1.3.2 相关性分析

相关性分析可以用来反映多个要素之间的相关程度及方向^[34]，本研究采用Pearson相关系数法，基于Matlab软件逐像元计算太湖流域植被NPP与气候因子的相关系数，并用T检验对偏相关结果进行检验。

1.3.3 Hurst指数分析

基于重标极差（R/S）分析方法的Hurst指数可以体现时间序列的自相关性，尤其反映序列中隐藏的长期趋势^[35]。如果0.5<H<1，表明时间序列具有长期相关性，越接近1相关性越强；如果H=0.5，表明时间序列是随机的；如果0<H<0.5，表明时间序列具有长期相关性，但将来的总体趋势和过去相反。

1.3.4 转移矩阵分析

土地利用景观格局变化采用土地利用转移矩阵来定量描述。本研究采用马尔科夫转移模型对太湖流域2000—2010、2010—2018年间土地利用变化状况进行分析，该模型可以清楚地反映不同时间段内流域的土地类型相互转化数量及方向。