全球草地净初级生产力(NPP)是陆地碳循环的重要组成部分，在土壤中储存和固碳的休眠能力，对维持全球生态平衡和[1]稳定气候起着重要作用。理清草地NPP的影响因子对于构建高精度的NPP估测模型具有重要意义，是开展天然草地动态监测的关键。本研究通过随机森林(Random Forests，RF)和集成决策树方法筛选影响全球草地NPP的影响因子重要性，进一步提高预测精度，通过十折交叉运算确定最终模型。利用889条NPP整合数据和气象因子，地理因子，土壤因子，共18个指标，建立了估测模型。

       结果表明：通过随机森林重要性筛选，选出10个有较高重要性的变量构建NPP模型，  R²为0.5335比未筛选前提高8%。其中，地理和气象要素与草地NPP的相关性强于土壤要素。(1)地理要素对NPP的重要性排序为纬度(R= 0.26**)>经度(R= 0.07**)，海拔对NPP的影响并不显著；(2)气象要素对NPP的重要性排序为年平均降水(R= 0.18***)>最高气温(R= 0.27**)>太阳辐射(R= 0.23**)>水蒸气压(R= 0.28**)>年平均气温(R= 0.28**)>最小气温（R= 0.27**)>干旱指数(R= 0.08*)；(3)土壤要素对NPP 重要性排序为pH(R= 0.18*)>土壤容重(R= 0.19*)>土壤含水量(R= 0.19*)。

       以上结果显示，水分和温度是调控草地NPP的主要关键因素，土壤属性也在一定程度上影响着草地NPP。因此，充分、全面的认识环境要素对草地生态系统的影响有利于提高陆地生态系统碳循环模型模拟。本研究为制定科学合理的草地生态系统保护和恢复措施，为中国草地的生产力恢复和现阶段草地农牧业的可持续发展提供理论依据。