森林在封存二氧化碳方面很重要，因此在气候变化中发挥着重要作用。然而，CO2循环受到干旱事件的影响，干旱事件改变了光合作用的速率，光合作用是植物将CO2转化为生物能量的主要生理作用。本研究应用递推量化分析（RQA）来描述光合作用相关指数的演变，以突出大西洋数十年振荡（AMO，2005年和2010年）和厄尔尼诺-南方振荡（ENSO，2015年）在亚马逊森林中产生的扰动变化。该分析是使用中分辨率成像光谱仪（MODIS）图像进行的，以构建2001-2008年期间的增强植被指数（EVI）、归一化差异水指数（NDWI）和地表温度（LST）的时间序列。结果没有显示AMO在整个研究区域产生的显著变化，而与极端ENSO事件相关的全球变暖阶段造成的破坏发生了，森林得以恢复。此外，还发现森林对ENSO事件的响应存在空间差异。这些发现表明，将RQA应用于植被指数的时间序列有助于评估森林生态系统对破坏性事件的反应。这种方法提供了有关森林在破坏性事件后恢复能力的信息，因此有助于估计这一特定生态系统的复原力。