这篇文章详细介绍了基于日光诱导叶绿素荧光（SIF）数据对黄河流域植被光合动态的时空演变及归因分析的研究，并提供了完整的代码实现与...

内容概要：本文基于日光诱导叶绿素荧光(GOSIF)数据，研究了2001-2021年间黄河流域植被光合作用的时空变化规律及其影响因素。研究表明，黄河流域植被光合总体呈上升趋势，但空间分布不均，西部和东南部较高，北部较低，局部区域如关中平原出现退化现象。归因分析表明，降水和太阳辐射与光合作用正相关，而温度呈负相关。人类活动对植被改善的贡献达76.24%，远超气候变化的23.76%。此外，研究还通过代码复现了论文中的时空变化分析、归因分析，并进行了不同植被类型的贡献差异分析、趋势分类、偏相关分析、残差分析等扩展研究。; 适合人群：环境科学、生态学、地理信息系统等相关领域的研究人员及学生，特别是关注植被动态变化、气候变化影响及人类活动对生态系统影响的研究者。; 使用场景及目标：①分析植被光合动态的时空变化规律；②评估气候变化和人类活动对植被光合作用的影响；③探讨不同植被类型的贡献差异；④提供生态保护和碳中和政策制定的科学依据；⑤通过代码复现验证论文结论，支持进一步研究和应用。; 其他说明：本文不仅验证了论文的核心结论，还通过Python代码实现了多种扩展分析，如Sen+Mann-Kendall趋势分析、驱动因素空间分布分析、不同区域贡献率计算等。研究结果通过可视化图表展示，便于理解和应用。同时，研究指出了未来改进方向，如考虑CO₂施肥效应、提高人类活动量化精度、加强实地验证等。