全球气候变化已成为目前国际科学研究热点之一。植被是连接土壤、大气和水分的自然纽带，是全球变化的“指示器”。植被与气候关系是全球变化中最复杂和最具有活力的研究内容之一，是生态系统对全球变化响应研究的基础。考虑到微波遥感具有全天时、全天候的特点，而植被指数能够直观地反映地表植被覆盖和生长情况，本研究首先基于被动微波遥感数据，提取了长时间序列的植被指数，并通过分析比较，确定了适合我国的最优的微波遥感植被指数。在此基础上，本文从时间和空间两个方面研究了植被指数与气象因子的响应关系，为生态系统对全球变化响应研究提供了支撑。本文主要从以下几方面开展了研究:　　首先，基于多波段、多时相的被动微波遥感数据确定了适合于中国地区植被监测研究的微波遥感植被指数。本文基于AMSR-E数据，提取了五种植被指数，在此基础上，针对落叶林、草地和农田这三种典型的植被区，分别利用这五种植被指数对植被的季节变化特征进行分析，结果表明，微波极化差异指数(MPDI)和微波极化差(MPDT)可以较好地反映不同植被类型的年内季节变化规律。进一步在全国范围内分析了这五种植被指数与NDVI的相关性，通过显著性检验，确定MPDI更适用于中国地区的植被监测研究。　　其次，利用长时间序列的MPDI研究了植被与气温、降水量之间的年内与年际变化特征。基于SSM/I37GHz的水平和垂直极化数据，分别提取了长时间序列的月和年尺度MPDI。通过分析年尺度MPDI与气温和降水量的年际变化规律可知，MPDI与气温和降水量变化趋势一致。在年内，分别从时间（月尺度）和空间上对MPDI与气温和降水量进行了相关性分析，结果表明:MPDI与气温和降水量在年内基本呈负相关关系;MPDI在空间上的分布受到气温和降水量的影响，气温相对较高和降水量较多的地区，MPDI越小。　　基于MPDI与气温和降水量的年内变化特征，本文还着重研究了MPDI对气温、降水量响应的滞后性。由多年MPDI与气温、降水量的年内变化特征可知，MPDI最小值月份一般在气温（降水量）最大值月份，或气温（降水量）最大值月份的后一至两个月。基于此，利用长时间序列的数据分别计算了MPDI与当月气温（降水量）、前一月气温（降水量）和前两月气温（降水量）的相关系数，并对这三种不同情况进行了比较，研究了区域尺度MPDI与气温、降水量的滞后性，结果表明:MPDI与气温、降水量均具有一定的滞后性，其中，MPDI同时滞后气温、降水量一个月一般发生在农田地区，而在森林地区，MPDI与气温、降水量基本无滞后。　　最后，本文采用一个同时考虑气温和降水的综合指标——帕默尔干旱指数(PDSI)，基于时间序列区域尺度的MPDI，分析植被与PDSI的时空相关性，来进一步研究植被对气候的响应。在时间上，分析了2011年4月和2012年4月两个时相的MPDI与PDSI变化，结果表明:在森林地区，植被对气候变化无明显反映;在草地和农田区域，若两个时相中至少有一个较为湿润，植被对气候变化无明显反映;若两个时相气候均表现为干旱或正常，PDSI较大的时相植被生长状况相对较好，即植被能够反映气候的变化，同时还可以根据植被生长的优劣监测气候干湿状况。在空间上，分别对湿润地区和干旱地区分区分析了MPDI与PDSI的相关性，结果表明:在湿润地区，MPDI与PDSI几乎无相关性，而在干旱地区，MPDI与PDSI具有较为明显的负相关关系，也就是说，植被能够明显地反映气候变化，同时也说明，一定程度上可以根据MPDI来判断干旱程度。　　通过以上研究可以得出，MPDI具有表征长时间序列大范围植被的动态变化的能力，且能不同程度地响应一些重要的气象因子变化，从而能够有效地为监测一些由气候因素导致的自然灾害提供有力的技术和数据支撑。