山区植被覆盖度变化的地形分异特征——以贵州开阳县为例

植被覆盖度是生态恢复的重要指示器,研究其变化特征可为资源合理利用、生态恢复提供科学参考。以贵州省开阳县为研究区,基于landsat4-5 TM,Landsat8 OLI遥感影像,获取2002年、2019年30 m分辨率植被覆盖度数据,从阴坡与阳坡视角研究山区植被覆盖度变化和地形分异特征。结果表明:(1)2002—2019年阴坡与阳坡植被覆盖度总体呈南高北低分布,期间阴坡与阳坡植被总体处于恢复趋势。(2)研究时段内阴坡与阳坡植被覆盖度随海拔上升表现为增加趋势; 海拔小于600 m的地区阳坡和阴坡植被覆盖度差距最大; 2019年二者植被覆盖度在海拔小于600 m的地区下降明显,高于800 m的地区均有较大提升。(3)阴坡和阳坡植被覆盖度随坡度增加总体呈上升趋势,坡度大于35°后二者差异增强; 植被覆盖度增量随坡度增加总体表现为上升—下降特点。(4)阴坡和阳坡植被覆盖度随地形起伏度增加呈上升趋势。2002年阳坡各等级地形起伏度的植被覆盖度总体高于阴坡,2019年二者植被覆盖度差异性随地形起伏度上升而增强。综上,阴坡和阳坡植被覆盖度与海拔、坡度、地形起伏度呈正相关关系,二者在不同等级地形梯度上具有较大差异性。地形因子对山区阴坡、阳坡植被覆盖度的影响是多方面的,不仅从海拔和坡向上影响水热组合条件,也从坡度和地形起伏度上影响人类对山区林地资源的开发利用。     

1999-2016年天山西部植被覆盖的时空变化

[目的]调查天山西部生态环境植被覆盖状况,为科学保护区域生态环境和管理提供科学依据。[方法]以天山西部林区—霍城林场为研究对象,基于1999,2007和2016年3个时期的Landsat TM遥感影像和DEM数据,运用归一化植被指数分析研究区植被覆盖情况和空时变化特征。[结果]时间变化上,1999—2016年期间霍城林场植被覆盖以Ⅱ和Ⅲ级为主,所占比重达到55%以上,总体上是呈现上升趋势;空间分布上,霍城林场因海拔、坡度和坡向等地形因子的不同而出现不同的分布和变化特征,当海拔在1 500~2 000 m和2 000~2 500 m或者坡度30°~45°的区域时,植被覆盖度相对较高;当海拔 < 1 500 m以及 > 2 500 m或坡度 < 30°的区域时,植被覆盖度相对较低;植被覆盖度随着坡向的变化而变化着,呈现出阴坡 > 半阴坡 > 半阳坡 > 阳坡的分布特征;当海拔 < 1 500m和坡度 < 30°的区域时,植被覆盖度变化较为明显,而当海拔 > 2 500 m和坡度 > 45°的区域时,因受人为社会活动影响小,植被覆盖变化不明显。[结论]1999—2016年期间,霍城林场植被覆盖在时间变化上总体呈现上升趋势,在空间分布上因海拔、坡度和坡向等地形因子的不同呈现不同的分布和变化特征。     

玛纳斯河流域植被覆盖度随地形因子的变化特征

基于2000-2016年MODIS NDVI数据,利用像元二分模型和ArcGIS空间分析功能对玛纳斯河流域植被覆盖度分布格局及动态变化特征进行研究,并分析植被覆盖度变化在高程、坡度和坡向上的空间分布差异。结果表明：（1）玛纳斯河流域以低等级植被覆盖为主,高等级植被覆盖面积显著增加,其它各等级面积波动较小,研究期内植被覆盖改善的面积比例（31.17%）远大于退化的面积比例（16.1%）,研究区总体植被覆盖度增加,生态环境有所好转。（2）在海拔<800m,坡度<8°区域内,植被覆盖度明显改善,植被显著退化区主要分布在海拔1300-3400m,坡度>25°区域内,植被覆盖度未发生变化的区域主要集中在海拔>3600m范围内。（3）当海拔>2100m时,植被覆盖度随海拔增加呈现持续减少的趋势,海拔低于2100m的地带,植被覆盖度随海拔增加波动较大。（4）随着坡度的增加,植被覆盖度呈逐渐减小的趋势,全流域0?5°坡度范围内植被覆盖度最大（42.69%）。（5）在各坡向上,植被覆盖度差异不明显。流域内平地上的植被覆盖度最大（44.21%）;阴坡的植被覆盖度优于阳坡,植被变化趋势除在平地区域较显著外,其余坡向间差异不大。     

岷江上游流域植被覆盖度及其与地形因子的相关性

[目的]研究岷江上游流域植被覆盖度随不同高程带、坡度带、坡向分布变化的特征及相关性,为该地区利用有利地形加强生态环境建设和防治水土流失提供依据。[方法]在GIS和RS技术支持下,利用Landsat-8OLI遥感影像和DEM数据提取植被覆盖度和地形因子进行叠加分析,构建统计样本定量分析植被覆盖度与地形因子间的相关关系。[结果]研究区总体植被覆盖情况良好,中度以上植被覆盖区占研究区面积75.0%,低植被覆盖区仅占15.2%。植被覆盖度随海拔高度和坡度的增加呈先增加后降低的趋势,在海拔2 500~3 000m和坡度25°~45°达到最大值;阳坡的植被覆盖度略大于阴坡。各地形因子对不同植被覆盖度的影响程度不同,低植被覆盖区受坡度影响较显著,极高度植被覆盖区受海拔高度影响较显著,其他植被覆盖区与地形因子的相关性无明显规律。[结论]岷江上游流域植被覆盖度与地形因子关系紧密,地形因子变化对生态环境有重要影响。     

基于GIS和RS的延河流域植被覆盖度与地形因子的相关性研究

以延河流域为研究区,综合运用GIS和RS技术,基于Landsat TM影像,运用改进的像元二分模型估算了延河流域2000年和2010年的植被覆盖度,结合DEM数据提取的高程,坡度、坡向地形数据,分析了植被覆盖度与地形因子的相关性,以期为延河流域植被恢复和生态建设提供依据。结果表明:(1)延河流域植被覆盖度从2000年的29.18%增加到2010年的52.42%,呈上升趋势。(2)2000年植被覆盖度随高程的增加呈减小的趋势,2010年植被覆盖度随高程的增加呈先增加后减少的趋势。2000年和2010年植被覆盖度随坡度的升高,大致呈现先升高后降低的趋势,在30°~35°范围内最高。2000年和2010年植被覆盖度总体表现为阴坡(北、东北)半阳坡(东南、西)=半阴坡(东、西北)阳坡(南、西南)平地,其中阴坡的植被覆盖度最高,平地的植被覆盖度最低。(3)在高程1 000~1 500m,坡度在25°~45°范围内,植被覆盖度增加的值最大。     

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。     

黄土高寒区小流域土壤水分空间变异与环境影响因子

针对区域流域尺度上土壤水分在地形、植被等要素协同作用下的空间异质性规律以及响应机制研究较少,以青海大通典型人工林小流域为研究对象,自坡脚向上延3个坡向（阴坡、半阴坡、阳坡）呈放射状选取3条样线带布设样点,采用统计学分析、主成分分析和冗余分析等方法研究生长季初末时期0—20,20—40,40—60,60—80,80—100 cm各层土壤水分空间变异特征,以及各环境因子（海拔、植被高度、植被冠幅、地上生物量、草本丰富度、草本盖度、枯落物干重）对其影响规律。结果表明：生长季末水分均值、最值均大于生长季初,各坡向体积含水率最值、均值均表现为阴坡>半阴坡>阳坡,各土层呈中等变异（10%阳坡>阴坡,在末期表现为阳坡>半阴坡>阴坡;水分采样点间隔在初期应在36.50~448.90 m,末期应在18.30~552.40 m;冗余分析结果显示,海拔是影响青海高寒区土壤水分异质性的主控因素,解释率为35.3%（p<0.01）,草本丰富度次之,解释率为26.1%（p<0.01）,植被高度与植被冠幅也有显著影响。研究结果可为青海黄土高寒区退耕还林小流域生态水文过程研究以及后续植被恢复提供数据与理论参考。     

面向敦煌市绿洲土壤质量评价的最小数据集构建研究

地处极端干旱区的敦煌市绿洲在气候条件干旱和人类活动加剧的双重压迫下,土壤资源可持续发展面临着严峻的挑战。本研究基于实地调查数据、MODIS-NDVI和DEM数据,在综合分析土壤理化性质的基础上,选取了14项理化指标,利用最小数据集(MDS)方法,从坡向、植被覆盖度和高程3个方面对研究区的土壤质量进行了评价。研究结果表明:不同坡度条件下,土壤质量为阳坡高于阴坡,而阳坡与半阳坡间,阴坡与半阴坡间差异不大;植被覆盖度对土壤质量影响显著,即土壤质量随着植被覆盖度增高而变好;高程对土壤质量的影响具有两面性,随着海拔升高,土壤盐分降低的同时养分含量也在减少;而干旱气候导致土壤盐分偏高,含水量、有效氮和有机质含量显著偏低。此外,研究中基于MDS的方法,引入Norm值以避免仅用因子载荷作为唯一选择标准而导致的部分因子信息被忽略的缺点,在对MDS的可靠性进行验证显示,相关系数检验说明该方法具有很好的可行性。     

官渡河流域植被覆盖变化与地形因子相关性

以南水北调中线水源区源头之一的官渡河流域为研究区域,区域内以山地为主,生态环境脆弱。基于GIS和RS技术,利用1990年、1999年、2004年、2007年、2010年Landsat TM遥感影像,基于像元二分模型和变化斜率法,从数理统计角度定量估算了研究区各时期植被覆盖度及其时空分布特征。结果表明:（1）植被覆盖度在不同河段呈现明显的规律性,上、中、下游植被覆盖度5期平均值分别为94.52%,87%,81.69%。（2）植被覆盖变化受地形因子影响比较明显,植被覆盖度与不同地形因子响应程度不同,对不同时期植被覆盖度,高程和坡度对其影响明显高于坡向。随着坡度的不断增加,植被覆盖度也随着增大;整体上向阳区植被覆盖度要大于同区域的背阳区;官渡河流域不同时期植被覆盖度随着高程的增加均出现先增加后减少的趋势。（3）不同地质单元组植被覆盖变化各不相同。     

黄土山丘区植被覆盖变化分析

利用像元二分模型获取研究区植被覆盖度,并对其分级。针对不同等级植被覆盖度建立转移矩阵,研究其数量随时间的变化特征,并利用全局及局部莫兰指数对植被覆盖度的空间集聚状况进行分析,以期为该区植被恢复与保护工作提供依据。结果表明:（1）研究区平均植被覆盖度空间分布整体为中部低两侧高,北部高于南部,整体植被覆盖类型以低覆盖和中低覆盖为主;（2）1991-2010年,研究区裸地、高覆盖类型和中覆盖类型整体占比增加,中覆盖类型涨幅最大;低覆盖类型和中低覆盖类型整体占比减少,低覆盖类型减幅最大;（3）研究区植被覆盖度在1991-2000年退化趋势明显,2000-2010年植被状况转好,退化趋势得到遏制;（4）植被覆盖度的空间聚集情况随着时间的变化逐渐增强,且主要以高值簇和低值簇的形式分布,高值簇和低值簇的空间集聚区域随着时间的变化发生转移;（5）研究区应进一步加强对低植被覆盖区域的恢复力度。     

安徽省植被覆盖度动态变化及其对地形的响应

[目的] 探究安徽省植被覆盖度的时空变化特征与地形的相互关系，为当地资源开发中加强生态环境建设提供理论依据。[方法] 在GIS与RS技术支持下，使用安徽省2001—2019年逐月MODIS/NDVI数据，2001—2019年土地分类数据和安徽省DEM海拔、坡向地形数据，分析植被覆盖度时空变化特征及其与地形因子相互关系。[结果] 安徽省植被覆盖度季节变化特征明显。1月、10—12月，全省植被覆盖度呈现低值，且山区高于平原；2—5月，淮北平原地区植被覆盖度呈现高值，6月迅速减小；7—9月全省范围植被覆盖呈现高值，大部地区植被覆盖度高于0.8，山区平原空间差异最小。全省植被覆盖度年变化率为0.003 9/a，与时间相关性显著（R²=0.814 8）。不同海拔区间内，植被覆盖度四季差异明显。受下垫面地表类型影响，200 m以下植被覆盖度呈现低值，200～350 m植被覆盖度陡然升高，1 250 m以上植被覆盖度呈下降趋势。各坡向四季植被覆盖度夏季>秋季>春季>冬季。北坡、南坡分别为峰值、谷值。南、北向山区植被覆盖度差异呈逐年波动下降趋势，其差异值多年平均值夏季最低（0.009 3），秋季最高（0.014 2），春冬季分别为0.013 9，0.012 5。[结论] 安徽省海拔、坡向显著影响植被覆盖度动态变化特征，需结合地形特点合理开发利用地表资源，并做好生态环境保护工作。     

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。     

2000-2019年新疆植被覆盖度时空格局及重心变化分析

植被对生态环境稳定有着极其重要的意义，研究植被覆盖变化及驱动机制，可为区域生态保护工作提供参考。该研究利用2000-2019年MODIS/EVI数据，基于像元二分法获取植被覆盖度（Fractional Vegetation Cover，FVC），运用线性回归分析揭示了FVC变化规律，进一步利用重心模型分析了植被、气温和降水的空间变化过程。结果表明：1）2000-2019年新疆平均FVC值为0.255，空间分布差异明显，以极低覆盖度为主，极高覆盖度区域主要分布在西北部、北部以及南疆的绿洲地区。2）新疆FVC呈上升趋势，变化平稳。东疆波动较大，2015年FVC高于平均值近20%，其他地区FVC在平均值5%上下波动；全疆植被减少趋势区域占总面积的53.04%，极显著恶化区域占总面积的4.73%。3）从重心迁移分析，气温是新疆FVC空间变化的主要驱动因素，在经度变化上呈正相关（相关系数为0.734）；伊犁河谷地区植被重心和降水重心在经度变化上呈负相关（相关系数为?0.492）。新疆植被覆盖度低且分布不均匀，具有显著性变化（P<0.05）的像元主要分布在人类活动区域，好转区域面积大于恶化区域，生态恢复工作效果明显，在恶化区域应当继续加强植被保护工作。     

四川省2009—2020年植被覆盖度时空变化遥感动态监测

[目的]监测和分析四川省2009—2020年植被覆盖度时空变化特征,为定量评估区域生态环境提供重要的基础研究数据,也为城市规划及可持续城市发展提供科学参考。[方法]借助Google Earth Engine云计算平台,获取了2009—2020年四川省Landsat系列影像,利用像元二分模型对研究区植被覆盖度进行了定量估算。[结果](1)2009—2020年间,四川省主要以高、中高植被覆盖度为主,其面积可达全省面积的80%,而低、中低植被覆盖度面积所占比例低于10%。(2)从空间上分布,四川省植被覆盖度空间差异比较明显,植被覆盖度较低区域主要分布在成都平原经济区及川西部分地区;(3)从空间变化特征上分析,2009—2020年研究区的植被覆盖度整体呈现基本稳定趋势(44.39%),植被覆盖度改善的区域面积(30.78%)大于植被覆盖度退化区域(24.82%),其中明显退化区域面积所占比例最少,仅占全省面积的4.96%。[结论]总体上,2009—2020年四川省的植被覆盖状况良好,以高、中高植被覆盖度为主,植被覆盖度呈现基本稳定趋势。     

1982-2006年黄土高原地区植被覆盖度对气候变化的响应

基于黄土高原地区1982—2006年GIMMS AVHRR NDVI数据,获取地面植被覆盖度,并采用ArcGIS 9.3和ANUSPLIN 4.3分别对82个地面气象站点降水和温度数据进行插值处理,以此分析黄土高原地区植被覆盖度时空变化特征及其对气候变化的响应,为区域生态环境改善提供参考。结果表明:（1）黄土高原地区区域平均植被覆盖度为38%。植被覆盖度区域差异明显,在空间上呈东南高、西北低的分布特征。（2）近25年来,植被活动在相对稳定的态势下趋于增强,植被覆盖度增速为0.75%/10 a。在植被覆盖度变化趋势上,植被覆盖状况保持基本不变的面积为40.6%,趋于改善的面积（42%）大于退化面积（17.4%）。（3）黄土高原地区年降水呈不显著下降趋势,减少速率为1.9 mm/a;年均温度呈显著上升趋势,增速为0.7℃/10 a,气候趋于暖干化。（4）植被覆盖度与年降水量和年均温的偏相关性均达到显著,但空间差异明显。其中植被生长对降水因子的响应更为敏感。     

太原东山试验林场土壤理化性质及饱和导水率的坡向分异规律研究

为了探究太原东山试验林场不同坡向条件土壤性质及饱和导水率变化的规律,选取东山林场无植被覆盖裸地和油松林地的阳坡、阴坡、半阴半阳坡共6个样地进行土壤采样,测定了土壤基本性质及养分含量,并用环刀分层取土,测定土壤饱和导水率,对比分析了土壤性质、养分及饱和导水率的坡向分异规律。结果表明:坡向对土壤密度无影响;裸地土壤含水率表现为阴坡 > 半阴半阳坡 > 阳坡;油松林地土壤含水率、土壤养分元素含量、土壤饱和导水率表现为阳坡 > 半阴半阳坡 > 阴坡,阳坡表层土壤（0—30 cm）石砾含量少于其他坡向,总孔隙度高于其他坡向。坡向对土壤性质及饱和导水率的影响是通过植被产生作用。在今后对林地土壤性质及水分入渗的研究中不能忽略坡向的影响。     

雅安4·20震后宝兴河流域农村居住区适宜性评价

在汶川—芦山两次强震作用下,先天脆弱与高风险并存的武都—泸定一线山区成为受灾最为严重的地理单元。灾区生境重建是4·20灾后重建的重点、难点,也是维护灾区社会稳定的关键之一。以宝兴河流域农村居住地为研究对象,选取了地形、气象、植被、地质灾害、大熊猫栖息地世界遗产等影响适宜性的关键因子,开展农村居住地环境适宜性评价。结果表明:(1)山区农村居住地适宜性分布呈现出明显的海拔、坡度、坡向指向,且集中分布在世界遗产保护区及其外围。海拔2 900m以下、坡度小于30°且阳坡、半阳坡地带是适宜性及次适宜性的主要分布区,具有沿河流及两侧集聚分布的特征,说明地形条件是影响适宜性分布的主要因子;(2)海拔2 900m以上、坡度大于30°且半阴坡、阴坡地带是较不适宜及不适宜的分布区域,这与山高坡陡、热量不足等局地植被生境限制条件有关;(3)农村居住地适宜性由东南部向西北部逐渐降低,适宜区占总面积的16.79%,次适宜区占26.93%,较不适宜区占32.47%,不适宜区占23.81%。研究结果可为地震灾区安全选址与生境修复提供科技支撑。     

基于MODIS数据的北京市植被覆盖度动态监测

植被覆盖度是反映地表植被覆盖状况的重要指标,也是衡量区域环境质量与水土保持情况的重要因子。以北京市为研究区域,应用基于MODIS NDVI的像元二分模型估算北京市2014—2016年植被覆盖度,分析不同年份、不同分级植被覆盖度的变化情况,结果表明:北京市植被覆盖度整体较高,高植被覆盖度区域在全市范围占了很大的比例,山区植被覆盖度明显高于平原区;植被覆盖状况总体较为稳定,呈现改善趋势,低植被覆盖度、中低植被覆盖度、中等植被覆盖度、中高植被覆盖度面积连续2年均出现了不同程度的减少,其覆盖度等级逐渐向高植被覆盖度演进。     

基于遥感和GIS的陕南地区近20年植被覆盖时空变化特征

植被覆盖是区域生态系统环境变化的重要指标。为了揭示陕南地区植被覆盖变化特征,基于遥感和GIS技术,以Landsat TM遥感影像为主要数据源,对陕南地区1995—2014年近20年间不同植被覆盖等级时间变化特征、空间分布特征和内部转移特征进行了分析。结果表明:(1)近20年的植被覆盖状况良好,整体上以高植被覆盖度(75%)为主,随时间变化高植被覆盖度所占面积呈增加趋势,其他植被覆盖度等级面积呈波动减少;(2)不同植被覆盖等级空间分布特征差异明显。水平方向上,表现为1995—2005年是以中高植被覆盖度(60%~75%)为主,主要分布在汉中市,2005年之后以高植被覆盖度(75%)为主,主要分布在安康市和汉中市。垂直方向上,表现为海拔1 000m的低中山区和高山区以高覆盖度(75%)为主,低山区(500~1 000m)以中等、中高覆盖度(45%~75%)为主,海拔500m的丘陵以低、中低和中等覆盖度(60%)为主,即随海拔升高植被覆盖等级随之增加;(3)近20年不同植被覆盖等级之间变化过程频繁,但植被覆盖整体上呈现"恢复—退化—恢复"的变化趋势,这与陕南地区社会经济发展、生态环境建设与保护以及人类活动等因素密切相关。     

1986—2021年彬长矿区植被覆盖度时空变化及其影响因子

[目的] 分析彬长矿区植被覆盖度变化特征及空间分布影响因素,判别矿区的生态状况断,为矿区复垦和生态恢复提供科学参考和理论依据。[方法] 基于Google Earth Engine云平台,获取1986—2021年30 m分辨率Landsat Surface Reflectance Tier 1 Data（地表反射率数据）,基于像元二分模型,采用趋势分析法、F检验等方法对彬长矿区植被覆盖度多年时空变化作出定量分析;在此基础上运用地理探测器对植被覆盖度的空间分异性进行地理因子解析。[结果] ①1986—2021年彬长矿区植被覆盖度改善状况较好,总体呈现增长趋势,平均增长率为0.64%/a;研究区多年平均植被覆盖度水平较高,中覆盖度及以上面积占87.14%,空间分布上呈现“东南高,西北低”的特点。②植被覆盖度变化趋势上,研究区以显著改善区域为主,其面积所占比例为56.65%,但仍有些许地区植被显著退化,主要集中在靠近城市河流道路区域。③各因子对植被覆盖度的影响大小排序为：坡度>高程>年降水>GDP>人口密度>年均温>植被类型>土壤类型,坡度与年降水交互作用对植被覆盖度空间分异性影响最强。[结论] 1986—2021年彬长矿区植被覆盖状况良好,整体呈现显著增长趋势,植被改善情况明显,坡度为影响研究区植被覆盖度空间分异性的主导因子。