生态干旱对鄂尔多斯矿区可持续发展带来了严峻挑战。传统生态干旱监测指数在非线性响应和饱和效应处理方面存在一定局限性，难以准确反映矿区复杂生态条件下的生态干旱状况。为此，应用核归一化植被指数(kernel Normalized Difference Vegetation Index

kNDVI)构建了一种基于核温度植被干旱指数(kernel Temperature Vegetation Dryness Index

kTVDI)的鄂尔多斯矿区干旱监测模型；基于2001—2020年MODIS遥感数据，采用Pearson相关性分析、Theil-SenMedian趋势分析、Mann-Kendall检验等方法，系统评估了鄂尔多斯矿区生态干旱的时空演变特征。结果表明：kTVDI相较TVDI具有更强的降水量和土壤湿度相关性；时间上，kTVDI在2002年达到峰值后，干旱程度便开始逐渐缓解；而在月际变化方面，kTVDI在5月和10月会出现峰值，其中5月的kTVDI达到最大值，整体变化趋势为先下降后上升；空间上，矿区干旱呈现出整体偏旱、局部适宜的格局，干旱程度呈现出自北向南逐步加剧、由东向西持续加重的空间变化态势。相较于传统TVDI

kTVDI在抑制指数饱和效应和减小系统偏差方面具有明显优势，有助于提升鄂尔多斯矿区生态干旱监测的准确性与稳定性，为矿区生态环境管理与可持续发展提供科学支撑。