El cambio climático extremo regional sigue siendo un importante problema ambiental de preocupación global. Sin embargo, en el contexto de los efectos conjuntos de la expansión urbana y el entorno ecológico urbano, las respuestas del índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) al cambio climático regional y su mecanismo impulsor siguen sin estar claros. Este estudio toma a Chengdu como ejemplo, selecciona la temperatura del aire (Ta), la precipitación (P), la velocidad del viento (WS) y el contenido de agua en el suelo (SWC) dentro del período de 2001 a 2023 como factores influyentes, y utiliza el análisis de tendencia mediana de Theil-Sen y modelos de aprendizaje automático interpretables (modelo de bosque aleatorio (RF), red neuronal BP, máquina de soporte vectorial (SVM) y modelos de aumento de gradiente extremo (XG-Boost)). El valor absoluto promedio de las explicaciones aditivas de Shapley (SHAPs) se adopta como un indicador para explorar el mecanismo clave que impulsa el cambio climático regional en Chengdu en términos de cambios en el NDVI. Los resultados del análisis revelan que el NDVI mostró una tendencia de aumento extremadamente significativa durante el período de estudio ( = 8.6 x 10 < 0.001), y que la precipitación mostró una tendencia de aumento significativa ( = 1.2 x 10 < 0.001); sin embargo, la temperatura del aire, la velocidad del viento y el contenido volumétrico de agua relativa al suelo mostraron tendencias de aumento no significativas. Una simulación de modelos de aprendizaje automático interpretables reveló que el modelo de bosque aleatorio (RF) tuvo un rendimiento excepcional en términos de simular la dinámica del NDVI urbano (R = 0.746), lo que indica que el modelo RF tiene una excelente capacidad para capturar las complejas interacciones ecológicas de una ciudad sin suposiciones previas. La relación de dependencia entre los resultados de la simulación y los principales factores impulsores indica que Ta y P son los principales factores que afectan los cambios en el NDVI. En contraste, el SWC y el WS tuvieron influencias relativamente pequeñas en los cambios del NDVI. Los resultados del análisis de predicción revelan que una temperatura promedio mensual de 25 grados C y una precipitación promedio mensual de aproximadamente 130 mm son propicias para la estabilidad del NDVI en el área de estudio. Este estudio proporciona una referencia para explorar las respuestas de los cambios en el NDVI al cambio climático regional en el contexto de la expansión urbana y la construcción ecológica urbana.