2000—2017年秦嶺山地植被物候變化特征及其南北差異

鄧晨暉,白紅英,馬新萍,黃曉月,趙 婷

1 咸陽師范學院資源環境與歷史文化學院, 咸陽 712000 2 陜西師范大學地理科學與旅游學院, 西安 710119 3 西北大學城市與資源環境學院, 西安 710127

氣候變化對陸地生態系統產生了重要影響,已成為國內外學者關注的重大科學問題。氣候變化表現出顯著的區域差異性,生態脆弱帶、生態敏感區,尤其是山地及中高緯地區的地理過渡帶等區域被認為是全球變暖信號的放大器[1- 5],山地過渡帶是響應氣候變化的典型區域。山地生態系統重要組成部分的植被被認為是響應氣候變化的敏感指示器,植被物候對氣候波動非常敏感,其變化不僅可以揭示山地植被的生長動態,而且能夠直觀反映山地生態系統對全球環境變化的響應與適應過程[6-9],被認為是表征植被-氣候相互關系變化的重要指標之一,以及生物圈對氣候變暖反應最敏感也最明顯的指示[10-14],已成為目前全球氣候評價與自然環境變化的重要指標[15-16]。因此,研究氣候變化背景下山地過渡帶植被物候的變化規律,探討山地過渡帶地理環境變化的規律和區域差異,對于深入了解植被—氣候關系及揭示山地過渡帶對氣候變化的響應方式具有重要意義。

植物物候監測主要通過一定的方法和手段對植物生長節律變化進行監測[17],傳統的地面物候觀測是從個體水平對物種進行監測；在大尺度物候變化時空格局研究中,亦有學者采用對物候影響占主導地位的溫度數據進行提取氣候生長期開展研究[18-22]；近年來,遙感技術為物候研究提供了新的手段,遙感物候則是通過衛星在群落和生態系統水平上監測地表植被指數,該物候期是在像元尺度上,單個像元涵蓋很多物種,空間覆蓋廣,連續性強,便于區域乃至全球尺度物候變化研究,成為傳統物候觀測方法的有效補充[23]。因此,遙感監測的植被指數近年來受到眾多物候研究者的青睞[24-27],其中歸一化植被指數(NDVI)被廣泛用于反演植被物候期[28-32]。然而,有學者指出NDVI存在某些缺陷,尤其是在高植被覆蓋區存在大氣噪聲、土壤背景、飽和度等問題[33]。亦有學者發現,在解析不同土壤背景下的植被信息時增強型植被指數2(EVI2)要優于NDVI[34],EVI2不僅改進了NDVI的缺陷,同時在高生物量地區具有更高的敏感性,與葉面積指數(LAI)線性相關度更高；且當地表濕度較高時,EVI2比NDVI的效果要好很多[35],能更好地反映出高植被覆蓋區的植被生長狀況。此外,在提取物候信息時,理論上數據的時間分辨率越高所獲得的物候反演數據越精確。但是,高時間分辨率數據往往需要附加數據和降噪技術來完成數據重構,而過粗的時間分辨率數據又可能會錯過一些關鍵的物候變化時期[36-38]。由此來看,EVI2對于物候研究而言其時空間分辨率(250m,8d)目前相對更適合。

秦嶺山地被稱為“中國的脊梁”,是我國重要的地理分界線與氣候分界線,秦嶺南北氣候差異明顯,植被垂直分帶明顯。秦嶺也被認為是我國中部地區典型的生態過渡帶、生態敏感區,以及重要的氣候敏感區[39-40]。近半個世紀以來,秦嶺地區氣溫呈顯著上升趨勢,自1980s以來增溫尤為顯著,且秦嶺南北增溫表現出北高南低的區域差異[41,14]。氣候變暖背景下,開展秦嶺山地植被物候變化特征及其南北差異研究具有重要意義。然而,秦嶺山地地面觀測物候數據缺失,雖有學者采用遙感植被指數NDVI、EVI對秦嶺山地植物物候變化做了初步研究[42-43,33],但以植被指數EVI2開展秦嶺植被物候變化南北差異對比研究的尚不多見。鑒于此,本研究基于2000—2017年MODIS EVI2數據,反演了秦嶺山地的植被物候期參數并建立了其遙感物候數據集,分析了近18年來秦嶺山地植被物候的時空格局變化特征及其南北差異。試圖回答：氣候變化背景下,近18年來秦嶺山地植被物候有何變化特征？南北坡的植被物候變化表現出怎樣的差異性？植被物候沿南北坡的海拔梯度呈現怎樣的變化規律？以及南北坡的不同植被垂直帶上植被物候變化又有何特征？研究旨在揭示氣候變化背景下秦嶺山地過渡帶對氣候變化的響應方式,以期為秦嶺山地的生態環境保護、生態安全評價以及應對氣候變化策略提供科學依據和決策支持,為深入理解全球變化的事實及其對山地植被生態系統的影響等科學問題提供基礎資料。

1 數據與方法

1.1 研究區概況及其植被垂直帶分布

秦嶺是全球生物多樣性關鍵地帶之一,是我國最具有自然地理分界意義的山脈,亦是我國重要的生態安全屏障,其在我國具有無可比擬的特殊地位及重要意義。由于秦嶺山體對北進的東亞暖濕氣流及南侵的北方干冷氣流具有巨大的阻擋作用,南北氣候差異顯著,表現為北干南濕,北坡屬于暖溫帶半濕潤半干旱氣候,1月年均溫低于0℃,廣布暖溫帶針闊混交林與落葉闊葉林；而南坡為北亞熱帶濕潤氣候,1月年均溫則高于0℃,以常綠落葉闊葉混交林為基帶。本研究以秦嶺的核心組成部分陜西秦嶺為研究區(圖1),以山脊線作為秦嶺的南北分界線。

秦嶺植被類型豐富,植被垂直帶譜完整而復雜。依據學者們對秦嶺植被垂直帶譜劃分的相關研究結果[44],秦嶺植被垂直帶的空間分布如圖2所示。秦嶺植被垂直帶譜南北坡差異明顯,自下而上,北坡依次為落葉闊葉林(600—1500m)——針闊混交林(1500—2400m)——針葉林(2400—3100m)——高山灌叢草甸和落葉針葉林(>3100m)；南坡依次為常綠、落葉闊葉混交林(600—1300m)——針闊混交林(1300—2200m)——針葉林(2200—3000m)——高山灌叢草甸(>3000m)。秦嶺山脊兩側呈現南草北樹的景觀差異,是由秦嶺南北氣候差異造成的。

圖1 研究區地理位置及高程分布 Fig.1 Geographical location and elevation distribution of the study area

圖2 秦嶺植被垂直帶空間分布 Fig.2 Spatial distribution of the vertical vegetation belts in the Qinling Mountains

1.2 數據來源與處理

1.2.1遙感物候監測數據來源及預處理

本研究選取時間分辨率為8d及空間分辨率250m的MODIS EVI2植被指數作為監測遙感物候變化的數據源,其來源于NASA的MODIS數據產品中MOD09Q1地表反射率數據集(https://ladsweb.nascom.nasa.gov),時段為2000—2017年。

首先采用最大值合成法(MVC)消除太陽高度角、大氣、云、氣溶膠等對EVI2數據的影響,并通過ENVI 5.3軟件的波段運算工具計算得到該地區的增強植被指數EVI2(enhanced vegetation index 2),其計算公式如下：

式中：ρnir和ρred分別為近紅外反射率和紅外波段反射率。

之后,采用時間序列諧波分析法(HANTS)進一步對EVI2時序數據進行去噪、平滑濾波處理,以去除亞像元內殘余云及云霾或其他負面影響。

1.2.2遙感物候反演方法

時序數據能夠反映植被在一年中的變化狀況,與植被的物候特征相聯系,因此可以通過提取植被指數EVI2的關鍵指標來確定植被物候變化。研究以物候始期(Growing Season Start, GSS)、末期(Growing Season End, GSE)及生長期(Growing Season Length, GSL)三個參數作為研究區植被物候的判識指標。采用年日序(Day of Year, DOY)表示物候期出現的時間,即以當年1月1日開始的實際日數。

目前利用遙感提取物候的常用方法有：滑動平均法、閾值法、最大比率法、閾值法和最大比率法結合等,但尚無一種方法被廣泛接受。本研究采用閾值法與最大比率法相結合的方法進行物候期參數的提取。過程如下：①確定GSS與GSE的閾值。計算HANTS平滑后日EVI2時間序列的多年均值,可獲得每個像元上EVI2多年平均的年內變化曲線；計算基于像元尺度兩相鄰時間點上的EVI2差值,即相對變化值,利用相對變化值的最大絕對值確定GSS與GSE的EVI2閾值。②提取每年的GSS與GSE。在TIMESAT軟件中選取雙Logistic模型曲線擬合法重建EVI2時間序列擬合曲線,以確定的EVI2閾值分別提取每年的GSS與GSE。③設定置信區間剔除異常值并計算GSL。在ArcGIS軟件中,設置1%的置信區間剔除提取的GSS與GSE異常值,進一步計算每年GSS與GSE的差值,即為該年的GSL。

1.3 分析方法

空間尺度的一元線性回歸趨勢分析法,是采用最小二乘法逐像元擬合EVI2所確定的GSS、GSE及GSL的斜率,其能夠模擬每個柵格的變化趨勢,綜合反映區域植被的時空格局演變[45],公式為：

式中：n為時間序列(年)；EVI2i為第i年的GSS、GSE及GSL值；當slope>0 時，表明GSS與GSE呈推遲趨勢，GSL呈延長趨勢;當slope<0 時，表明GSS與GSE呈提前趨勢，GSL呈縮短趨勢。采用t檢驗變化趨勢的顯著性,并將結果劃分為極顯著(P≤0.01)、顯著(0.010.1)變化4個等級。

4 結果與分析

4.1 秦嶺山地遙感GSS與GSE的EVI2閾值確定及精度驗證

植物物候期識別所需的各項參數均應根據其多年的時間演化規律進行確定,這樣能夠提高物候遙感識別方法的魯棒性。圖3為2000—2017年秦嶺山地EVI2年均值最大相對變化值確定的GSS與GSE閾值。結果顯示,GSS的EVI2閾值為0.264,其對應一年中93DOY,即秦嶺山地物候始期平均發生于4月初；GSE的EVI2閾值為0.289,其對應一年中277DOY,即秦嶺山地物候末期平均發生于10月上旬。

圖3 2000—2017年秦嶺山地EVI2多年均值確定的GSS與GSE閾值Fig.3 Thresholds of the GSS and GSE determined by the multi-year mean of EVI2 in the Qinling Mountains from 2000 to 2017GSS： 物候始期Growing season start; GSE: 物候末期Growing season end

秦嶺地區的地面物候觀測數據甚少,目前可用于驗證以上結論的相關研究僅是學者們采用中國物候觀測網中秦嶺北麓西安站的木本植物觀測數據分析得到的結論[33,42-43,46-48]。此外,研究者本人以研究區日均溫10℃氣溫閾值反演的氣候生長期并采用ANUSPLIN法進行空間插值獲得的2000—2015年相關結果(見圖4)；以及學者們采用遙感監測的植被指數NDVI、EVI反演的物候期分析結果[33,42-43],以上三類不同意義的物候研究情況見表1。

圖4 2000—2015年秦嶺山地氣候生長期GSS與GSE的多年均值空間分布Fig.4 Spatial distribution of the multi-year mean of the GSS and GSE represented by climate in the Qinling Mountains from 2000 to 2015

由表1可知,秦嶺地區三類不同意義的研究結果顯示,物候始末期發生時間較為一致,始期主要發生于4月前后,末期主要發生于10月前后。但是,由于存在數據源、時間尺度、物候期時期,以及提取物候期方法等不同,學者們對于秦嶺地區的物候研究結果也存在一定差異。通過對比發現,本研究所提取的遙感物候期與以上研究所得的物候始末期發生時間也較為一致,表明基于MODIS EVI2數據反演的秦嶺山地物候期數據對于該區域的物候監測研究具有一定的參考價值。

表1 三類不同意義的物候研究結果對比

4.2 植被物候空間分布及年際變化特征

4.2.1植被物候空間分布特征

圖5為2000—2017年秦嶺山地植被物候生長期參數的多年均值空間分布。由圖5可見,近18年來,秦嶺山地植被物候變化表現出明顯的地形和氣候地域分異規律。全區GSS主要發生于70—130DOY,平均為107.0DOY,但在秦嶺北坡的地勢低平區早于70DOY；而在一些海拔和緯度較高的地區GSS則晚于130DOY。北坡GSS平均發生于102.1DOY,而南坡為108.3DOY,北坡較南坡平均約早6.2d。全區GSE主要發生于270—310DOY,平均為292.3DOY,但在南北坡地勢低平人口密集區卻早于270DOY,也表現出一定的海拔及緯度差異。北坡GSE平均發生于287.7DOY,南坡為293.5DOY,北坡較南坡平均約早5.8d。全區GSL主要集中在150—210d,平均為185.3d,北坡約114.6—249.7d,南坡約91.4—231.0d。南北坡GSL平均長度基本相同,但就總體來看,北坡較南坡的長,北坡較南坡約長18.7—23.2d。

圖5 2000—2017年秦嶺山地植被物候期參數的多年均值空間分布Fig.5 Spatial distribution of the multi-year mean of vegetation phenological parameters in the Qinling Mountains from 2000 to 2017

4.2.2植被物候年際變化特征

圖6為2000—2017年秦嶺山地植被物候期參數的年際變化趨勢及顯著性。由圖6可見,近18年來,秦嶺山地植被物候年際變化存在明顯的空間差異。

GSS全區以提前趨勢為主,平均速率為-3.7d/10a,其中83.29%的區域呈提前趨勢,16.71%的區域呈推遲趨勢；且以提前0—5d/10a(44.46%)為主,提前5—10d/10a(28.60%)次之。t檢驗結果顯示,提前趨勢達到顯著性(P<0.1,下同)的區域僅占25.41%,主要位于山脊線附近的高海拔區及南坡的西部地區；推遲趨勢達到顯著性的區域僅占3.57%,主要位于北坡的低海拔區,這可能與近些年頻發的“倒春寒”氣候對北坡影響較大有關。北坡提前趨勢達到顯著性的區域僅11.65%與不顯著的區域為53.00%；而南坡分別為29.03%、59.18%。

GSE全區變化趨勢不明顯,其中50.17%的區域呈推遲趨勢,49.83%的區域呈提前趨勢；且推遲趨勢以0—5d/10a(25.51%)、5—10d/10a(15.44%)為主,提前趨勢亦以0—5d/10a(22.82%)、5—10d/10a(14.81%)為主。推遲趨勢達到顯著性的區域僅7.49%,主要位于北坡人口密集的低海拔區,可能與城市熱島效應的有關；提前趨勢達到顯著性的區域僅5.08%。北坡推遲趨勢達到顯著性的區域為20.45%與不顯著的區域為57.40%；而南坡分別為4.10%、38.83%。

GSL全區以延長趨勢為主,平均速率為3.7d/10a,其中65.34%的區域呈延長趨勢,34.66%的區域呈縮短趨勢,延長在0—5d/10a(19.28%)、5—10d/10a(20.71%)及10—15d/10a(14.12%)均有分布,縮短趨勢以0—5d/10a(14.83%)與5—10d/10a(10.15%)的占比相對較多。延長趨勢達到顯著性的區域僅占12.06%,主要位于山脊線附近的高海拔區,這與學者們近年來研究發現高海拔區增溫較低海拔區更為顯著的結論一致[49]；縮短趨勢達到顯著性的區域僅占2.17%。北坡延長趨勢達到顯著性的區域為12.74%與不顯著的區域為63.66%,而南坡分別為11.89%、50.57%。

圖6 2000—2017年秦嶺山地植被物候期參數的年際變化趨勢及顯著性Fig.6 Spatial distribution of interannual change trends and significance in the vegetation phenological parameters in the Qinling Mountains from 2000 to 2017

綜上可知,GSL延長主要是GSS提前的結果,由此可知秦嶺山地植被生長期延長主要歸因于物候始期的提前,物候始期對氣候變化的響應程度顯著大于物候末期。GSS的提前趨勢南坡較北坡顯著,GSE的推遲趨勢北坡較南坡顯著,可知秦嶺南北坡的植被物候變化不僅表現出顯著的區域差異而且存在顯著的季節性差異。與此同時,秦嶺山地植被物候在高海拔區的變化趨勢更為顯著。

4.3 植被物候沿海拔梯度變化特征

2000—2017年秦嶺山地植被物候期多年均值與海拔的關系顯示(圖7),GSS、GSE及GSL隨海拔升高呈規律性變化,表現出顯著的海拔敏感性。隨著海拔升高,GSS逐漸推遲,GSE逐漸提前,GSL逐漸縮短。在海拔≤600m平原區,三者隨海拔變化的波動幅度較大,規律不明顯,這可能與人類活動有關,低海拔區受城市熱島效應的影響區域增溫差異明顯；而在海拔≥2700m高海拔區,三者隨海拔變化的波動幅度相對更為劇烈,這與氣候條件密切相關,這一區域為冰緣氣候所控制,氣溫低且多強風,山頂效應明顯。

圖7 2000—2017年秦嶺山地及其南北坡植被物候期參數多年均值與海拔的關系Fig.7 Changing trends in the multi-year mean of vegetation phenological parameters along altitude in the Qinling Mountains and its north and South Slopes from 2000 to 2017

秦嶺南北坡2000—2017年植被物候期多年均值與海拔的關系顯示(圖7),北坡GSS與GSL隨海拔上升的變化幅度大于南坡,而GSE則表現為南坡大于北坡。海拔每上升100m,北坡GSS推遲1.76d,GSE提前0.25d,GSL縮短2.01d；南坡GSS推遲1.50d,GSE提前0.44d,GSL縮短1.94d,這可能與秦嶺山地北坡陡短而南坡緩長的地形差異有關。就GSS而言,在海拔<900m地區北坡的變化幅度波動較大且發生時間早于南坡；而在≥2600m地區南北坡均隨海拔上升推遲趨勢減緩,且北坡早于南坡；在900—2600m地區南北坡的發生時間相差不大且均隨海拔上升呈規律性推遲趨勢。就GSE而言,南北坡的發生時間隨海拔變化波動均較大,在海拔≥900m地區表現出隨海拔上升呈規律性提前趨勢；而在≥3000m地區變化趨勢發生轉折,均表現出隨海拔上升呈明顯的推遲,且在3300m之后推遲趨勢均有所減緩；在≤1000m及2300—3000m地區則是南坡的發生時間晚于北坡。就GSL而言,海拔≤600m地區北坡的變化幅度波動大且較南坡長；在600—2800m地區表現出隨海拔上升呈規律性縮短趨勢且南北坡生長期相差不大；而在≥2800m地區則隨海拔上升呈緩慢的延長趨勢且北坡GSL長于南坡。

4.4 植被垂直帶上物候變化特征

依據秦嶺植被垂直帶的劃分情況,進一步分析了秦嶺南北坡的不同植被垂直帶上遙感物候變化特征(見表2)。表2顯示,落葉闊葉林帶與高山灌叢草甸帶GSS北坡較南坡分別平均早4.2d、3.5d,而針闊混交林帶與針葉林帶GSS則是北坡較南坡分別平均晚6.0d、1.6d。就GSE而言,除南北坡的≤600m植被帶及高山灌叢草甸帶外,落葉闊葉林帶、針闊混交林帶及針葉林帶北坡較南坡依次分別平均早4.7d、4d、1.2d,而高山灌叢草甸帶北坡較南坡平均晚2.9d；落葉闊葉林帶、針闊混交林帶、針葉林帶GSL北坡較南坡依次分別平均短0.4d、10.0d、2.8d,而高山灌叢草甸帶北坡較南坡平均長6.4d。

表2 2000—2017年不同植被垂直帶上物候期參數的多年均值

三者的變化在≤600m植被帶上表現出差異性,可能與北坡低海拔區平緩,人口密度大,人類活動對北坡早春氣溫回升的影響大于南坡有關；而在高山灌叢草甸帶的不同,一方面可能是因為高海拔區增溫幅度更顯著,另一方面也可能與受氣候變暖的影響林線樹種太白紅杉上限已伸入灌叢草甸區有關。

三者在高山灌叢草甸帶發生時間及時長南坡與北坡發生轉換的原因,可能歸于山頂南北兩側氣候的差異,南坡向陽,土壤干燥,水分蒸發快,而北坡背陰,陽光照射時間短,水分蒸發慢,土壤相對濕潤,故在高山草甸區北坡的氣候條件更利于植物生長,更利于物候始期提前與末期推遲。

5 結論與討論

5.1 討論

為尋求遙感物候與實測物候之間的關系,繪制同期(2000—2015年)遙感物候與實測物候、氣候表征的物候的GSS與GSE變化趨勢圖(見圖8)。由圖8可知,雖然三種意義表征的物候期變化均表現出GSS提前及GSE推遲,但變化趨勢并不完全一致,尤其是秋季物候。GSS遙感物候與實測物候的相關性為0.540(P<0.05),其與氣候表征的物候的GSS相關性為0.519(P<0.05),均達到了顯著性水平；而GSE遙感物候與其他兩類物候的相關性均為達到顯著性水平。實際上,實測物候與遙感物候之間本身就因觀測尺度與觀測內容的不同而存在明顯的內涵差異,二者所監測的物候期并不是明確的對應關系[17],而氣候表征的物候雖然能夠實現較大空間尺度的生長期變化研究,但存在僅考慮了氣溫因素的自身局限性。因此,如何找到一種合理科學的方法,建立起實測物候與遙感物候之間轉換的紐帶,實現二者之間監測尺度和監測內容的匹配,從而實現實測物候與遙感物候的結合,將地面個體水平上觀測的植物物候期擴展到遙感監測的植被群落甚至生態系統尺度上,實現物候研究尺度從點到面的區域擴展、時間序列的延長、分辨率的精度更高,將有望獲得更準確的研究結果。這仍然是物候研究的重要內容。

圖8 2000—2015年秦嶺遙感物候與實測物候、氣候表征的物候GSS與GSE的變化趨勢Fig.8 Changing trends in the GSS and GSE of phenology by remote sensing monitoring and ground observation,phenology represented by climate in the Qinling Mountains from 2000 to 2015

研究結果顯示,秦嶺南北坡的同一類型植被帶上物候變化存在明顯差異,這不僅與南北氣候差異有關,而且與植被帶內的樹種差異有關。由于秦嶺南北氣候的差異,南北坡植被垂直帶譜呈現明顯的分異現象,主要表現在各植被垂直帶的分布高度及基帶特征[44]。北坡基帶為落葉闊葉林,主要分布于海拔600—1500m的地區,以栓皮櫟林為代表；南坡基帶為常綠落葉闊葉混交林,主要分布于海拔600—1300m的地區,除栓皮櫟、麻櫟外,常有常綠樹種小青岡和巖櫟等混生其中[44]。此外,北坡有較明顯的遼東櫟林亞帶,而南坡則沒有,遼東櫟林亞帶出現與否被認為是秦嶺南北坡植被垂直帶差異明顯的標志之一[44]。

此外,研究亦發現氣候變暖背景下秦嶺山地植被物候變化的顯著區域主要集中在人為影響較少的高海拔區,這一結論亦從植被物候變化視角證實了學者們的研究發現,全球變化背景下山地對氣候變化具有高度的敏感性,其中高山帶對氣候變化的響應更敏感,高海拔地區對全球變暖的響應較低海拔區更強烈[50-56]。再者,高海拔區亦是秦嶺天然林連片分布區,氣候變暖導致秦嶺高山林線波動上升,植被帶上限向更高海拔區上升,各植被帶內植物適生區擴大。與此同時,秦嶺高山區特有物種的太白紅杉為適應生境變化正向高山灌叢、裸巖分布處遷移,林線附近的幼齡林隨處可見；而巴山冷杉卻出現大面積退化甚至死亡現象,尤其是在其上限區域更為嚴重。那么,山地高海拔區變暖更為顯著的原因是什么？有關機理仍有待進一步深入探究。

5.2 結論

(1)近18年來,秦嶺山地植被物候變化表現出明顯的地形和氣候的地域分異規律。全區GSS主要發生于70—130DOY,平均為107.0DOY,北坡較南坡約早6.2d；GSE主要發生于270—310DOY,平均為292.3DOY,南坡較北坡約晚5.8d。全區GSL主要集中在150—210d,平均為185.3d,南北坡GSL平均長度基本相同,但時長范圍相差較大,北坡約114.6—249.7d,南坡約91.4—231.0d,北坡較南坡約長18.7—23.2d。

(2)近18年來,秦嶺山地植被物候變化趨勢存在明顯的空間差異,尤以高海拔區的變化最為顯著,物候始期對氣候變化的響應程度顯著大于末期,且南北坡的變化不僅存在區域差異且存在季節差異。GSS全區以提前趨勢為主,83.29%的區域提前,平均速率為-3.7d/10a,提前主要集中在0—5d/10a(44.46%)及5—10d/10a(28.60%),南坡的提前趨勢較北坡顯著；GSE全區變化趨勢不明顯,50.17%的區域推遲,49.83%的區域提前,北坡的推遲趨勢較南坡顯著；GSL全區以延長趨勢為主,65.34%的區域延長,平均速率為3.7d/10a,延長在0—5d/10a(19.28%)、5—10d/10a(20.71%)及10—15d/10a(14.12%)均有分布,北坡的延長趨勢較南坡顯著。

(3)GSS、GSS及GSS隨海拔升高呈規律性變化,表現出顯著的海拔敏感性,南北坡三者隨海拔上升的變化幅度呈現明顯的差異。隨著海拔升高,GSS逐漸推遲,GSE逐漸提前,GSL逐漸縮短。在海拔≤600m盆地平原區,三者隨海拔變化的波動幅度較大,規律不明顯,在海拔≥2700m高海拔區,三者隨海拔升高變化的波動幅度相對更為劇烈。海拔每上升100m,北坡GSS推遲1.76d,GSE提前0.25d,GSL縮短2.01d；南坡GSS推遲1.50d,GSE提前0.44d,GSL縮短1.94d。

(4)GSS、GSE及GSL在南北坡植被垂直帶上的變化存在明顯的差異,尤以≤600m植被帶上及高山灌叢草甸帶上的差異最為明顯,且三者在高山灌叢草甸帶發生時間及時長南坡與北坡發生轉換。GSS落葉闊葉林帶與高山灌叢草甸帶北坡較南坡分別平均早4.2d、3.5d,而針闊混交林帶與針葉林帶北坡較南坡分別平均晚6.0d、1.6d。GSE落葉闊葉林帶、針闊混交林帶、針葉林帶南坡較北坡依次分別平均晚4.7d、4d、1.2d,而高山灌叢草甸帶北坡較南坡平均晚2.9d；GSL落葉闊葉林帶、針闊混交林帶、針葉林帶南坡較北坡依次分別平均長0.4d、10.0d、2.8d,而高山灌叢草甸帶北坡較南坡平均長6.4d。