植被作为陆地生态系统的核心组成部分，在全球变化背景下具有重要的生态调节功能（郭铌等，2008）。黄河流域是我国北方生态安全屏障的重要组成部分，也是国家实施生态保护与高质量发展战略的核心区域，其植被变化特征已成为衡量区域生态环境质量与生态系统稳定性的重要指标。

已有研究显示，黄河流域植被状况呈明显的时空分异特征。空间上，归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）整体表现为“南高北低”的分布格局，并呈持续上升趋势（高萌萌等，2023）。植被净初级生产力（Net Primary Productivity of Vegetation，NPP）也显著上升，其中中游地区NPP水平最高、增长速率最快（赵金彩和潘涛，2024）。植被覆盖度（Fractional Vegetation Cover，FVC）整体呈上升趋势，空间分布特征为东南高、西北低，中部地区植被恢复最为显著（杨鹏辉等，2024），上游区域则呈由东北向西南递增的特征（张宏伟等，2024）。此外，黄河流域森林生态质量在空间上表现为西部低于东部、北部低于南部，季与年尺度生态质量指数均呈波动上升趋势（曹云等，2022；郑京生等，2025）。然而，现有研究多基于NDVI、NPP或FVC等单一指标开展植被动态监测（叶勤玉等，2016；黄豪奔等，2022；陈春波等，2023；易浪等，2023；王敏等，2024；郭俊文等，2025），难以系统揭示植被生产力与覆盖特征之间的协同演变机制。相较于单一植被指标，生态质量指数（Ecological Quality Index，EQI）通过综合表征植被覆盖度与生产力水平，能够有效避免单一指标对生态质量的片面解读，精准识别“同生产力异覆盖”“同覆盖异生产力”等复杂生态现象，从而更全面、系统地反映植被生态系统的整体状态与综合质量，为深入理解区域生态质量演变过程提供可靠技术支持（钱拴等，2020）。

甘肃省白银市位于黄河上游，地处黄土高原西北缘与祁连山余脉向腾格里沙漠过渡的交错带，黄河流经其境长度约占甘肃段的三分之一，流域面积达2.12万km²。作为黄河流域水土保持与风沙防治的前沿区域，白银市承担着“南保水土、北御风沙、中护黄河”的重要生态功能，并深度融入国家“两屏三带”生态安全格局建设，长期推进生态屏障构建与退化生态系统恢复。自1999年起，白银市同步实施退耕还林还草工程与风沙治理工程，退耕还林还草工程累计投入资金约23亿元人民币。然而，针对干旱、半干旱过渡区复杂生态交错带的研究仍相对不足，尤其缺乏对白银段典型生态功能区（如风沙治理区、退耕还林区等）植被生态质量时空格局及其演变规律的系统分析，制约了区域差异化、精细化生态管理策略的制定^①(①白银市人民政府，2022. 白银市人民政府办公室关于印发《白银市林业草原发展 “十四五”规划》的通知（市政办发〔2022〕27号）.)。

基于此，本文以黄河流域白银段为研究区，基于2000—2020年多源遥感数据，系统分析区域植被生态质量的时空变化特征。同时，选取风沙治理区、沿黄灌区和退耕还林区作为典型功能区，揭示不同功能区近21 a植被生态质量的演变特征，以期为黄河流域上游干旱、半干旱过渡区生态修复与管理提供科学依据，并为黄河白银段生态保护与高质量发展提供参考。

黄河流域白银段位于黄河上游、甘肃省中部，地处黄土高原与蒙新高原的交汇过渡地带，兼具西北草原荒漠化防治区与黄土高原水土保持区的双重生态功能，生态区位十分关键（图1）。黄河呈“S”形流经白银，长度占黄河甘肃段的28.3%。研究区行政范围包括白银区、平川区、靖远县、会宁县及景泰县的大部分地区，位于35.42°N—37.63°N、103.55°E—105.57°E，海拔为1 264~3 301 m，属于干旱、半干旱季风气候，年平均气温为7.9~8.7 ℃，年平均降水量为184.8~435.4 mm，南北差异显著且空间分布不均，年日照百分率为57%~62%。区内荒漠化、盐渍化和水土流失问题突出，自然灾害多发，生态环境总体较为脆弱。

NDVI使用美国国家航空航天局提供的MOD13A3植被指数产品，空间分辨率为500 m×500 m。采用ArcGIS、ENVI和SMART软件对数据进行波段提取、拼接与投影转换等预处理，采用最大值合成法提取年度NDVI最大值，并基于像元二分法估算植被覆盖度。植被净初级生产力资料来源于MODIS MOD17A3数据集，该数据集基于TERRA卫星遥感参数并通过BIOME-BGC模型计算得到全球陆地植被NPP年际变化，空间分辨率为500 m×500 m。这些数据已在不同区域的植被生长状况、生物量估算及全球变化研究中得到广泛验证与应用。土地利用数据来源于地理国情监测云平台，空间分辨率为30 m×30 m。哨兵（Sentinel）卫星数据来自哥白尼计划官方网站。海拔高程（Digital Elevation Model，DEM）及行政边界等基础数据来源于中国科学院资源环境科学与数据中心。

1）风沙治理区

依据《白银市防沙治沙规划（2016—2025）》^①(①白银市人民政府，2022. 白银市人民政府办公室关于印发《白银市林业草原发展“十四五”规划》的通知（市政办发〔2022〕27号）.)，将景泰县红水镇等21个重点乡镇划分为北部风沙治理区，在ArcGIS中完成行政单元提取与空间合并，形成风沙治理区分析单元（图2）。

2）退耕还林区

基于DEM高程数据与坡度因子结合历史工程矢量边界^①(①白银市人民政府，2023. 白银市人民政府办公室关于科学绿化的实施意见（市政办发〔2023〕45号）.)，通过空间叠加分析提取退耕还林实施范围。

3）沿黄灌区

融合10 m Sentinel-2光学多光谱影像与灌溉设施矢量数据，采用归一化水体指数（Normalized Difference Water Index，NDWI）阈值分割并结合随机森林分类方法提取有效灌溉范围，分类总体精度为92%。

植被净初级生产力与植被覆盖度分别从生产力水平和覆盖结构两方面反映生态系统状况。为综合表征区域植被生态质量，采用二者共同构建植被生态质量指数EQI（钱拴等，2020），以更全面反映区域植被生态系统的综合特征。EQI计算公式（全国农业气象标准化技术委员会，2019）如下：

式中：EQI为植被生态质量指数，取值范围为0~100，监测评价等级如下：EQI≥80为优，60≤EQI<80为良，50≤EQI<60为中等偏好，40≤EQI<50为中等偏差，20≤EQI<40为差，EQI<20为很差；FVC为评估时段的植被覆盖度，取值范围为0~1；NPP为评估时段的植被净初级生产力，NPP_max为研究期内NPP最大值；f₁、f₂为权重系数，本文取0.5。

为分析2000—2020年研究区植被生态质量指数变化特征，采用一元线性趋势率对EQI时间序列进行分析。趋势率计算公式（王敏等，2024）如下：

式中：Slope为趋势率，表示EQI随时间变化的速率，正值表示植被生态质量呈上升趋势，反之则呈下降趋势；n为时间序列长度（n=21）；i为时间序列中的第i年；EQI_i为第i年的EQI值。

采用Theil-Sen趋势（S）分析（Jiang et al.，2015）与Mann-Kendall（M-K）显著性检验（Kendall，1970），对2000—2020年EQI进行逐像元分析。Theil-Sen趋势分析为非参数稳健估计方法，对异常值不敏感，能有效降低极端值对趋势估计的干扰。M-K检验用于判定趋势的显著性，当|Z|≥1.96时表示通过0.05的显著性检验。综合两种方法可将EQI历史变化趋势分为5类（表1）（罗攀等，2025）。

利用R/S分析法计算2000—2020年植被生态质量指数的Hurst指数（H）（Hurst，1951），以判断EQI变化趋势的持续性。H取值范围为0~1：当0<H<0.5时，表示时间序列具有反持续性，未来变化趋势与历史相反；当0.5<H<1时，表示具有持续性，未来趋势与历史变化方向一致；当H=0.5时，序列呈随机特征，未来变化与历史无显著相关。在Theil-Sen趋势分析的基础上，叠加H判识结果，将EQI未来演变划分为5类（表2）（曹云等，2025）。

由2000—2020年研究区整体及各典型区EQI变化曲线（图3）可知，不同区域植被生态质量及其演变速率差异明显。沿黄灌区EQI最高，为45~53（均值为49.79），增长速率为0.17 a^-1（P<0.01），呈显著但相对平缓的上升趋势。该区依托较为完善的灌溉系统，水分条件相对稳定，受干旱等气象灾害的影响较小。退耕还林区EQI均值为40.32，增长速率为0.63 a^-1（P<0.01）。2016—2018年EQI增长迅速，随后维持在较高水平并小幅波动。该阶段植被生态质量的显著改善与新一轮退耕还林还草工程的实施时间高度吻合，表明生态工程对区域植被恢复具有重要驱动作用，与陕西吴起县等地区的研究结果具有相似性（李登科等，2010）。风沙治理区生态质量最差，EQI仅为20~30，均值为27.14，未表现出明显变化趋势，生态修复进程总体受降水不足、风沙侵蚀等自然胁迫制约。

2000—2020年黄河流域白银段植被生态质量指数整体呈显著上升趋势，增长速率为0.49 a^-1（R²=0.53），表明研究区生态质量总体处于稳定改善过程；EQI均值为35.81，介于沿黄灌区（49.79）与风沙治理区（27.14）之间，表明黄河流域白银段整体生态环境质量高于自然条件最恶劣的风沙区，低于水土条件相对优越的灌区。值得注意的是，整体EQI变化曲线与退耕还林区走势高度相似且近乎平行，表明退耕还林工程对区域生态质量提升具有重要推动作用，是研究区生态改善的重要驱动因素之一。

综合分析表明，2000—2020年黄河流域白银段生态环境质量呈持续向好态势。这一变化与生态修复工程的长期实施、水土保持措施的推进及局地水资源条件改善密切相关，反映了区域生态保护与治理的阶段性成效。

由研究区EQI空间分布[图4（a）]可知，2000—2020年黄河流域白银段EQI呈显著空间分异，整体表现为南高北低，并伴有明显的“生态孤岛”特征。该格局是地形条件、降水与人类活动（灌溉和生态工程）共同作用的结果。区域内生态质量相对较高的“孤岛”主要分布于条山农场和哈思山等自然林区。EQI等级为“很差”的区域占研究区总面积的19%，主要集中于景泰县、白银区、平川区及靖远县西北部，该区以戈壁滩和干旱山地为主，年降水量不足200 mm，灌溉条件缺乏，自然植被极为稀疏。“差”等级占比最高，达39%，广泛分布于景泰县南部、靖远县南部、白银区大部、平川区中部及会宁县北部，多属黄土丘陵沟壑区，水土流失严重、土壤贫瘠，水资源短缺制约了植被恢复。“中等偏差”等级占15%，主要位于靖远县南部和会宁县中北部，降水条件略有改善但仍以旱地为主，植被生长对降水依赖明显。“中等偏好”等级区域占11%，集中于会宁县中部，相对较高的海拔和略多的降水，加之水土保持措施的实施，促进了植被状况改善。“良好”等级区域占14%，分布较为多样，包括会宁县南部、靖远至会宁的国道沿线，以及哈思山、屈吴山、寿鹿山和条山农场等地，其形成原因各异，会宁南部（如华家岭周边）受益于相对丰沛的降水（年降水量超过400 mm）；黄河沿岸与靖远—会宁国道带主要依靠灌溉农业和林网建设；山地核心区则依靠较优的小气候与森林、灌丛的水源涵养功能。等级为优的区域仅占2%，高度集中于上述山地核心区及会宁县最南端华家岭，为研究区内降水最丰富、生态系统保存最完整的区域，人为扰动相对较弱。

风沙治理区[图4（b）]植被生态质量整体最低，87%的区域EQI处于“差”至“中等偏差”等级，质量较好区域仅占13%。该区位于腾格里沙漠南缘地带，基质以沙地与覆沙戈壁为主，年降水量小于200 mm、蒸发强烈，以荒漠草原为主，生态系统极其脆弱。尽管治理投入较大，但严苛的自然条件仍对生态恢复构成巨大挑战。沿黄灌区[图4（c）]在人工水源保障下有效突破降水限制，生态质量显著高于其他区域，“优”等级面积占10%，远高于全区整体水平（2%），平均EQI约为风沙治理区的2倍以上。退耕还林区[图4（d）]表现出最为显著的人类活动正效应，EQI“很差”等级占比为11%，较研究区平均（19%）低8%。退耕还林通过减少坡耕地水土流失、促进林草植被恢复与人工重建，显著改善了区域生态质量，验证了生态工程在黄土丘陵区的长期有效性。

根据研究区EQI历史变化趋势[图5（a）]可看出，2000—2020年黄河流域白银段EQI整体呈显著改善，增大区域合计面积占研究区总面积的80.6%。其中，显著增加区域占38.8%，主要分布于会宁县大部及靖远、景泰县南部，与黄河干流甘肃段研究结果一致（殷菲等，2024）；不显著增加区域占41.8%，较为分散，主要集中于景泰县、白银区、靖远县、平川区及会宁县北部。减少区域占19.3%，其中不显著减少区域（15.7%）位于平川区、靖远县北部及景泰县东部；显著减少区域（3.6%）主要集中于白银市区及各县城范围，表明近20 a城市化对EQI的影响；沿黄河岸带局部减少，可能与设施农业发展有关。

基于R/S分析的未来预测[图5（b）]表明，研究区未来EQI仍以改善为主导趋势，持续增加区占21.4%，零星分布于白银区东部、靖远县西部及平川区、会宁县局部；由减转增区占59.2%，广泛分布于会宁县大部、靖远县南部、平川区南部、白银区（非城区）及景泰县中南部，显示退化区域存在生态恢复潜力。局部区域存在生态退化风险，由增转减区占13.2%，主要集中于平川区北部、靖远县北部及景泰县东南部；持续退化区占6.1%，零星分布于景泰县东部荒滩、沿黄河岸带及主要城区范围。综合来看，会宁县为持续改善的核心区域，而沿黄河岸带及主要城区未来仍面临生态退化压力，需要重点关注局部生态风险。

黄河流域白银段EQI呈南高北低的空间分异特征，与黄河流域甘肃段植被覆盖的宏观规律（田云等，2024）一致。平均EQI为35.8，显著高于黄河流域中北部（曹云等，2022）。这一差异由以下3方面因素造成：1）本研究采用MODIS 500 m空间分辨率数据，能精准识别中小尺度植被斑块；2）研究区兼有草地、林地和耕地，形成以天然林区和经济林区为代表的“生态孤岛”，抬升整体EQI水平；3）退耕还林区EQI年均增速达0.63，对全域EQI提升贡献率为42.7%，表明生态恢复工程在改善区域生态质量方面具有显著成效。

不同生态治理类型的实施效果存在明显差异。风沙治理区EQI均值为27.14，长期低于生态安全阈值（30），在干旱与短时强降水事件频发的背景下，仅依靠人为干预改善生态的效果有限。沿黄灌区EQI均值为49.79，植被生态质量较高，主要受益于稳定灌溉系统及人类活动的积极管理，体现出人类主导型生态系统在提升生态质量中的潜力。退耕还林区EQI增长速率为0.63 a^-1，显著高于研究区平均（0.49 a^-1），进一步证实该工程对植被恢复的推动作用。

植被生态质量的变化受气候与非气候因素共同影响。气象资料显示，2018年研究区EQI峰值与当年较高降水量有关，而2006年最低值则与高温干旱事件相对应。说明在干旱、半干旱过渡区，水分条件与生态工程共同驱动植被生态质量演变。后续研究应进一步量化气候要素和人类活动的相对贡献，以期为区域生态治理策略的制定提供科学依据。

基于2000—2020年MODIS数据、DEM及土地覆盖信息，本文系统分析了黄河流域白银段及典型生态功能区植被生态质量时空特征及演变趋势，得到以下主要结论。

2000—2020年黄河流域白银段EQI呈增长趋势，各典型区平均EQI排序为风沙治理区（27.14）<研究区整体（35.81）<退耕还林区（40.32）<沿黄灌区（49.79）；EQI年际增速排序为沿黄灌区（0.17 a^-1）<风沙治理区（0.22 a^-1）<研究区整体（0.49 a^-1）<退耕还林区（0.63 a^-1）。水分条件及生态治理工程措施是驱动黄河流域白银段EQI空间分布及动态变化的关键因素。

EQI呈南高北低的梯度格局与离散化生态孤岛现象。低生态质量区主要集中于北部景泰、靖远干旱带及黄土丘陵区；高质量区以沿黄灌区及哈思山、屈吴山等自然林区为核心，体现灌溉工程与山地小气候对生态的正面影响。

2000—2020年生态退化区域集中于沿黄河岸带及各级城区，反映人类密集活动区的长期生态胁迫。但EQI显著改善区域占比达80.6%，主要分布于会宁县大部及靖远、景泰南部；未来预测显示21.4%区域将持续改善，研究揭示出国家重点生态治理工程在黄河流域白银段生态保护和治理工作取得了显著成效。