黃河流域中段植被覆蓋時空變化特征及影響因素分析

李 敏，張 艷，2*

(1.長安大學 土地工程學院，陜西 西安 710054；2.陜西省土地整治重點實驗室，陜西 西安 710054)

0 引言

植被作為聯結生態系統各圈層的紐帶，對于生態系統物質循環、氣候調節、水土保持等均具有重要影響[1]。植被覆蓋度可以反映區域植被生長狀況及茂密程度，能較好的表征生態環境變化情況，被廣泛應用于各種生態研究[2]。黃河是我國第二大河，也是重要的生態屏障，在我國發展格局及現代化建設中均有著舉足輕重的地位，做好黃河流域生態保護及治理工作意義重大[3]。在氣候變化及人類活動的共同影響下，黃河流域成為我國水土流失最為嚴重的地區之一，水土流失面積占流域總面積的62%[4]。因此，科學分析黃河流域植被覆蓋格局及演變趨勢，探究各驅動因素作用機制，可為流域生態修復治理提供數據及理論支撐[5]。

近年來，我國遙感技術手段愈加成熟，基于遙感數據進行地表植被覆蓋狀況的反演并進行相關研究已成為研究熱點，如利用MODIS、AVHRR、SPOT等遙感數據對地表植被指數進行研究[6]。在諸多植被指數中，應用最為廣泛的是歸一化植被指數(Normalized difference vegetation index，NDVI)，它與生物量及葉面積指數具有高相關性，且可以消除地形，云層陰影，儀器等因素造成的誤差，能夠較好的反映地表植被情況[7]。目前，眾多學者針對黃河流域植被覆蓋監測開展了一系列研究，陳晨等[8]利用黃河流域1982—2015年8 km分辨率的GIMMS NDVI 3G數據分析不同氣候區植被覆蓋度變化情況，得出半濕潤區植被覆蓋度最高且日照時數影響大于氣溫和降水；李晶等[9]基于CEE平臺對黃河流域1987—2020年Landsat TM數據進行處理并分析研究區植被變化與氣候因素的關系，發現黃河流域植被覆蓋度顯著改善，且相對于降水，溫度對研究區植被覆蓋度影響更大；孫高鵬等[10]采用1 km分辨率的MODIS NDVI數據分析了2001—2020年黃河流域植被覆蓋變化情況及氣候影響，得出研究時段內黃河流域植被覆蓋度整體呈上升趨勢，且氣溫、降水、CO2濃度等因素均對植被生長起正向促進作用；李晴晴等[3]利用AVHRR遙感數據及氣候數據，分季節探討從1981—2017年黃河流域植被覆蓋度變化情況及對氣候要素的響應，得出研究區植被覆蓋度在春夏冬三季受氣溫影響大于降水，秋季與氣溫及降水均為正相關?？梢钥闯?，在目前針對黃河流域植被覆蓋度的相關研究中，關于驅動因子的考慮多集中在植被覆蓋度對氣候因素等因子的響應，但植被覆蓋度對于外界的響應是復雜多變的，人類活動、經濟技術發展等都會影響植被覆蓋度。且目前的研究多是對氣候或地形等單因素的探究，對不同地形條件下氣候因子對植被覆蓋度的影響進行探究的則相對較少。

黃河為全球泥沙量最大的河，黃河中段在黃土高原攜帶的大量泥沙對黃河中下游平原地區造成威脅，在此背景下，對黃河流域進行生態保護，既保障中下游平原地區人民及財產安全，又為中部省份經濟發展創造有利條件。本文以黃河流域中段作為研究區域，基于1981—2020年共40年植被覆蓋度數據，利用趨勢分析、Hurst指數(H指數)研究方法，旨在通過分析黃河流域中段植被覆蓋度時空演變規律及發展趨勢，明確未來需加強保護的區域，并分析地形及氣候因子對植被覆蓋度的影響，以期為相關部門進行水土流失綜合治理及生態保護提供參考依據，促進黃河流域中段生態經濟可持續發展。

1 研究區概況

本研究區位于黃河流域中段，參考李艷忠等[11]研究，包括河口鎮至龍門段、龍門至三門峽段流域段，其中大部分位于黃土高原區域(圖1)。涵蓋陜西省、山西省、內蒙古自治區、河南省、甘肅省以及寧夏回族自治區等省份，總面積約為30.2萬km2。區內的主要河流有渭河及其支流涇河、北洛河等，氣候上屬于大陸性季風氣候，冬季寒冷干燥，夏季炎熱多雨，且時有暴雨，年均降水量300～700 mm，年均氣溫-2～15 ℃。區內丘陵溝壑廣泛分布，地形復雜多變，屬于中國地形三大階梯的第二階梯，按地形地貌差異自東南向西北可以劃分為豫西山地、山西高原、陜北高原和隴中高原等地貌區，呈現東南低西北高的特點，海拔約在237～3 935 m。

圖1 黃河流域中段概況示意圖Fig.1 Overview of the middle reaches of the Yellow River Basin

2 數據與方法

2.1 數據來源

1)植被覆蓋度數據

本文的植被覆蓋度數據來源于中科院成都山地災害與環境研究所(http://www.imde.ac.cn/)，空間精度為250 m。該數據借鑒了氣候分析中的delta降尺度方法，對AVHRR NDVI數據及MODIS NDVI數據進行一致性校正與降尺度操作，得到長時間序列一致性的植被遙感監測數據。

2)地形數據

地形數據來源于地理空間數據云網站ASTER GDEM數據，空間分辨率為30 m，利用該數據并基于ArcGIS 10.2軟件經過裁剪、柵格投影等處理，獲取分辨率為30 m的高程、坡度及坡向數據并重分類。

3)氣候數據

氣候數據來源于中國氣象科學數據共享服務網(http://cdc.cma.gov.cn)“中國地面氣候資料日數據集(V3.0)”。選取1981—2020年黃河中段流域共42個氣象站點的數據，利用克里金插值法并進行投影轉換、柵格重采樣等操作，得到精度為250 m×250 m的逐年降水量和年均溫數據。

4)土地利用數據

土地利用數據集來源于中科院資源環境科學數據中心(http://www.resdc.cn)，空間分辨率為30 m；土地利用包括6個一級分類和24個二級分類。

2.2 研究方法

2.2.1 趨勢分析

本文采用一元線性回歸模型對1981—2020年共40年的植被覆蓋度變化趨勢進行，計算公式如下[12]：

(1)

式(1)中，θslope為變化趨勢，FVCi為第i年像元的植被覆蓋度值，當θslope為負時表示像元呈下降趨勢，當θslope為正時表示像元呈增加趨勢，θslope絕對值越大，表示變化趨勢越大。同時結合F性檢驗可進行植被覆蓋度變化趨勢等級劃分，F性檢驗公式如下[13]：

(2)

2.2.2 發展趨勢預測

Hurst指數可以用來表征連續時間序列數據是否具有長期相關性，最早由英國水利學家Harold Edwin Hurst提出，是在長期水文觀測的基礎上采用重標極差(R/S)分析法來建立，后被應用于氣候、植被等多個研究領域。H指數一般介于0～1，在本文中，采用H指數對1981—2020年的植被覆蓋度數據進行可持續性檢驗，當0

一時間序列[β(x)](x=1,2,3,…,n)對于任意正整數φ=1，定義均值序列:

(3)

(4)

(5)

φ=1,2,3,…,n

(6)

2.2.3 氣候因子相關性分析

在多要素構成的系統中，考慮某一因素與另一因素的相關程度時，將其他因素視為常量，單獨研究兩個要素之間的關系，稱為偏相關，在進行偏相關分析時，分析的數據需滿足近似正態分布。在本文中通過偏相關分析方法來分析氣溫以及降水對黃河中段地區植被覆蓋度變化的影響，計算公式如下[16]：

(7)

3 結果分析

3.1 植被覆蓋度時空變化特征

3.1.1 時間尺度

為研究黃河流域中段植被覆蓋度隨時間的變化情況，本文以年為時間尺度，基于1981—2020年各年植被覆蓋度均值進行分析(圖2)。由所擬合的線性函數可知，研究時段內黃河流域中段植被覆蓋度整體呈波動上升趨勢，增長速度為0.045/10a，植被覆蓋度均值介于0.536～0.763，最低值為0.54(2000年)，最高值為0.76(2020年)。其中1998—2000年植被覆蓋度均值呈明顯下降趨勢，主要與該時段內林地的大規模開墾為耕地和建設用地相關，且全域植被覆蓋度整體上都有下降；2000年以后黃河流域植被覆蓋基本表現為持續增加態勢，主要是源自大規模實施植樹造林、退耕還林等一系列生態工程。且2000—2010年增率(0.088/10a)大于2011—2020年增率(0.067/10a)，與孫高鵬等[10 ]研究結果一致。

圖2 1981—2020年黃河流域中段年均植被覆蓋度變化趨勢Fig.2 Variation trend of annual average vegetation coverage in the middle section of the Yellow River Basin from 1981 to 2020

3.1.2 空間尺度

依據1981—2020年黃河流域中段年均植被覆蓋度數據，得到研究區4個時期的植被覆蓋度空間分布圖(圖3)及面積變化表(表1)[17]。從圖3可以看出，黃河流域中段大部分區域植被覆蓋度在0.4～0.8之間，整體表現出東南部及中部相對較高，西北部相對較低的格局[18]。參考覃巧婷等[19]植被覆蓋度劃分方法，將研究區劃分成5個植被覆蓋度等級：低(FVC<0.2)、較低(0.2≤FVC<0.4)、中(0.4≤FVC<0.6)、較高(0.6≤FVC<0.8)、高(0.8≤FVC≤1)。由表1可以看出，在研究時段內，中植被覆蓋度面積占比最大，低植被覆蓋度面積占比最小。低、較低植被覆蓋度面積呈持續下降趨勢，其中低植被覆蓋度面積由3 582.16 km2下降到395.60 km2，下降比例為1.06%；較低植被覆蓋度面積由67 031.79 km2下降到29 123.18 km2，下降比例為12.56%。中、較高、高植被覆蓋度面積呈上升趨勢，其中植被覆蓋度面積由110 874.57 km2增加到115 262.88 km2，增加比例為1.46%；增加幅度最??；較高植被覆蓋度面積由67 620.71 km2上升到95 023.61 km2，增加比例為9.08%；高植被覆蓋度面積由52 890.77 km2上升到62 194.73 km2，增加比例為3.08%。

表1 1981—2020年黃河流域中段植被覆蓋度分布表Tab.1 Vegetation coverage distribution in the middle Reaches of the Yellow River Basin from 1981 to 2020

圖3 1981—2020年黃河流域中段植被覆蓋度空間分布Fig.3 Spatial distribution of vegetation coverage in the middle Reaches of the Yellow River Basin from 1981 to 2020

從空間分布格局來看，低、較低植被覆蓋區主要分布在鄂爾多斯市東南部及榆林市西北部，主要原因是該區域地處毛烏素沙漠，氣候干旱，晝夜溫差大，植物種類及數量稀少。但隨著國家對毛烏素沙漠的治理投入增多，可以看出到2020年，該區域的植被覆蓋度已經得到了明顯的改善；中植被覆蓋區主要分布在研究區中部地區，包括慶陽市中部、延安市北部，呼和浩特市南部、天水市北部以及榆林市東部等地區；較高、高植被覆蓋區在空間上位于龍門—三門峽流域段，主要有延安市、山西境內各市縣以及陜西中南部各市縣區域?？傮w而言，1981—2020年黃河流域中段植被覆蓋整體改善情況良好。

3.2 植被覆蓋度趨勢分析

3.2.1 植被覆蓋度變化趨勢

采用一元線性回歸模型對黃河流域中段40年的植被覆蓋度變化趨勢進行分析，并結合F性檢驗結果劃分為5個等級：明顯改善(θslope>0，P≤0.01)，輕微改善(θslope>0，0.010.05),輕微退化(θslope≤0，0.01

圖4 1981—2020年黃河流域中段FVC變化趨勢空間分布Fig.4 Spatial distribution of FVC variation trend in the middle Yellow River Basin from 1981 to 2020

3.2.2 植被覆蓋度未來發展趨勢

依據1981—2020年黃河中段植被覆蓋度數據，采用MATLAB 2019b軟件計算Hurst指數，得到研究區Hurst指數空間分布圖，見圖5(a)。40年間研究區Hurst指數均值為0.716 1，黃河中段流域植被覆蓋度未來發展趨勢整體表現為持續性，這與張志強等[21]的研究結果一致。持續序列(H>0.5)的占比為98.67%，從圖中可以看出，榆林市、慶陽市、固原市、呂梁市、忻州市等地區Hurst指數在0.7～0.8之間，持續性更為明顯。反持續序列占比為1.33%，主要零星分布在西安市、渭南市及寶雞市少部分區域，這與近幾十年來西北第一城西安和太原中心城市的高速發展密不可分。

圖5 Hurst指數空間分布及未來變化趨勢Fig.5 Spatial distribution and future variation trend of Hurst index

參考張婷等[22]研究成果，基于ArcGIS軟件平臺，將Hurst指數與slope結果結合進行分析。當θslope>0且H>0.5時，代表植被覆蓋未來趨勢為持續改善；當θslope>0且H<0.5時，代表未來趨勢為改善到退化；當θslope<0且H>0.5時，代表未來趨勢為退化到改善；當θslope<0且H>0.5時，代表未來趨勢為持續退化。從發展趨勢空間分布圖(圖5(b))可以看出，黃河流域中段未來發展趨勢整體表現為持續改善，占研究區總面積的96.65%，持續退化區域主要分布在關中平原城市群，包括咸陽市、西安市、渭南市、寶雞市等區域，占比為2.02%。黃河流域中段未來植被覆蓋發展趨勢良好。

3.3 植被覆蓋度影響因素分析

3.3.1 植被覆蓋度與氣候因子

如圖6所示，黃河流域中段內氣溫及降水具有明顯的空間分異，降水量呈現出由北至南遞增的趨勢，以南部盆地秦嶺山的降雨量為最大，北部黃土高原丘陵區的降雨量較少，見圖6(a)。氣溫呈現出東南部較高，西北部及東北部較低的分布格局，多年平均氣溫在-2～-14.9 ℃，見圖6(b)。近40年來，黃河流域中段年平均氣溫，降水量均表現為增加趨勢，增加速率分別為0.35 ℃/10a、11.65 mm/10a。

圖6 1981—2020年黃河流域中段平均降水量、溫度空間分布Fig.6 Spatial distribution of average precipitation and temperature in the middle section of the Yellow River basin from 1981 to 2020

基于相關分析法分析氣候因素對黃河流域中段植被覆蓋度的影響，得到植被覆蓋度與降水量圖7(a)和氣溫圖7(b)的相關系數空間分布圖[23]?？梢钥闯?，研究區植被覆蓋度與降水量、年均溫之間既存在正向相關，也存在負向相關關系，但以正向相關為主。植被覆蓋度與降水量呈顯著正相關區域主要集中在研究區西北部，其相關系數超過0.403，原因主要是在該區域溫度較高，降水則相對較少，植被蒸散發量大，水分對植被的影響大于溫度；與降水量呈負相關的區域主要在東南部呈零散分布，占研究區總面積的6.30%。植被覆蓋度與氣溫顯著正相關區域主要集中在研究區北部，該區域溫度相對較低，限制植被生長[24]；與氣溫呈負相關的區域主要集中在子午嶺山脈附近及關中平原城市群，其中西安市、渭南市部分區域相關系數在-0.616～0.403之間，負相關性顯著。

圖7 1981—2020 年黃河流域中段植被覆蓋度與降水及氣溫的相關系數Fig.7 Correlation coefficient between vegetation coverage and precipitation and air temperature in the middle Yellow River Basin from 1981 to 2020

為了比較降水因子、溫度因子對黃河流域中段植被覆蓋度的影響程度，通過逐像元對植被覆蓋度與降水及氣溫相關系數的絕對值進行比較，取值大者對應的氣象因子作為該像元的主導因子，得到1981—2020年黃河流域中段植被覆蓋度與氣候影響因子空間分布圖(圖8)[25]?？梢钥闯?，降水因子為氣象主導因素的區域占比為37.19%，主要分布在榆林市中部、天水市、慶陽市東部等地區。氣溫因子為氣象主導因素的占比為62.81%，主要分布在延安市、銅川市、臨汾市等研究區中部地區。

圖8 1981—2020 年黃河流域中段植被覆蓋度氣候影響因子空間分布圖Fig.8 Spatial distribution of vegetation coverage and climate influencing factors in the middle Yellow River Basin from 1981 to 2020

3.3.2 植被覆蓋度與地形因子

1)植被覆蓋度隨高程的變化

為研究黃河流域中段植被覆蓋度隨高程的變化情況，本文在參考李晶等[9]人的研究基礎上，結合本研究區的海拔范圍，將DEM數據重分類為8個高程帶，海拔范圍分別是0～<500 m、500～<1 000 m、1 000～<1 500 m、1 500～<2 000 m、2 000～<2 500 m、2 500～<3 000 m、3 000～<3 500 m以及3 500～<4 000 m，將重分類后的高程與植被覆蓋度進行疊加得到研究區不同高程下植被覆蓋度變化情況(圖9)。隨著高程的增加，植被覆蓋度呈現出先增加后減少的趨勢；高程低于500 m時，植被覆蓋度面積較小，隨著高程的增加植被覆蓋度面積也逐漸上升，到1 000～1 500 m范圍時面積達到最大值。高程大于1 500 m范圍內，植被覆蓋度面積逐漸減小，海拔大于2 000 m后，植被覆蓋度下降明顯。這主要是因為低高程區雖然水熱條件較好，但易受人類活動影響，所以該區域植被覆蓋度較低。而在中高程區，水熱條件仍相對適宜且人為干擾少，適合植被生長。當高程大于1 500 m之后，溫度降低不利于植被生長，植被覆蓋度下降。

圖9 黃河流域中段不同高程下植被覆蓋度面積變化Fig.9 Area changes of vegetation coverage at different elevations in the middle of the Yellow River Basin

2)植被覆蓋度隨坡度的變化

為研究不同坡度下植被覆蓋度的變化情況，本文在參考《土壤侵蝕分類分級標準》(SL190-2007)的基礎上，對研究區的坡度數據進行重分類并與植被覆蓋度進行疊加(圖10)，主要分為6類坡度等： 0°～<5°、5°～<8°、8°～<15°、15°～<25°、25°～ <35°、≥35°。如圖11所示，從不同坡度植被覆蓋面積來看，隨著坡度的增加，黃河流域中段植被覆蓋度表現為先上升后下降的趨勢。坡度范圍在8°～<15°及15°～<25°時植被覆蓋度相對較高，坡度≥35°時植被覆蓋度最低[26]。從不同等級的植被覆蓋度面積來看，極低、低植被覆蓋區面積隨坡度的增加表現為下降趨勢，較高、高植被覆蓋區面積隨坡度的增加表現為上升趨勢。

圖10 黃河流域中段不同坡度下植被覆蓋度面積變化Fig.10 Area changes of vegetation coverage at different slopes in the middle of the Yellow River Basin

一方面，在坡度較低區域多為耕地，人類活動頻繁，而隨著坡度增加，在15°～<25°范圍內，人類活動減少，對植被干擾降低，且近年來我國大力推廣退耕還林工程的實施，在該坡度范圍內多為不易流轉的林地，因而該坡度范圍內植被覆蓋度面積最大。另一方面，隨著坡度持續增長,土層厚度降低，土壤中有機質含量與水分也逐漸減少，部分區域甚至為巖石，所以植被覆蓋度也會相應降低。

3)植被覆蓋度隨坡向的變化

圖11是研究區植被覆蓋度與坡向的疊加結果，本文在參考俱戰省等[27]等相關研究的基礎上，將坡向數據劃分為9類：平地(0°)、正北(337.5°～360°和0°～<22.5°)、東北(22.5°～<67.5°)、正東(67.5°～<112.5°)、東南(112.5°～<157.5°)、正南(157.5°～<202.5°)、西南(202.5°～<247.5°)、正西(247.5°～<292.5°)和西北(292.5°～<337.5°)。由于不同坡向所能接受的太陽光照不同，其溫度與水分蒸散發量存有差異，所以植被生長狀況也有所區別。從圖11中可以看出，研究區內平坡的植被覆蓋度最低，其他坡向之間植被覆蓋狀況分布較為均勻，面積差別不大，即相對于高程、坡度等因素對植被覆蓋度的影響，坡向的影響力相對較小。但陽坡與陰坡不同的光熱與水分條件也會導致不同坡向上植被覆蓋度的差異，在研究時段內，研究區東北坡、東坡植被生長狀況相對較好、西北坡、西坡植被覆蓋度則相對較低，這種情況主要是由于在相同降雨條件下，同期的土壤水分陰坡總要高于陽坡，東坡、東北坡雖然接受光照較少，但土壤水分易于保持，光熱條件適宜，更有利于植被生長。且人類更偏向于陽坡進行農業生產。

圖11 黃河流域中段不同坡向下植被覆蓋度面積變化Fig.11 Area changes of vegetation coverage at different aspects in the middle of the Yellow River Basin

3.3.3 氣候與地形因子

為分析不同地形條件下氣候因子(溫度、降雨量)對植被覆蓋度的影響程度，采用擬合優度差值進行分析，即植被覆蓋度與降雨量相關系數平方值減去植被覆蓋度與溫度相關系數平方值，若其差值>0,則認為該地形條件下降雨對植被覆蓋度的影響大于溫度；反之，若差值<0,則認為該地形條件下溫度對植被覆蓋度的影響大于降雨；差值=0，則認為影響程度相同[28]。由圖12可以看出，在不同地形條件下，黃河流域中段植被覆蓋度基本呈現為受溫度影響大于受降雨影響，其中，受溫度(T)控制區域的面積大小為T15°～25°>T0°～5°，T半陰坡>T陰坡>T半陽坡>T陽坡，受降水(P)控制區域的面積大小為，P2 000～<3 000 m>P500～<2 000 m>P3 000～<4 000 m>P0～<500 m。

3.3.4 土地利用方式

從1981—2020年，黃河流域中段耕地面積減少量為9 209.37 km2，未利用地面積減少量為1 655.75 km2，而建設用地及林草地面積增加，其中建設用地增長量最大，為6 661.27 km2，林地面積增加量為2 046.77 km2，草地面積增加量為2 624.87 km2，與王計平等[29]研究結果基本一致。通過上述分析，結合黃河流域中段植被覆蓋度變化特征及發展趨勢，可以看出，過去40多年間黃河流域中段建設用地面積大幅增加，但1999年以來我國在黃河流域大規模實施退耕還林(草)等一系列生態工程，加之氣候環境的變化，改善了研究區植被覆蓋度狀況。

表2 1981—2020 年黃河流域中段土地利用變化轉移矩陣Tab.2 Transfer matrix of land use change in the middle Yellow River Basin from 1981 to 2020 單位：km2

4 結論與討論

4.1 結論

本文利用1981—2020年黃河流域中段植被覆蓋度數據、氣候數據及地形數據，對黃河流域中段植被覆蓋度時空變化特征及未來發展趨勢進行研究，主要結論如下：

1)1981—2020年黃河流域中段植被覆蓋度整體呈上升趨勢，增長速度為0.45/10a。從空間分布來看，植被覆蓋度呈現出由東南部至西北部逐漸降低的空間格局。植被覆蓋度較高的區域主要集中分布在龍門—三門峽流域段，主要有延安市、山西境內各市縣以及陜西中南部各市縣區域，相對較低的區域主要分布于榆林市與鄂爾多斯市交界處。

2)從變化趨勢及未來發展趨勢來看，黃河流域中段輕微改善區與明顯改善區分布廣泛，幾乎涵蓋了黃河流域中段絕大部分地區，占流域總面積的87.5%。說明1981—2020年，黃河流域中段地表植被狀況得到了良好的改善。未來植被覆蓋發展趨勢良好，持續序列(H>0.5)的占比為98.67%，發展趨勢呈現為持續改善的區域占黃河流域中段總面積的96.65%。

3)從植被覆蓋度與影響因素的關系來看，研究區植被覆蓋度與氣溫、降水整體均表現為正相關，其中與降水呈顯著正相關的區域主要分布在研究區西北部，與氣溫呈顯著正相關的區域主要分布在研究區北部。從植被覆蓋度與地形因子的關系來看，高程和坡度對植被覆蓋度的影響大于坡向，隨著高程和坡度增加，植被覆蓋度均表現出先增后減的趨勢，且在不同地形條件下，研究區植被覆蓋度受溫度影響大于降雨。

4.2 討論

植被覆蓋度作為描述地表植被生長狀況、評價地表生境質量的重要評價指標之一，對于區域生態系統保護具有重要意義。本文基于黃河流域中段植被覆蓋度數據、氣候數據(降雨及氣溫)以及地形數據(高程、坡度、坡向)，對1981—2020年黃河流域中段植被覆蓋度時間變化趨勢、空間分布格局、未來發展趨勢及影響因素進行分析。以下就研究方法，研究結果及研究局限進一步展開討論：

1)相對于目前對黃河流域的研究，本文以黃河流域中段作為研究區，且從市級行政區劃的角度對研究區進行劃分，研究成果可為黃河流域中段地區的生境質量評估及管理部門政策制定等提供依據。且植被覆蓋度受外界影響復雜，目前的研究多集中在植被覆蓋蘇對氣候因素的響應，本文在分析氣候及地形因素對植被覆蓋度分布影響的基礎上，分析了不同地形條件下氣候因子對植被覆蓋度的影響，有利于因地制宜地進行植被保護與產業發展等。

2)研究結果表明，近40年間黃河流域中段植被覆蓋度發展趨勢良好，明顯改善區占研究區總面積的84.7%，尤其是2000年以后，我國在黃河流域中段實施了一系列退耕還林工程，植被覆蓋度面積持續上升，這與張志強[21]等人的研究成果基本一致。變化不顯著區域占流域總面積的9.8%，主要分布在子午嶺山脈附近，建議未來仍要做好這些區域的植被保護，避免向退化趨勢轉變。

3)植被覆蓋度易受氣多種因素影響而發生改變，本文在進行植被覆蓋度影響因素研究時，由于缺少相關資料，只選取了地形因子、降水及氣溫這兩種氣象因子以及土地利用方式，未考慮到其他人為因素及蒸散發量、太陽輻射等其他氣象因子對植被覆蓋度的影響，且未對各因素對植被覆蓋度的影響程度進行定量化分析，在后續的研究中，可以深入分析各因素與植被覆蓋度的響應程度。