2000-2013年西安市植被覆盖度时空演变

随着黄土高原地区退耕还林政策的实施,近十几年西安市植被覆盖情况变化发生了显著变化。为了对西安市植被覆盖变化进行深入的研究,利用Mann-Kendall趋势检验法及Hurst指数、Pettitt检验法分析了2000-2013年来西安市植被覆盖度变化特征,并利用重心转移模型和相对发展率分析了西安市植被覆盖度变化的空间变化差异。结果表明:（1）西安市植被覆盖度中等程度变异面积占总面积10.02%;（2）西安市植被覆盖度呈增加趋势的面积占区域总面积86.54%,具有正向持续性的面积占区域总面积72.62%,35.30%面积植被覆盖度呈持续改善;（3）西安市植被覆盖度突变年份均显著发生在2004年、2005年、2006年、2007年、2008年,发生显著突变年份的面积占总面积的17.58%;（4）西安市植被覆盖度相对发展率空间变化范围为-9.07~7.49,相对发展率的负值占区域总面积的20.77%,西安市植被覆盖度空间重心呈现由西南逐渐向东北方向转移的趋势;（5）西安市降雨量与植被覆盖度均值均呈现增加趋势,相关系数为0.47（p<0.09）,空间分布重心呈现从东北向西南转移的趋势,与植被变化呈现相反的趋势。研究成果有助于进一步深化对西安市植被恢复状况及其影响因素的认识,为西安市植被恢复等生态建设工程提供一定的科学依据。     

黔中水利枢纽区植被覆盖度时空变化及驱动力分析——以平坝为例

植被覆盖度(FVC)对区域生态系统环境变化有着重要指示作用,利用2001年、2005年、2010年、2013年4期Landsat TM/OLI影像数据,基于像元二分模型,以黔中水利枢纽区平坝县为研究对象,得到了植被覆盖度时空变化规律,并探讨了植被覆盖度与地形起伏度、海拔、坡度和土壤类型等因子的响应关系,为县域水土保持研究提供科学理论依据。结果表明:(1)近13年平坝县植被覆盖度呈显著增加趋势,年增速为0.94%,其中2010年之前植被覆盖度呈持续增加趋势,年增速为1.72%,而2010年之后呈下降态势,年降速为-1.26%。(2)空间分布上,平坝县植被覆盖整体呈"西北高、东低"的分布特征,高值区包括齐伯乡、乐平乡和十字乡,低值区主要分布在高峰镇、马场镇和夏云镇;2001—2013年天龙镇植被覆盖度剧烈减少,马场镇和羊昌乡南部植被覆盖度剧烈增加。(3)平坝县植被覆盖度与地形因子的关系显示,植被覆盖度类型主要分布在地形起伏度80m梯度、海拔1 200～1 400m梯度和坡度25°梯度。(4)不同土壤类型的植被覆盖度变化分析结果表明:黄棕壤的平均植被覆盖度最高,为70.4%;水稻土的平均植被覆盖度最低,为42.9%;在各土壤类型区中表现为高植被覆盖度面积增加百分比最大,低植被覆盖度区域植被覆盖度面积减少百分比最大。     

2000-2020年陕西省植被覆盖时空变化多尺度分析

[目的]退耕还林还草工程实施以来,陕西省植被覆盖度明显提高。然而,省级尺度上植被覆盖度的增加一定程度上掩盖了部分市、县级区域植被覆盖度下降的实事,当前迫切需要加强对不同空间尺度植被覆盖变化及其驱动因素的研究。[方法]基于MODIS NDVI数据计算了陕西省植被覆盖度,分析了2000—2020年陕西省、地区、市和县四级尺度植被覆盖度时空变化趋势。[结果]2000—2020年陕西省植被平均覆盖度为64.3%±2.1%,增长率为0.24%/a;陕北植被覆盖度平均为37.6%±4.4%,增长率为0.63%/a;陕南植被覆盖度平均为89.6%±1.2%,增长率为0.13%/a;关中植被覆盖度平均为70.6%±3.5%,下降率为-0.18%/a。延安市、榆林市、铜川市、宝鸡市、安康市、商洛市的植被覆盖度呈持续增加趋势,而西安市、渭南市、咸阳市和汉中市的植被覆盖度呈先增加后下降趋势;全省有72.3%的区县植被覆盖度呈增加趋势,有22.3%的区县植被覆盖度变化方向与所在市相反。在不同空间尺度上,陕西省植被覆盖度增速均表现为2000—2010年高于2010—2020年,这与两个时期的造林面积差异有关。[...     

黄土高原草地覆盖度时空变化及其对气候变化的响应

利用AVHRR GIMMS和MODIS两种NDVI数据源,基于像元二分模型对1982—2014年黄土高原草地覆盖度进行了模拟,并分析了时空变化特征及其与气候因子的关系。结果表明:黄土高原平均草地覆盖度为42.5%,1982—2014年总体呈增加趋势,且低覆盖度草地面积明显减少,而高覆盖度草地面积显著增加。黄土高原草地覆盖度空间分布差异显著,表现出东南高、西北低的特点。从草地覆盖度年际变化的空间分布来看,在退耕还草生态工程实施之前(1982—1998年),黄土高原大部分区域草地覆盖度无显著变化。自1999年后该区草地覆盖度增加趋势显著,增速达到1.76%,尤其是在陕北高原、山西中西部的吕梁—太行山等地,草地覆盖度增加趋势明显。通过退耕还草等生态工程的实施,该区植被状况得到改善。黄土高原草地覆盖度与降水气温相关性不明显,但空间差异明显,草地生长对降水因子的响应更为敏感。     

西南地区生长季植被覆盖时空变化特征及其对气候与地形因子的响应

为探究西南地区生长季植被覆盖时空变化特征以及驱动因子如何定量影响其动态变化,基于MODIS NDVI数据,通过趋势分析、变异系数、相关分析等方法研究了西南地区2000-2016年生长季植被覆盖的时空变化特征,并结合气候因子、DEM数据,分析了植被覆盖对气候与地形因子的影响程度。结果表明:西南地区近17年来生长季NDVI呈增长趋势（0.009/10 a）,其中4月份增速最显著（0.029/10 a）;呈增加趋势的区域占研究区总面积71.94%,主要分布在东部与东南部区域;植被覆盖变化以较低稳定（31.15%）与中度稳定（25.36%）占主导。研究区NDVI与气温、降水的相关性在空间分布上主要以正相关为主;月尺度NDVI与气候因子的相关性高于年尺度的值;植被覆盖度与月平均气温的相关性高于其与月降水量的相关性,植被生长对降水月变化的响应不明显,对气温的响应无明显滞后效应。研究区平均NDVI在海拔大于4 000 m区域最小（0.30）,在坡度0°~5°区域最小（0.37）,但是NDVI的显著退化趋势则是以海拔大于4 000 m处最大（14.33%）;海拔大于4 000 m区域主要受降水控制,坡度5°~15°区域主要受气温控制;坡向对植被生长变化的影响没有海拔和坡度影响大。     

陕西省榆林市植被生态演变及其驱动机制

[目的] 研究陕西省榆林市植被生态演变规律以及驱动机制，为该区域生态恢复工程成效评价提供科学数据。[方法] 基于2000—2018年美国MODIS卫星植被指数产品MOD₁₃Q₁和像元二分方法对陕西省榆林市的植被生态系统进行反演，同时利用趋势分析法和相关性分析等方法研究气候条件和人为因素对植被生态变化的驱动机制。[结果] ①2000—2018年榆林市植被生态明显改善，主要表现为植被覆盖度在波动中呈现极显著增加趋势，年均增速1.47%/a；所辖各区县中吴堡县增加最大。南部黄土高原丘陵沟壑区植被覆盖度增速1.66%，高于北部风沙草滩区的1.17%。②2000—2018年，整体气候条件呈现暖湿化，表现为年降水量呈现很显著增加趋势，增加232.2 mm，增幅78.8%，年均增速10.7 mm/a；年均气温增加趋势不显著，增加0.3℃，增幅2.8%，年均增速0.11℃/a。年降水量与植被覆盖度呈现极显著正相关，年均气温与植被覆盖度相关性不显著，气候条件对于植被生态恢复起到了促进作用。[结论] 退耕还林工程和防沙治沙示范建设工程调整了产业结构，黄土高原丘陵沟壑区减少了水土流失，毛乌素沙地风沙草滩区流沙得到有效治理，生态建设效益显著。生态恢复工程是研究区植被生态恢复的主要驱动力。     

2000-2018年赣江上游植被覆盖度时空演化及其对气候变化的响应

[目的] 对赣江上游植被覆盖度时空演化及其对气候变化响应的研究，为区域的生态环境保护提供科学依据和数据支撑。[方法] 基于MODIS NDVI数据，结合年平均气温和年降水量数据，运用趋势分析、变异系数、Hurst指数与相关分析等方法对赣江上游2000—2018年的植被覆盖度时空演化及其对气候变化的响应进行了分析。[结果] ①赣江上游植被覆盖度呈显著增加趋势，增速为5.21%/10 a，空间上呈现四周高中间低的特征，且以高植被覆盖为主；研究区植被覆盖度呈极显著和显著增加的分别占25.59%和39.7%，极显著和显著减少的分别占1.32%和2.46%，而变化不显著的占57.84%；②研究区植被覆盖总体上比较稳定，平均变异系数为14.73%；Hurst分析显示赣江上游植被变化反持续性要强于持续性，总体上以弱反持续性为主；③研究区植被生长总体上受气温影响强于降水量，但存在空间差异。[结论] 赣江上游植被覆盖度变化较小，未来将呈微弱下降趋势，气温是影响植被生长的主要气候因子。     

三江源地区植被覆盖度变化及其与气候因子的关系

为揭示气候变化对三江源地区草地生态系统的影响及适应机制,研究以SPOT-VGT为基础数据,利用像元二分模型估算了三江源地区1998—2012年的植被覆盖度,分析了年最大覆盖度的变异特征,并对植被覆盖度与气候因子之间的响应关系进行了深入探讨。结果表明:在区域尺度上,15 a来研究区生长季植被覆盖度呈极显著增加的趋势（P < 0.01）,平均每年增加0.004。在草地生态系统类型上,高寒草甸植被覆盖度与生长季温度的相关关系更加密切（r=0.802,P < 0.01）;高寒草原植被覆盖度与生长季温度呈显著相关关系（r=0.515,P < 0.05）。与生长季降水量相比较,5—7月降水量对高寒草原植被覆盖度变化的影响更加关键,但在高寒草甸上却不存在这种差异。     

近10a黄土高原地区NDVI变化及其对水热因子响应分析

植被变化及其对气候的响应是当前全球变化研究的关键领域之一。基于SPOT-VGT NDVI数据集和黄土高原气象资料,应用最大化合成法和Kriging插值等地理空间分析方法,对黄土高原地区植被变化特征及其对气温和降水的响应过程进行了多时间尺度分析。结果表明,1999—2008年期间黄土高原地区植被覆盖整体呈上升趋势,线性增速为9.9%/10a,NDVI在旬、月和季尺度的变化曲线均呈单峰型,8月份达到最大值,2月为全年的最低值。研究黄土高原地区植被NDVI对气温和降水变化响应的最优尺度为月尺度。黄土高原地区NDVI在旬、月尺度上与温度的相关程度强于降水,而季尺度上与降水的相关程度强于气温。     

气候变化和人类活动对黄河流域砒砂岩区植被覆盖的影响

[目的]砒砂岩区是黄河流域土壤侵蚀最为严重的区域,探讨该地区植被覆盖度变化状况及其影响的驱动因素,以期为该区植被恢复及生态重建工作提供科学参考。[方法]基于2000—2022年的MOD13Q1 NDVI数据,运用Sen趋势、Mann-Kendall显著性检验、Hurst指数、残差分析等方法分析砒砂岩区研究期内的植被覆盖度时空变化趋势,并探究植被覆盖度与气候因子及人类活动的响应关系。[结果](1)2000—2022年砒砂岩区植被覆盖度增加,增速为4%/a(p<0.05);空间尺度上,研究区植被覆盖度在3个区有明显的分异效果,整体呈现“南高北低,东高西低”的分布态势;(2)研究期内,砒砂岩区植被覆盖度与降水量呈正相关区域占总面积的66.30%,负相关区域占总面积的33.70%;与气温呈正相关区域占总面积的92.19%,负相关区域占总面积的7.81%;(3)残差分析结果表明,2000—2011年人类活动多以负面影响为主,2012—2022年人类活动多以正向影响为主。[结论]研究期间砒砂岩区植被覆盖度呈显著上升趋势,与年均气温的相关性高于年降雨量,且一系列生态保护工程为改善植被情况做出了...     

2000—2019年黄土高原地区土壤保持时空变化及影响因素分析

为揭示全球气候变化背景下黄土高原的生态建设成效,以土壤保持量为评估指标,应用美国修正通用土壤流失方程,评估了黄土高原土壤保持服务功能以及植被、气象等因素对其影响,分析了2000年以来植被和气候变化影响下黄土高原土壤保持量时空动态变化特征。结果表明:2000—2019年黄土高原土壤保持量平均值为109.5 t/hm²,并呈增加趋势,平均每年增加2.0 t/hm²,空间分布黄土高原中部和东部土壤保持量增加较明显。2000年以来黄土高原地区植被NPP呈增加趋势,年平均值为330.5 gC/m²,且平均每年增加7.2 gC/m²; 2000年以来植被覆盖度年平均值为29.2%,且以平均每年0.52%的趋势增加。黄土高原地区2000年以来气温和降水量均显著增加,平均年降水量为469.1 mm,且呈增加趋势,平均每年增加3.1 mm,年平均气温为10.2℃,平均每年增加0.03℃。黄土高原生态恢复措施加强,加之区域“暖湿化”有利气候条件,促进了区域生态建设成效显现,成为黄土高原生态恢复、功能提升的重要因素之一。     

黄土高原植被净初级生产力的时空变化及其与气候因子的关系

以西北典型植被脆弱区黄土高原为研究区,利用AVHRR GIMMS和MODIS两种NDVI数据源,基于CASA模型对1982-2014年黄土高原植被净初级生产力（NPP）进行模拟,并分析其时空变化特征及其与气候因子的关系。结果表明：黄土高原年均植被NPP为254.0gC?m-2,1982-2014年总体呈增加趋势。不同植被类型NPP有较大差异,落叶阔叶林NPP值最高,年均NPP达513.0gC?m-2,其次为常绿针叶林、草甸、农田、灌丛和草原。黄土高原植被NPP空间分布差异显著,表现出南高北低的特点。从NPP年际变化的空间分布来看,在退耕还林还草生态工程实施之前（1982-1998年）,黄土高原大部分区域植被NPP变化不明显。自1999年后该区植被NPP增加趋势显著,增速达到5.38gC?m-2?a-1。在空间分布上,66.6%的区域植被NPP呈显著增加趋势,主要分布在陕北高原、山西中西部的吕梁-太行山等地。退耕还林等生态工程的实施,使该区植被状况得到改善。黄土高原植被NPP与降水量具有显著的相关性,但与气温相关性不大,说明降水是影响黄土高原植被NPP的主要因素。     

1982-2015年中国植被NDVI时空变化特征及其驱动分析

在全球气候变化背景下，多数研究关注植被年际变化趋势及其对降水和气温的响应而忽略了辐射因子的影响。探究持续性和波动变化过程的空间分异特征和定量揭示不同植被类型对季节性多气候要素（降水、气温和辐射）响应规律需进一步深入，并识别植被退化人类活动影响区对中国生态环境保护具有重要意义。该研究基于AVHRR NDVI3g遥感数据、CCI全球土地覆被数据和ERA5-Land数据，采用多元线性回归模型和残差分析等方法，从区域和全国尺度上分析1982-2015年中国植被NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）时空变化特征，研究其对季节性气候变化和人类活动的响应。研究结果表明：1）中国的植被变化在空间上具有明显的区域特征，呈现出自东南向西北递减的趋势，变化率范围为-0.016～0.029/a。2）根据Hurst指数分析，80.62%的植被处于持续稳定变化状态。草地和林地的变化趋势趋于不稳定，易受气候变化和人类活动的影响。3）准噶尔盆地、青藏高原以及内蒙古锡林郭勒盟等区域的植被NDVI与气温和太阳辐射呈负相关性，而在云贵高原、黄土高原南部、四川盆地等地区表现为正相关性。4）残差分析结果表明，干旱导致新疆准噶尔盆地和内蒙古中部等干旱区植被退化，而温度和辐射增加是促进东部沿海平原、黄土高原南部、四川盆地和云贵高原西南部等地区植被改善的主要原因。21世纪以来人类活动逐渐加强，包括黄土高原水土保持和退耕还林工程、阿拉善荒漠治理、沿海城市群和东北工业基地的建设等。具体表现为内蒙古阿拉善高原、黄土高原中西部和北部以及华南大部分地区植被改善，东北大、小兴安岭、长白山东部和长江三角洲地区植被退化。该研究对植被变化及其驱动因素的研究，可识别植被退化区，为将来生态修复工程的实施和生态文明建设提供理论依据，助力区域绿色可持续发展。     

中国植被总初级生产力对气候变化的响应

为理解中国植被GPP的变化规律,基于改进后的EC-LUE模型,分析了中国1982—2016年植被GPP的空间格局、变化特征及驱动因子。结果表明:(1)中国植被GPP年变化范围介于0～3 051.08 g C/(m²·a),总体呈现出南高北低的空间分布特征。高值区主要分布在华南、东南沿海地区,低值区分布在青藏高原、新疆、内蒙古西部等地区;(2)近35 a中国植被GPP整体呈增加趋势,增加速率为2.43 g C/(m²·a)(p<0.05),特别是黄土高原地区植被GPP增加趋势明显,但在东北及东南沿海的部分地区呈显著减少的趋势;(3)中国植被GPP变化与气温和降水呈正相关关系,气温和降水强驱动的面积占比8.1%,气温为主要驱动因子的面积占比25.3%,降水为主要驱动因子的面积占比15.1%,气温和降水弱驱动面积占比8.9%。虽然近年来中国植被固碳能力呈变好趋势,但在未来气候变化存在不确定性的背景下,生态保护工作任重道远。     

1981-2016年黄土高原植被NDVI变化及对气候和人类活动的响应

探析黄土高原植被覆盖演变及其驱动因素,有助于了解黄土高原生态现状,剖析植被变化和驱动因素,以期为区域生态环境治理和规划提供科学依据。基于黄土高原NDVI、气温、降水数据,采用变化趋势率分析、多元回归残差分析等方法,研究了1981—2016年黄土高原区植被NDVI变化特征及对气候和人类活动的响应。结果表明：(1) 1981—2016年,黄土高原区植被NDVI呈东南高西北低的空间格局,整体上升率高,生态恢复效果显著;在选择的45个地州市中,榆林、铜川、延安和渭南等地植被NDVI增加最快,兰西城市群和内蒙古部分区域植被呈减小趋势。(2)气候变化和人类活动的共同作用是近35年来黄土高原区植被NDVI整体快速增加和巨大空间差异的主要原因。气候变化对黄土高原NDVI变化的影响主要以轻微促进和中度促进为主,而农村人类活动、城市人类活动的影响主要为明显抑制和轻微抑制。(3)气候变化、农村人类活动和城市人类活动对黄土高原区植被NDVI增加的贡献率分别为82.03%,11.68%和6.29%;气候变化贡献率大于60%的区域占黄土高原的76.9%,主要集中在黄土高原的东部和中部,人类活动对NDVI的影响主要...     

基于NDVI的黄土高原植被覆盖变化特征分析

黄土高原是我国生态环境最为脆弱的地区之一。探讨黄土高原地区植被覆盖动态变化对于区域植被恢复和生态系统重建具有积极意义。利用空间数据分析软件GeoDa和ArcGIS地统计分析模块,采用1998、2003、2008和2012年8月21日的SPOT—VGTNDVI数据代表黄土高原地区相应年份植被覆盖最大的时期,对黄土高原植被覆盖随时间的演变特征进行分析。结果表明,1998--2012年,黄土高原植被覆盖经历了先降低后增加的过程,且1998、2003、2008和2012年的归一化植被指数（NDVI）数值均有明显的空间自相关关系,NDVI值冷点区的位置和范围均较为稳定,热点区变化较大,主要分布在陕西和山西境内。     

黄土高原植被水分利用效率对气候和植被指数的敏感性研究

生态系统水分利用效率(water use efficiency,WUE)连接了碳循环和水循环,是碳水耦合的重要参数。全面深入理解WUE的时空分布及其影响因素对预测陆地表面-大气相互作用和陆地生态系统的动态变化至关重要。该文基于大尺度遥感归一化植被指数(normalization difference vegetation index,NDVI)以及温度和降水栅格数据,采用中分辨率成像光谱仪的总初级生产力和蒸散产品计算2000—2014年黄土高原生态系统WUE,运用岭回归探究黄土高原WUE对温度、降水和NDVI的敏感性。结果表明:1)沿西北-东南随降水量的增加,黄土高原多年均WUE逐渐降低,且黄土高原西南部高海拔地区WUE最低;同时,WUE的年际变化明显,以2011年为转折点,2012—2014年WUE明显高于其他年份。2)WUE对温度的敏感性在整个黄土高原呈现正值,WUE对降水和NDVI的敏感性存在阈值效应,即小于500mm降水量,WUE随降水和NDVI的增加而升高,超过550mm降水量,WUE则随降水和NDVI增加而降低。3)草地和灌丛WUE与NDVI正相关,森林WUE与NDVI负相关;灌丛WUE对温度和降水的敏感度明显高于森林和草地。     

气候因子对贵州省植被覆盖度的协同影响

探究气候因子对植被覆盖度的协同影响,可进一步了解植被生长状态及演变规律,为科学预估植被变化及生态保护提供一定依据。基于2001—2018年MODIS NDVI数据和气象台站数据,研究了贵州省气候因子(降水、气温)与植被生长期NDVI的空间分布特征; 利用偏相关分析法和多元回归分析法逐像元探究贵州省植被生长期的NDVI与气候因子的相关性和其对气候因子的协同响应规律,同时结合地貌类型分析不同地貌类型的植被NDVI对降水和气温的敏感性。结果表明:贵州省多年平均降水和气温存在明显的空间差异性,降水空间分布自西北向东南呈带状递增; 植被生长期NDVI均值总体呈波动上升趋势,以每年0.004 2的速率增加,呈增加趋势的面积约为160 836.69 km²; 气温和降水对贵州省植被生长均具有明显影响,气温的影响作用大于降水; 不同地貌类型的植被NDVI对降水和气温的敏感性不同,同一地貌类型的植被NDVI对降水、气温敏感性表现为气温大于降水。整体上,贵州省植被生长期NDVI呈增加趋势,植被覆盖不断增加,降水和气温对植被的协同影响在不同地理环境区域表现不同。     

黄土高原地区植被变化及其对极端气候的响应

[目的]研究黄土高原地区植被变化及其对极端气候的响应,为减缓和应对气候异常提供科学依据。[方法]基于1982—2017年遥感影像数据和气象数据,采用趋势分析、相关分析等方法,研究黄土高原地区植被时空变化及其对极端气候的响应。[结果] 1982—2017年期间,黄土高原NDVI以每年0.37%的速率呈显著的增加趋势(p0.01);空间上,NDVI呈现从西北到东南递增的空间分布格局。极端气候指数变化中,极端气温指数变化趋势较为一致,即表征极高温事件的极端气温指数呈极显著的增加趋势,表征极低温事件的指数呈现显著的下降的趋势,而极端降水指数未发生显著变化。NDVI年际变化与极端气温指数FD_0,TMAX_(mean),TMIN_(mean),TN_(10p),TN_(90p),TR_(20),SU_(25)均呈极显著相关(p0.01);四季NDVI变化与极端降水指数均未表现出明显的相关性,但与极端气温指数显著相关且春季和夏季的相关性高于秋季和冬季;月尺度上,NDVI与极端降水指数(RX_(1day),RX_(5day))和极端气温指数(TMAX_(mean),TMIN_(mean),TN_(90p),TX_x,TN_n)呈显著的相关性(p0.01)。NDVI与极端气温指数TMAX_(mean),TN_(10p),TN_(90p),TX_x前1个月的相关性大于当月、前2个月、前3个月的相关性。[结论]黄土高原地区NDVI呈显著增加的趋势,年际和月际NDVI变化与极端气温指数存在相关性,而与极端降水指数均未表现出明显的相关,且黄土高原地区的植被覆盖变化对极端气候的响应存在一定的滞后性。     

北洛河流域植被覆盖度时空变化的遥感动态分析

采用1987,1995及2007年3期Landsat TM遥感影像,计算归一化植被指数(NDVI),利用像元二分法估算植被覆盖度并进行分级,分析了北洛河流域近20 a的植被覆盖变化趋势,对黄土高原地区环境演变及水沙变化机理分析提供基础数据信息.研究结果表明:(1)在气候变化和人类活动双重影响下,1987 2007年北洛河流域植被呈缓慢增长—迅速增长趋势,其流域植被覆盖面积比例从41.12％,46.43％,增加至63.43％.(2)流域不同分区中,丘陵沟壑区、高塬沟壑区植被均呈缓慢增加—迅速增加的趋势,而土石山林区植被表现出较强稳定性.丘陵沟壑区植被恢复以吴旗、志丹县为主,高塬沟壑区植被恢复以洛川塬为主.