本文主要以2008～2011年的ALOS遥感影像为数据源,结合基于遥感的云南植被分类系统,将云南植被分为27个植被／景观生态类型,编制云南现状植被图。在此基础上,选取6个生物气候因子对研究区内的主要植被类型进行气候空间分布特征分析,以其中4个贡献率最大的生物气候因子作为预测变量,以遥感分类所获得的植被分布数据作为响应变量,采用分类树模型构建研究区植被的分布预测模型,预测云南主要植被类型的潜在分布区。对影响研究区植被分布的主要生物气候因子进行系统分析,为进一步评估气候变化对研究区乃至整个中国西南地区植被分布的潜在影响提高理论依据。结果表明：(1)采用5对气候组合,年平均温度(TMA)和年降水量(PRA),最暖月均温(TMS)和雨季降水量(PRS),最冷月均温(TMW)和干季降水量(PRW),最冷月均温和雨季降水量,雨季降水量和干季降水量,构建7种主要植被类型的气候空间分布图。经分析,各类型在气候空间上的分布相对集中,表明通过影像解译所获取的植被分类结果较为准确。(2)比较各因子的DWS(偏差加权平均数%)可以看出,最冷月均温对植被分布影响最显著,对模型的贡献率均在30%以上,对温凉性针叶林、寒温性针叶林的贡献率超过80%。其次是雨季降水量和干季降水量,这两个降水指标对多种植被类型的分布具有一定的影响,显示出水分条件也是影响植被分布的重要因素之一。最暖月均温在植被分布中的贡献率最小,但对暖温性针叶林的分布起决定性的作用。(3)分类树模型预测表明,各生物气候因子对植被分布的影响作用不同。最冷月均温对半湿润常绿阔叶林、山地湿性常绿阔叶林、温凉性针叶林以及寒温性针叶林的分布具有决定性作用；季风常绿阔叶林与暖热性针叶林分布由雨季降雨量、干季降雨量和最冷月均温共同决定；最冷月均温和干季降雨量共同影响着半湿润常绿阔叶林和温凉性针叶林的分布；最暖月均温对暖温性针叶林的分布有较大影响；最冷月均温和干季降雨量决定了山地湿性常绿阔叶林的分布,同时也是寒温性针叶林分布的主要影响因子,但寒温性针叶林对最暖月均温有一定的要求。