷季均温(bio11)和最冷季降水量(bio19)是SOS变化的显著影响因素,其中bio02与SOS之间呈线性关系,而bio11和bio19与SOS之间呈非线性关系。三个变量之间的两两交互作用项也均是SOS变化的显著影响因素。并且,bio02和bio11的交互作用使SOS提前;bio02和bio19的交互作用也使SOS的数值提前;bio11与bio19的交互作用不仅会导致SOS推迟也会导致SOS提前。均温差(bio02)、最湿季均温(bio08)和最暖季降水量(bio18)是EOS变化的显著影响因素,bio02和bio08与EOS变化之间呈非线性关系,而bio18与EOS变化之间的非线性关系并不强烈,两者之间还存在着某些线性关系。只有bio02与bio08之间的交互作用项和bio08与bio18之间的交互作用项对EOS变化的影响是显著的。并且两个交互作用项都使得EOS推迟。年均温(bio01)、最湿季均温(bio08)、最冷季均温(bio11)和年降水(bio12)是LOS变化的显著影响因素,并且它们与LOS之间均为非线性关系。bio01与bio08之间的交互作用项、bio01与bio11之间的交互作用项、bio01与bio12之间的交互作用项和bio11与bio12之间的交互作用项对LOS变化的影响是显著的。bio01和bio08的交互作用不是太强烈,主要使LOS延长。bio01和bio11的交互作用主要使LOS延长。而bio01与bio12的交互作用和bio11和bio12的交互作用都使得LOS缩短。本研究发现EEMD方法可以很好地揭示植被物候变化趋势的演替,而GAM模型不仅可以揭示单因素对植被物候的影响,还可以展现两个因素之间交互作用对植被物候的影响。本研究对于理解植被物候变化趋势和植被物候对气候变化的非线性响应、预测未来植被物候变化具有重要的理论意义,为中国对应气候变化挑战和植被保护提供科学依据和理论基础。