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土壤侵蚀与河流水沙动态是当今地表过程研究的重要科学问题之一。某一地区的土壤侵蚀量及河流水沙动态与当地的降水和植被状况密切相关。黄土丘陵沟壑区是我国乃至世界水土流失最为严重的地区之一,开展植被、降水与侵蚀三者关系的研究,对认识该区侵蚀变化并开展相应的侵蚀防治具有重要意义。延河流域作为丘陵沟壑区典型代表,本文以其为研究对象,利用1956-2010年流域主要气象站和水文站的实测数据资料以及1982-2006年NDVI和四期(1995、2000、2007和2010年)土地利用数据,采用距平分析、Mann-Kendall非参数统计检验、Morlet小波分析、分位数回归(QR)等方法,分析了流域降水、土地覆被和径流输沙的趋势变化,研究了各要素的相关关系,探究了QR方法在延河流域水文研究中的适应性,剖析了降水和土地覆被变化对流域径流输沙的时空效应。研究结果如下：(1)1956-2010年延河流域降水量整体呈下降趋势,突变发生在1991年,之后开始下降,1995之后出现显著性下降,有28a震荡周期。汛期6-9月降雨量占全年的68.43%,7-8月降雨量占整个汛期降雨量的60.8%。流域年平均降雨量空间变化不大,西南呈微弱降低趋势,西北和东南相对呈微弱上升趋势,但变化均不显著。流域平均极端降水阀值为22.9mm。其中,延安、安塞均超过26mm,甘谷驿、志丹为21.3mm、17.4mm,而靖边为14mm。极端降水量大部分集中分布在汛期(6-9月),汛期极端降水量约占全年极端降水量的37%-75%。延河流域极端降水量年代变化也较为明显,并且由东南向西北降水量的代际差异逐渐加强。周期变化较为明显,最长周期为18a左右,及出现在个别年代的4a和5a的较短周期。空间分布不均匀,年均极端降水量、降水频次由东南向西北递减,降水强度由中部向西北、东南加强。(2)1956-2010年延河河流径流量、输沙量整体呈下降趋势,但各年份间差异较大。其中,五十到六十年代径流量较高,六十年代之后到上世纪末较为平稳,21世纪初十年锐减。根据径流量和输沙量的突变年份以及前后变化对比,将流域1956-2010年径流量和输沙量划分为非显著变化期,2001～2010年为显著变化期。(3)1982-2006年延河流域植被NDVI呈微弱上升趋势,1983-1987年植被覆盖下降：1988-1990年植被覆盖迅速上升：1991-1998年小幅波动为特征的相对稳定；1999-2006年植被覆盖大幅度上升。1982-2006年流域植被NDVI年内分布差异较为显著。流域平均NDVI从3月份开始逐渐升高,7月份急剧增长,到8、9月份达到最高值,生长季5-10月NDVI值均大于0.2。流域植被NDVI变化存在空间差异。南部林地地区植被覆盖有显著减少趋势,西北部和中部荒草地和草地地区植被覆盖有显著增加趋势。延河流域1995-2010年,草地和未利用土地面积在数量上变幅最大,草地以年均2.62%的速率增长,未利用土地面积以年均4.42%的幅度减少；土地利用类型始终以草地为主,面积占整个流域面积的40%以上,林地和耕地其次。在土地利用类型动态度方面,15a整体看,城镇用地增幅最大为5.07%,未利用土地减幅最大4.42%,草地、耕地、水体其次,所有土地利用类型中变化幅度最小的是林地。(4)延河流域1982-2006年年内各月NDVI较降水量有一个月的滞后性,通过对比流域年均降水量、极端降水量与生长季年均NDVI发现,两种降水量与NDVI皆呈显著正相关,相关性水平R2分别为0.44和0.15；在空间分布上,西北部为显著正相关,东南部为微弱负相关。显著变化期(2001-2010年)与非显著变化期(1956-2000年)相比,流域水沙量的平均值、标准差和变异系数有大幅下降趋势,而降水量与极端降水量都有相同的变化规律,三者之间有显著正相关,其中流域降水和极端降水与径流量的相关系数为0.68和0.41,与输沙量的相关系数为0.52和0.23.延河流域1956-2010年河流输沙量与径流量有显著的正相关,其中丰水年相关系数最大(R2=0.85),枯水年其次(R2=0.44),平水年最低(R2=0.18)；根据输沙量的大小,判断不同年份径流的携沙能量,丰水年最大,丰水年是平水年和枯水年的2.24倍和4.93倍。延河流域1982-2006年植被NDVI与河流径流量和输沙量整体呈正相关,相关系数为0.35,但不同阶段,相关性存在较大差异。整体上看1982-2000年多为正相关,2001-2006为负相关。(5)流域年降水量、径流量、输沙量均存在不同程度的不平稳性,得到短期波动模型,其拟合优度要明显优于长期均衡模型的拟合优度,并且前一期偏离长期均衡的差值,会在后一期对其进行反向修正。年径流量、年输沙量对年降水量的响应随着年降水量的增多逐渐增强,而且在高水平部分,QR的有效性比较好。实际的气象与水文序列,往往存在异方差、趋势性,协整分析、QR分析更加符合实际的气象、水文的数据特征,具有更强的数据挖掘功能。