植被是地球表面一种重要的土地覆被类型，植被通过分布、生产力、群落结构和演替等多方面响应气候变化并指示着气候变化的幅度，植被分布格局及其变化是全球气候变化和生物地球化学循环等大尺度生态学问题研究的重点。　　 黄河三角洲处于大气、河流、海洋、陆地等多种动力系统共同的作用带上，是多种物质、能量体系交汇的界面，造就了其生态系统易变性和脆弱性。黄河三角洲陆地形成时间较晚，地下水位、土壤含盐量变化较快，生态演替系列短，生态系统结构比较简单，自身存在着先天不稳定性与敏感性。同时黄河三角洲地区自然资源丰富，是山东省农业、石油和海洋开发的重点地区，在开发过程中，尤其是农业开发中，人类对黄河三角洲自然生态系统的干预日益增强，导致三角洲自然植被遭受严重损害，而植被受损又进一步加剧了土壤盐碱化，引发一系列的生态环境问题。目前，黄河三角洲地区面临的一个主要任务就是环境整治、恢复植被、改善生态条件。　　 本文以植被生态学，恢复生态学等理论为指导，以遥感数据、基础地理信息数据、专题图数据和野外植被、土壤调查数据为主要数据源，对黄河三角洲植被与环境的关系、潜在自然植被分布、植被变化和驱动力分析以及植被分布格局变化驱动力模拟等方面进行了研究，以期为当地生态恢复提供指导。本文的主要内容和结果如下：　　 (1)植被分布与环境因子的关系。本文在野外植被、土壤调查的基础上，获取了黄河三角洲植物群落样方以及土壤有机质含量、土壤全盐含量、土壤可溶性钾含量、土壤全磷含量等环境因子数据，并借助地理信息系统空间分析的方法获取了各个植被样方分布区的土壤类型、地貌单元、地表高科等环境因子数据。在此基础上采用双向指示种分析(TWINSPAN)和除趋势典范对应分析(DCCA)的方法，对典型河口滨海湿地黄河三角洲植物群落类型和结构进行了分析，并探讨了植物群落分布格局及其影响因素。结果表明：研究区植被类型可划分为7个群系，即刺槐群落(Form. Robinia pseucdoacacia)、荻群落(Form. Miscanthus saccharifleus)、翅碱蓬群落(Form. Suaeda heteroptera)、獐毛群落(Form. Aeluropus sinensis)、芦苇群落(Form. Phragmites communis)、柽柳群落(Form. Tamarix chinensis)、白茅群落(Form. Imperata cylindrica)。地表高程、土壤盐分状况在植物群落分布格局的形成中起主导作用，而土壤有机质和全磷等养分条件居于次要位置。　　 (2)植被-环境模型的构建及潜在自然植被模拟。潜在自然植被反映的是无人类干扰的情况下，立地所能发育形成的最稳定、成熟的一种顶极植被类型，是生态恢复与重建所追求的一个重要目标。基于植被数据与环境因子的回归分析，建立植被-环境判别模型，并在地理信息系统支持下进行潜在自然植被分布的预测，这种方法是进行植被-环境关系定量研究的新途径。广义加法模型(Generalized Additive Models，GAMs)的非参数属性使之具有对不同数据类型的广泛适应性，成为这种基于回归分析的空间预测方法的有效手段。本文以遥感数据为基础，结合地面植被调查数据获取了植被分布空间信息；通过各种专题数据以及野外土壤调查获取了土壤类型、地貌单元、地表高程、土壤有机质含量、土壤全盐含量、土壤可溶性钾含量、土壤全磷含量等七个环境因子，然后通过广义加法模型建立了黄河三角洲典型植被翅碱蓬群落、芦苇群落和柽柳群落与环境之间的“植被-环境”关系模型。通过模型发现：在翅碱蓬群落-环境关系模型中，只有土壤全盐含量、地表高程和土壤全磷含量进入模型；在柽柳群落-环境模型中，除土壤有机质含量外，其余环境因子全部进入模型；在芦苇群落-环境模型中，只有土壤可溶性钾含量被剔除出去。　　 在建立植被-环境关系模型的基础上实现了三种典型植被在该区域的潜在分布区的模拟，模拟结果表明：在滨海区域，柽柳群落、翅碱蓬群落出现概率较高。芦苇群落潜在分布区具有如下规律：靠近海岸线地区土壤含盐量极高，分布概率较高。在淡水河流以及水库周边地区，黄河入海口处，土壤含盐量较低，水分充分，芦苇群落分布的概率较高。在内陆地区，地表高程较高，土壤的养分状况也好于滨海区域，由于地下水埋深较深，土壤较为干燥，生境已不适合芦苇生存，芦苇群落分布概率值不仅低于淡水河流、水库和黄河入海口等处，还低于滨海区域。模型验证表明ROC值均大于0.8，所建立的植被-环境模型符合统计要求。　　 本文的研究结果表明满在自然植被分布区与实际分布区可以符合的较好，基于广义加法模型进行的潜在自然植被模拟是可行的，具有较好的预测精度。　　 (3)植被变化及驱动力分析。遥感影像分类的方法经常运用到植被变化的分析中，其优点是可以对植被进行分类，并可以分析各种不同的植被类型的变化情况以及相互之间的转化状况。但是遥感影像分类的方法难以实现对植被生长状况(如长势、盖度等)等指标的动态监测。归一化植被指数(NDVI)在使用遥感影像进行植被研究以及植物物候研究中得到广泛应用，它是植物生长状态以及植被空间分布密度的最佳指示因子，与植被分布密度呈线性相关，通过归一化植被指数可以分析植被的生长状况等。基于归一化植被指数的假彩色合成图像可以非常直观的反映植被变化状况。本文采用遥感影像(1987年5月7日，1998年5月5日，2005年5月8日)分类和基于NDVI的假彩色合成的方法来分析黄河三角洲地区的植被变化状况，结果表明柽柳群落、芦苇群落以及未利用地等转换为农田为土地利用＼覆被之间转换的主体；同时在柽柳群落、芦苇群落和翅碱蓬群落等自然植被之间也存在着一定的转换，但是居于次要地位。基于NDVI的假彩色合成图像可以很直观地反映空间上不同区域的植被变化规律。影响植被变化的驱动力分析表明人类的开垦活动是影响植被变化的主要因素。　　 (4)植被变化驱动力模拟。进化算法是基于复杂适应系统建模方法发展起来的一种智能演化算法，基于进化算法的智能性、目的性、主动性以及自主学习的能力，进化算法在众多的关于人类决策的模型中用来模拟人类决策行为并取得良好的模拟效果。黄河三角洲植被变化和驱动力分析可知，人类的开垦活动是影响黄河三角洲植被分布变化的主要驱动因素。在上述结论的基础上，本文的基本思路如下：人类进行开垦活动以前需对土地作为农业用地的适宜性进行评价，本文首先把人类对土地作为农业用地的适宜性评价行为转化为多准则评价问题；然后把多准则评价问题转化为符号回归问题，最后通过进化算法来实现符号回归。而进化算法在学习能力、信息交流以及变异创新等方面具有人类思维的特点，因此采用进化算法来模拟人类的决策过程。在模拟过程中，首先以1987年的土地覆被/利用为训练数据，通过遗传规划算法模拟人类决策，建立了土地开发适宜度与自然环境因子、社会人文因子之间的关系。模拟的结果显示：影响土地适宜度的自然因素中，土壤有机质含量和土壤全盐含量这两个自变量进入模型：影响土地被开垦的社会因素中，至道路的最短距离和至居民点的最短距离这两个自变量进入模型。基于上述建立的土地适宜度与自然因子和社会人文因子之间的关系，预测了黄河黄河三角洲2005年土地覆被/利用状况。验证的结果表明，ROC值为0.802，模拟结果良好，表明采用遗传规划算法来模拟人类的决策是可行的。