归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)能够较好的反映植被的生长状况。本研究根据通过分析2001~2015年MODIS/NDVI月值数据、气象数据、北极震荡(Arctic Oscillation,AO)数据,对黑龙江省大兴安岭地区NDVI与气象因子的关系进行了研究。结合气象因子,对黑龙江大兴安岭地区的NDVI在不同季节和月份的分布特征进行了分析,结果表明:在2001～2015年,大兴安岭地区不同季节的NDVI分布特征差异明显。在同一季节内,各区域的差异较小。大兴安岭地区11月~3月的NDVI分布特征无显著差异,4月~10月的NDVI分布特征差异明显。对大兴安岭地区的NDVI与气象因子之间的关系进行了分析,结果表明:2月~11月的NDVI变化值与温度相关。例如,7月的温度和7月的NDVI间的决定系数为0.69,即7月的温度能够解释7月的NDVI变化的69%。6月和7月NDVI与降水量相关。例如,6月的降水量和7月的NDVI间的决定系数为0.40,即6月的降水量能够解释7月的NDVI变化的40%。说明同降水量相比,温度与NDVI的关系更为密切。NDVI变化值是指本月的NDVI值减去上一月的NDVI值。通过分析大兴安岭地区的NDVI变化值与气象因子之间的关系,结果表明:温度能在多个月份影响NDVI变化值。例如,7月的温度和8月的NDVI变化值间的决定系数为0.61,即7月的温度能够解释7月~8月的NDVI变化的61%。7月和10月NDVI变化值与降水量相关。例如,6月的降水量和7月的NDVI间的决定系数为0.58,即6月的降水量能够解释6月~7月的NDVI变化的58%。NDVI变化值与温度的相关性高于降水量。AO是1个半球尺度的气候变化模型。它能够对北半球的气候变化产生影响。对AO和大兴安岭地区的NDVI之间的关系进行了分析,结果表明:AO和大兴安岭地区的NDVI之间存在相关性。3月的AO值和4月的NDVI间的决定系数为0.70,即3月的AO能够解释4月的NDVI变化的70%。初步分析其影响机制表明:AO可以影响黑龙江大兴安岭地区的气温,而气温又能影响大兴安岭地区的NDVI,即AO可以通过影响黑龙江大兴安岭地区的气温进而影响黑龙江大兴安岭地区的NDVI。此研究为林业工作者提供了1个新颖的视角,对更好地管理和利用森林资源具有重要意义。