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黄土高原地处西北内陆,是我国乃至全球的典型生态脆弱区,为了恢复该地区的生态,我国实行了一系列的生态工程措施。但是由于黄土高原降雨量有限且分布不均、地下水埋藏较深,有限水资源很难满足植被生长耗水的需求,土壤水分成为该区生态恢复的关键限制性因子。因此,研究黄土高原的土壤水分动态,在理论上有助于揭示人工林生态系统土壤水分循环机理,在实践上对于该区有限水资源管理和植被恢复可持续发展具有重要的现实意义。本研究以黄土高原南北样带为研究区,调查了样带内农田、草地、灌木林地和乔木林地四种植被类型土壤水分特征,并在样带两端和中间的典型地貌类型区域设置了长武、安塞和神木三个林地坡面土壤含水量的2年观测试验,使用了经典统计、地统计学、偏最小二乘回归分析和随机模型模拟等方法,研究了样带不同植被类型土壤含水量的空间分布特征,分析了坡面土壤水分的动态变化,探究了不同空间尺度土壤水分的主控因素,模拟了土壤水分的概率密度特征并讨论了最适宜植被类型及其盖度。主要结论如下:（1）黄土高原南北样带四种土地利用类型的土壤含水量皆呈现南北向地带性变化,自南向北土壤含水量有明显递减趋势,与多年平均降雨量、潜在蒸散量、土壤质地等的分布具有一致性;同一地点不同土地利用类型下土壤水分含量具有显著差异（农地>草地>灌木和乔木林地）,不同植被类型的根系分布特征、蒸散耗水量大小是造成含水量差异性的主要原因。（2）根据三个坡面土壤含水量变异系数（CV）平均值的剖面变化,土壤0-500 cm土壤剖面可以划分为速变层（0-40 cm）、活跃层（40-100 cm）、次活跃层（100-200 cm）和相对稳定层（200-500 cm）;除安塞坡面0-40 cm和100-200 cm土层外,其它土层土壤含水量均具有较好的空间结构特征,理论半方差函数模型可对其进行较好的模拟,拟合模型结果一般表层土壤含水量为球状模型,深层土壤含水量为高斯模型;三个坡面由于地形、土壤和植被等因子空间分布的差异性,长武坡面土壤含水量的空间变化与容重、海拔高度和叶面积指数有显著相关关系（P<0.01）,而安塞和神木坡面土壤含水量的空间变化分别只与最大叶面积指数和土壤质地有显著相关关系（P<0.05）。（3）使用偏最小二乘回归模型（PLSR）分析了三个空间尺度（小区、坡面和区域）土壤含水量（SMC）的主控因素,发现:PLSR模型可以准确地分析不同空间尺度不同土层的土壤含水量的影响因素;上层含水量（USMC）和下层含水量（DSMC）在三个尺度上是影响不同土层SMC的最重要的两个因素;累计7天降水（A7P）和累计7天潜在蒸散量（A7E）只对0-40cm土层SMC有显著影响;土壤性质对SMC的影响随空间尺度增大而显著增加,特别是砂粒含量（SAC）和粉粒含量（SIC）的影响;年平均降水量（MAP）和年平均潜在蒸散量（MAE）在区域尺度上也显著影响土壤含水量。总体而言,本研究表明黄土高原三个空间尺度土壤含水量的主要控制因素存在显著差异,其影响因子重要性（VIP）是空间尺度和土壤深度的函数。（4）基于Laio土壤水分动态随机模型（Laio模型）,模拟分析了黄土高原长武地区白羊草地（BOI）、沙棘林地（SEB）和油松林地（CHP）生长季根系层的土壤水分动态,发现:黄土高原三种土地利用类型土壤相对含水量大小为BOI>CHP>SEB,Laio模型模拟的土壤水分概率密度函数（PDF）特征值与实测值接近,说明该模型可以对黄土高原土壤水分概率密度进行较好的模拟;在相同气候、地形条件下,模拟的土壤水分PDF对水分胁迫开始点（se*）和日最大蒸散量(Emax)变化最敏感,对根系深度（Zr）和凋萎系数(sew)变化中等敏感,对凋萎系数对应日蒸发量（Ew）不敏感。Zr,sew,se*和Emax值的差异综合解释了三种植被类型下土壤含水量PDFs形态的差异;基于不同LAI值下土壤水分动态的随机分布,考虑土壤水分有效性和水土流失控制,与SEB相比,确定BOI和CHP为更可持续的植被类型。（5）利用Laio模型模拟了南北样带典型样点土壤水分随机分布特征,结果发现:气候因素和土壤因素都显著影响了模型中土壤含水量的概率密度分布,其中气候因素主要影响土壤含水量在同一分布区间的不同比例,而土壤因素则影响土壤含水量的分布区间。利用样带中六个样点概率密度曲线特征值的连线来衡量样带水分状况,发现样带中大部分土壤水分值分布在模拟的土壤概率密度区间内,只有部分乔木林地出现土壤含水量较低的状况。说明这些地方不适宜乔木林地种植,也有部分土壤水分由于局地地形因素等的影响而呈现高含水量状态。利用Laio模型模拟不同植被盖度条件下样带土壤水分,结果表明:样带北端土壤含水量较低,对植被盖度响应不明显,不适宜森林植被生长;样带中部应有效降低植被盖度（约25%-50%）以维持正常土壤含水量;样带南端土壤水分较充足,但不宜种植较高耗水植被和高密度森林。