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植被净初级生产力(Net primary productivity,NPP)指的是植被光合作用生成的有机物中扣除自养呼吸的部分。NPP是估算地球支撑能力和评价陆地生态系统健康稳定的重要因子,在全球气候变化以及碳循环中扮演着重要角色;同时,NPP也是陆地生态系统提供给人类的最重要的生态系统服务之一。本研究基于CASA(Carnegie Ames Stanford Approach)模型,结合土地利用数据、NDVI 数据以及气象数据,量化了图们江跨国界地区2000-2016年NPP时空格局。同时,结合MOD17A3数据和已有研究结果,对CASA模型的精度进行了评估。然后,利用数理统计分析、趋势分析和变异系数分析了研究区NPP时空动态变化过程,对比了中朝俄三侧在NPP时空动态变化方面的差异。最后,利用相关分析、景观格局指数以及数理统计等方法,从气候、地形、土壤以及土地利用/覆盖变化(Land-use and land-cover change,LUCC)等方面入手,分析了 NPP 时空动态变化的驱动因素,并对比了中朝俄三侧在驱动因素方面的差异,并进一步评估了中朝俄三侧LUCC对粮食安全的影响。主要工作以及主要发现如下。(1)验证了 CASA模型模拟结果的有效性。通过将CASA模型模拟结果与MOD17A3数据进行对比发现,除了 2000年、2007年和2010年MODIS NPP数值与CASANPP相差较大之外,其他年份的MODIS NPP值与CASANPP估算结果较为接近。与此同时,通过对MODISNPP和CASANPP进行回归分析,发现两种数据的拟合度较好,通过了显著性检验(P<0.01)。此外,通过将本研究的CASANPP模拟结果与其它已有研究的估算结果进行比较,发现本研究模拟的各地类NPP结果分布在已有研究结果的NPP区间内,进一步验证了本研究模拟结果的可靠性。(2)揭示了图们江跨国界地区NPP的时空动态变化过程。在图们江跨国界地区,2000-2016年NPP均值为558.35gC/(m2·a),中国一侧NPP均值最高,俄罗斯一侧次之,而朝鲜一侧最低。NPP的高值区主要集中在林区,其值高于500gC/(m2·a)。而低值区主要分布在河流、海岸线附近以及城市中心区域,NPP均值为0-200 gC/(m2·a)之间。2000-2016年,NPP总量围绕13TgC上下波动。从NPP空间变化特征来看,研究区2000-2016年NPP总体呈现上升趋势,平均趋势系数为1.63。从中朝俄三侧来看,俄罗斯一侧平均趋势系数大于中国和朝鲜两侧。全区NPP标准差均值为43.09,变异系数均值为0.09,NPP整体呈现稳定状态。此外,中朝俄三侧的NPP变异系数也存在较大差异,俄罗斯一侧最大,值为0.1,略高于全区均值。图们江跨国界地区不同地类NPP存在显著差异。阔叶林NPP最高,草地NPP次之,水体NPP最小。中朝俄三侧阔叶林NPP均值最高,草地NPP次之,水体NPP最小。2000-2016年,中国一侧阔叶林NPP呈现先上升后下降的趋势,草地NPP则是一直上升,水体NPP则是先上升后下降。朝鲜一侧阔叶林NPP也是先上升后下降。俄罗斯一侧阔叶林和草地NPP则呈现上升趋势。(3)分析了自然因子和人类活动因子对NPP动态变化的影响。在气候因子中,气温和降水均对NPP变化产生了显著的影响,其中降水是主要驱动因子。在地形因子中,高程、坡度以及坡向均对NPP的变化产生了显著影响。此外,全区LUCC导致全区NPP总量呈现减少趋势,其中中国和朝鲜两侧显著减少,俄罗斯一侧NPP总量则是轻微上升。在已有结果基础上,本文结合统计数据发现,图们江跨国界地区中国一侧存在粮食安全问题,且受到多种因素的影响,如城市扩张、农业现代化、气候变化以及国家政策等。基于本研究结果,建议中朝俄三国建立起长久的合作机制,促进区域生物多样性保护和社会经济协调发展,提高区域NPP,促进区域可持续发展。与此同时,合理控制跨国界地区的城市扩张过程,保护区域耕地,解决跨国界地区的粮食安全问题。