基于MODIS的横断山区植被时空演变特征及地形效应分析

白玛曲西,普布多吉,卓 永②,次 珍,边 琼,黄 鹏,西绕卓玛,玉 洛

(1.西藏昌都市气象台,西藏 昌都 854000;2.西藏昌都市丁青县气象局,西藏 昌都 855700)

植被作为全球陆地生态系统最重要的组成部分,是地理环境的关键指示因子,它通过调节地表能量收支平衡、水循环和化学循环等,可以较好地反映当地的水、热和土壤等生态环境质量,因此被广泛应用于生态环境评价中[1-3]。遥感影像由于具有空间尺度大、时间序列长和间隔周期短等特点,已成为监测区域和大尺度植被变化的主要数据源[1,4],其中,归一化植被指数(NDVI)耦合了地物的红外和红光波段光谱信息,是表征植被生长状态和地表绿度的最佳指标之一[5]。近年来,有关植被NDVI时空变化及其对气候变化和人类活动响应特征的研究已取得长足进展。

地形是决定植被生长环境的主导因素之一,其中,海拔主要影响土壤的垂直地带性,坡度影响地表径流,坡向影响日照时长、湿度和温度,各地形因子之间的相互作用通过控制水热格局进而影响植被生长分布[2,4,6]。已有研究表明,地形因子对植被生长分布的影响具有复杂性,不同地区影响植被的关键地形因子不尽相同[7-8]。在中国汉江流域,海拔高度和坡度是影响植被分布和长势的主要因素[9];在黔桂喀斯特山区,植被NDVI受海拔高度影响较大,而随坡度和坡向的变化并不明显[6];而在伊拉克库尔德斯坦地区植被分布格局主要受海拔高度和坡向的影响[10]。除此之外,同一地形因子对植被生长分布的影响在不同地区也各不相同,如在西北地区砒砂岩区,海拔小于1 000 m的区域植被最茂盛[2];而在西南地区重庆,海拔大于1 200 m的地区植被稳定增加[4];在西南地区干热河谷,几乎都为亚热带干热河谷稀树灌丛带,坡度影响很微弱[11];而在美国俄勒冈州东南部,坡度是影响植被多样性的关键因子[12];在内蒙古大青山自然保护区,由于阴坡、半阴坡日照时数较短,蒸发过程相对弱,土壤水分和养分条件较好,发育有较大面积的白桦、蒙古栎等乔木林及虎榛子等灌丛,植被覆盖度较高[13];而在新墨西哥北部的雷东多山,由于阳坡日照时数长,吸收的热量多,有利于促进植被生长,因此,阳坡森林覆盖度高于阴坡[14]。

横断山区横跨中国西南一、二级地形阶梯,是我国西部的地形急变带[15],其地质、地貌、气候和土壤极其复杂,山川河谷众多,植被生长所需的光照、水分和土壤等分布各异,生态环境异质性较强,植被受地形因子的影响尤为突出[16-17],研究横断山区植被时空演变特征及地形效应可以很好地揭示其地域分布规律。然而,目前的研究成果多集中在NDVI时空变化与气候、人类活动等关系的探讨上,且涉及横断山区的研究所使用的植被指数分辨率大多较粗,1、8 km的产品很难准确描述横断山区地形起伏大的复杂山地环境。部分学者的研究时间序列相对较短。此外,结合地形效应定量分析横断山区植被演变特征的研究尚不多见,运用较高分辨率的NDVI并在长时序上考虑不同地形绝对面积差异来评价植被变化趋势的研究更是非常有限。

因此,该文基于250 m的MODIS植被指数遥感产品和90 m的数字高程模型(DEM)资料,采用Sen+M-K趋势分析并结合地形差异修正方法,研究2000—2020年横断山区植被与地形因子的变化关系,揭示横断山区植被变化的地形差异和空间演变规律,以期更加合理地评价植被变化的地形效应,为横断山区生态稳定和可持续发展、生态保护与生态建设效益评估提供科学依据。

1 研究区、数据与方法

1.1 研究区概况

横断山区(21.14° N～34.32° N,93.59° E～104.43° E)西邻青藏高原,东连四川盆地,是中国第一阶梯与第二阶梯的分界地带,是东亚、南亚和青藏高原3大地理区域的交汇处,也是我国长江上游重要的生态屏障区[16-17]。横断山区海拔约为400～7 500 m,受亚欧板块、印度板块与太平洋板块的挤压作用,地形起伏较大,81.5%的区域相对高差大于1 000 m,地貌多高山深谷[17]。整体上,横断山区可划分为七山夹六江,岷江、大渡河、雅砻江、金沙江、澜沧江和怒江由东至西纵贯其间,雪宝顶、四姑娘山、贡嘎山、格聂山、雀儿山、白马雪山和梅里雪山屹立其间,是世界上罕见的高山地貌及其演化的代表地[17]。由于横断山区地形复杂,山岭与河谷间气候垂直分带性也很明显,集中了北半球南亚热带、中亚热带、北亚热带和暖温带等多种气候类型[18]。横断山区植被类型也多种多样,植被垂直地带性显著,从高到低依次为冰雪带、草地、草甸、灌木、针叶林、阔叶林和耕地(图1),因此其也被认为是中国乃至全球山地垂直带谱最大、最复杂的区域之一[19],是我国中西部地区重要的生态屏障和生态调节区。

审图号: GS(2022)5651号

1.2 研究数据

1.2.1NDVI数据

NDVI数据选用2000—2020年生长季(5—9月)16 d合成的MODIS植被指数产品MOD13Q1-NDVI,轨道号为H26V05、H26V06和H27V06,空间分辨率为250 m。该数据已经过表面的双向反射率大气校正,去除水、云、气溶胶和云阴影的影响。收集了横断山区共220个时相的影像数据,对数据进行拼接、重投影和格式转换等预处理。为了更好地反映年植被覆盖情况和消除数据中的误差干扰,将每年几期影像数据按最大值合成法(MVC)合成年数据,最后掩膜得到研究区21年来逐年NDVI影像。数据可从美国LPDAAC(Land Process Distributed Active Archive Center)网站(http:∥ladsweb.nascom.nasa.gov/data /search.html)免费获得。

1.2.2DEM数据

DEM采用SRTM(shuttle radar topography mission)数据,为V.003版本,来源于美国地质勘探局(USGS;https:∥lpdaac.usgs.gov/products/srtmgl1v003/),空间分辨率为90 m。利用DEM数据研究不同地形因子与NDVI空间分布及变化特征之间的关系,为进行叠加分析,将其重采样和重投影成与NDVI数据一致的空间分辨率和投影,并利用ArcGIS软件对DEM提取地形因子。由于自然界中植被的分布并不完全在等间距的高程和坡度中均匀分布,且不同植被类型也难以严格按照等间距的高程和坡度分布,加之自然间断点分级法是基于数据中固有的自然分组,对分类间隔加以识别,可对相似值进行最恰当的分组,并可使各个类之间的差异最大化。因此,该文通过自然间断点法[10,20]对海拔、坡向和坡度3种地形因子进行重分类,横断山区重分类后的海拔、坡向和坡度分布见图2。

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1.3 研究方法

1.3.1Sen+M-K趋势分析

对NDVI一般采用回归分析或Mann-Kendall(M-K)趋势分析,回归分析要求时间序列符合正态分布,且结果容易受噪声干扰。相比之下,Theil-Sen Median(Sen)趋势分析是计算序列中的中位数,可以用于很好地减少噪声干扰,是一种稳健的非参数统计的趋势计算方法[21]。但该趋势分析本身不能实现序列趋势的显著性判断。这两种方法结合使用在时间序列趋势分析中具有很大优势,不仅可以用于有效地增强抗噪性,而且可以用于更准确地检验时间序列趋势及其显著性,计算公式详见文献[22]。笔者研究中,当检验中Z的绝对值大于1.65、1.96和2.58时,表示趋势通过的信度分别为90%、95%和99%。根据年际变化速率及其显著性,参照前人研究结果[23-25],将植被NDVI变化趋势划分为5类:极显著减少(Sen<0,α≥99%)、显著减少(Sen<0,95%≤α<99%)、维持稳定(不显著增加与不显著减少)(α<95%)、极显著增加(Sen>0,α≥99%)和显著增加(Sen>0,95%≤α<99%)。

1.3.2地形差异修正

植被变化随地形的不同而呈现不同的变化特征。然而,在评价植被变化特征时,往往会出现某变化类型面积在某特定地形区的面积虽小,但相比于该变化类型在研究区所占面积比例却较大,从而影响评价的合理性[4,26]。因此,为了明确特定地形因子对植被变化分布的影响,需要消除地形因子绝对面积差异的干扰,其计算公式为

K=(Sie/Se)/(Si/S)。

(1)

式(1)中,Sie为i变化类型在e地形特定条件下的面积,m2;Si为i变化类型总面积,m2;Se为e地形总面积,m2;S为研究区总面积,m2;Sie/Se为e地形下i变化类型面积比;Si/S为研究区i变化类型面积比。K>1,表示i变化类型在e地形呈优势分布;K=1,表示i变化类型在e地形分布平稳;K<1,表示i变化类型在e地形呈非优势分布。

2 结果与分析

2.1 NDVI时空分布及演变

2000—2020年横断山区植被NDVI分布区域差异明显,突出表现为南高北低、低海拔地区大于高海拔山脉地区的特征,随海拔变化规律性显著,呈明显的岭谷差异。雪宝顶、四姑娘山、贡嘎山、格聂山、雀儿山、白马雪山和梅里雪山高大山脉是植被NDVI低值区,均值不足0.3,部分地区甚至小于0.1,而横断山区中南部的西双版纳、恩茅、临沧、保山、大理、丽江、攀枝花、凉山、迪庆,山区西北部的阿坝等地区植被NDVI较高,均超过0.7,部分地区甚至超过0.9〔图3(a)〕。这是由于横断山区南部受海洋季风气候的影响较为明显,多阔叶林[19],因此NDVI值较高;北部大陆性气候较强,多草地和针叶林[19],NDVI值相对较低;而中部除受季风气候的影响外,同时还因地形作用受焚风效应和山谷风的影响[19],多干热河谷稀树灌丛和荒漠裸地,因此NDVI低。此外,横断山区纵向的高山峡谷区特殊的地形条件和季风运动产生的“水汽通道”作用导致水分、热量沿河谷呈带状分布也是重要原因[27]。总体上,2000—2020年横断山区NDVI呈波动增加趋势,年际变化速率为0.013 (10 a)-1(P<0.1)〔图3(b)〕,说明横断山区植被整体呈改善趋势,但仍较为脆弱,易受气候等因素的扰动,其中,2014年NDVI显著降低与受厄尔尼诺影响导致的横断山区大范围干旱密切相关[28]。

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图4和表1显示,横断山区64.13%的区域植被维持稳定,极显著增加和显著增加区域面积占比分别为12.54%和11.77%,表明近21年来横断山区植被NDVI变化以稳定和增加类型为主,其中,思茅市植被NDVI增加速率最快,平均增加速率为24.92×10-4a-1,其后依次是凉山州、丽江市、临沧市、攀枝花市和怒江市,植被NDVI平均增加速率均超过20.00×10-4a-1。凉山州东部和西南部、丽江市中部、甘孜州北部以及横断山区南部局部地区植被NDVI增加趋势最为明显,年际增加速率超过50.00×10-4a-1;而横断山区北部、中部的局部地区植被NDVI呈减少趋势,尤其是迪庆、大理等地区植被NDVI减少区域面积占比超过2%,其中,甘孜北部局地、大理洱海及周边、凉山中部,保山中部局地等地区植被NDVI呈显著减少,减少速率超过100.00×10-4a-1。

表1 横断山区植被NDVI年际变化速率及显著性检验统计

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2.2 NDVI地形效应

受水热条件差异的影响,横断山区植被NDVI在不同海拔差异明显。海拔小于3 845 m时,植被NDVI在0.82～0.84之间小幅波动,其中,海拔0～1 130 m地区植被NDVI最大,达0.84。海拔超过3 845 m后,植被NDVI呈阶梯式减小,其中,海拔5 010 m以上地区植被NDVI最小,不足0.25(图5)。由2000—2020年横断山区植被NDVI变化速率的海拔分异(图5)可以看出,横断山区不同海拔梯度植被NDVI年际变化速率均呈增加趋势,其中,小于2 739 m高程带NDVI年际增加速率较快,均超过18×10-4a-1;>2 739～4 132 m高程带NDVI年际变化速率随海拔上升呈阶梯式减小,从16.60×10-4a-1减至6.77×10-4a-1;>4 132 m高程带NDVI年际变化速率随海拔上升呈阶梯式增加,从6.77×10-4a-1增至18.01×10-4a-1。

图5 横断山区多年平均NDVI和NDVI年际变化速率的海拔分异

植被变化的分布优势(K>1)区间也不同,在小于1 130 m区域植被极显著减少类型分布优势明显,说明该区域植被极显著减少占主导,>1 130～3 162 m区域植被极显著增加类型分布优势明显,>3 162～4 670 m区域植被维持稳定占主导,而>4 670 m区域无有效值占主导。此外,>2 739～3 534 m区域植被变化分布趋势开始出现优势和非优势的转折,该地形区域植被比较脆弱,容易出现波动(图6)。在不同的海拔区域,植被变化以维持稳定为主,植被减少类型比例较小。植被减少类型除了在海拔小于1 919 m区域内和>3 162～4 132 m区域内面积比例大于2%以外,其余各区域均小于2%,最低仅为0.19%。植被增加类型从39.57%逐渐减少至5.46%。可见,随着高程的变化,植被变化与自然环境和人为影响关系密切:在小于1 919 m区域,气温、水分等都适合植被生长,但是受人为干扰大,多为农耕、开发建设区,植被NDVI减少明显;在>1 919～4 400 m地区,因海拔高,人类活动减少,是实施生态保护工程的主要区域,植被NDVI呈稳定和增加趋势;在>4 670 m地区,由于受云影响,缺乏有效的NDVI值。

图6 横断山区不同变化类型植被K随海拔的变化及面积占比

由横断山区不同坡向面积占比及NDVI多年平均值可知,横断山区不同坡向植被NDVI差异较小,植被NDVI均值为0.759～0.774。虽然横断山区坡向以东坡、西南坡、东北坡和西坡为主,其面积占比分别为13.29%、13.04%、13.03%和13.02%(图7),但NDVI总体呈北坡大于南坡、西坡大于东坡的分布格局,其中,西北坡NDVI最高,为0.774,其后依次为西坡、北坡、东南坡、西南坡、南坡,NDVI分别为0.770、0.765、0.764、0.764和0.762,东北坡和东坡最小,均为0.759(图7)。就NDVI变化趋势而言,2000—2020年横断山区不同坡向NDVI均呈增加趋势,其中西北坡增加速率最快,为15.71×10-4a-1,其次是西坡、北坡、西南坡、南坡、东北坡和东南坡,NDVI增加速率分别为15.04×10-4、14.55×10-4、13.77×10-4、13.42×10-4、13.40×10-4和13.35×10-4a-1,东坡增加速率最慢,为12.94×10-4a-1(图7)。

图7 横断山区多年平均NDVI和NDVI年际变化速率的坡向分异

植被变化类型在平地区域的分布差异明显,无有效值类型分布优势明显(K=4.61),同时,植被极显著减少类型分布优势明显,植被稳定不变类型在各坡向分布平稳。这表明在平地区域MODIS植被监测产品仍存在较多无效值,而且平地更容易受到人类活动影响而发生退化。当坡向由北坡转向西南坡,植被减少类型的分布在增加,而植被增加类型的分布则小幅波动;当坡向由西南坡转向西北坡时,植被减少类型的分布在减少,而植被增加类型的分布则增多。其中,植被减少在西南坡占主导,植被增加在西北坡占主导,此外,东坡和西坡区域植被变化分布趋势开始出现优势和非优势的转折,该地形区域植被比较脆弱,容易出现波动(图8)。就不同坡向而言,植被NDVI以维持稳定为主,除了平地植被维持稳定占比为47.73%外,其余坡向均在70%以上。植被增加在西北坡、西坡和北坡的占比较高,超过20.84%,而植被减少在西南坡、平地、南坡、东南坡和东坡占比较高,超过1.88%(图8)。可见,横断山区不同坡向植被均以维持稳定为主,但平地区域MODIS植被监测产品存在较多无效值,且平地区域植被退化显著,这多与平地存在受人类活动影响大的建设用地、水域等有关。西北坡、西坡和北坡的植被改善分布明显,西南坡、平地、南坡、东南坡和东坡植被退化明显。

图8 横断山区不同变化类型植被K随坡向的变化及面积占比

不同坡度会通过影响地表径流、水土保持流失状况进而影响植被生长。横断山区多年平均NDVI和NDVI年际变化速率的坡度分异见图9,研究区97.73%的像元坡度集中在0～30.9°,其中>3.8°～7.5°的像元占比最多,为17.95%。在0～30.9°之间,植被NDVI随坡度增加呈阶梯式增大,>30.9°～34.4°轻微减小,>34.4°～38.9°是NDVI峰值区,而在坡度>38.9°区域,NDVI急剧减小,不足0.77(图9)。2000—2020年横断山区不同坡度植被NDVI均呈增加趋势,其中坡度为>7.5°～10.6°区域增加速率最快,达15.59×10-4a-1,0～3.8°区域增加速率较慢,为11.28×10-4a-1,在其余坡度区域均随坡度增加,NDVI增加速率呈阶梯式减缓,其中,坡度为>38.9°～57.7°区域NDVI增加速率最慢,为9.49×10-4a-1(图9)。

图9 横断山区多年平均NDVI和NDVI年际变化速率的坡度分异

随着坡度增加,植被维持稳定类型、植被增加类型分布均逐渐降低,而植被减少类型在坡度为>3.8°～7.5°区域迅速降低,>7.5°～16.5°区域逐渐降低,>16.5°～57.7°区域逐渐增加,无效值持续稳定增加。在坡度小于3.8°的区域,植被减少类型分布优势明显(K>1.93),尤其是植被极显著减少类型(K=3.55),而坡度为>3.8°～28.0°区域植被维持稳定和增加类型分布优势明显,坡度为>34.4°～38.9°的区域植被显著减少类型则呈现优势分布。此外,>22.2°～28.0°区域是植被变化分布趋势开始出现优势和非优势的转折,该地形区域植被比较脆弱,容易出现波动(图10)。不同坡度范围内,植被变化以维持稳定和增加为主。无效值随着坡度增加而逐渐增加,植被增加类型则逐渐减少。其中,植被减少类型在小于3.8°区域比例最大,为4.66%,在>16.5°～19.3°区域最小,为1.28%;植被维持稳定类型的比例均在70%左右;植被增加类型从>3.8°～7.5°区域的22.04%逐渐减少到>38.9°区域的13.29%(图10)。可见,地势平坦区域(<3.8°)是人类活动的主要地区,农耕、工业建设均集中在此区域,植被减少分布明显。坡度为>3.8°～25.1°区域土壤持水能力和养分最适宜植被生长,因此植被增加最明显,而随着坡度逐渐增大,地势陡峭,人类活动相对少,但土壤持水能力和养分逐渐变差,因此植被增加类型逐渐减弱。

图10 横断山区不同变化类型植被K随坡度的变化及面积占比

3 讨论与结论

3.1 讨论

2000—2020年横断山区植被NDVI整体呈波动增加趋势,与全球及我国其他地区的植被变化趋势[1,5,22-23]一致,但仍存在较大的时空异质性,这与气候因子、地形因子和人类活动[29]密切相关。在气候变化背景下,横断山区呈整体暖湿化、局部暖干化的现象[30],良好的水热条件促进了植被生长,因此横断山区大部地区NDVI呈稳定和增加趋势;植被NDVI显著增加区域与生态自然保护区、凉山州等地区大力实施天保工程、退耕还林工程、生态护林员制度、生态脆弱区治理、草原生态奖补和石漠化综合治理工程等的生态建设项目区[29]具有良好的一致性,再次证明生态保护对横断山区植被的积极作用。横断山区中北部地区生态环境相对脆弱,植被退化现象严重,这与该区域降水呈减少趋势,极端气候事件显著增加,干热少雨、水土流失严重[31],超载过牧、鼠虫害、乱砍乱伐[23]密切相关;人为毁林开荒、城镇建设和工业用地等人类活动影响是导致南部大理等地区NDVI显著减少的重要原因。虽然横断山区植被退化的面积比例小于3%,但该问题依然不容忽视。

在大尺度区域范围内,高程是关键的地形因子,在横断山区海拔小于3 845 m的地区植被长势良好,这与胡实等[32]的研究结论一致,虽然不同海拔区间植被NDVI均呈改善趋势,但笔者研究发现横断山区小于1 130 m区域植被极显著减少类型分布优势明显,>1 130～3 162 m区域植被极显著增加类型分布优势明显,>3 162～4 670 m区域植被维持稳定占主导。这表明退耕还林、封山育林等生态工程使得高山植被受人为扰动小,利于植被的恢复。而在低海拔地区,由于人类活动剧烈,森林转变为诸如建设用地等,导致植被NDVI降低[5-6,23]。横断山区南北走向的特殊地形对西南海洋季风和东南海洋季风产生层层阻挡,造成迎风坡和背风坡水热条件不同,自然垂直带差异也明显,同时海拔高度由南向北随纬度增加而急剧升高,导致气候南北分化。总体来看,28° N以南为亚热带和热带地区,由于水湿条件分别从东西两侧往腹地金沙江流域逐渐降低[33],东、西坡分异显著,具体表现为在101° E以西山地,西坡处于迎风坡,湿润而多雨,多湿性的常绿阔叶林带;而东坡为背风坡,相对干燥,常为相对干性的针叶林带;在101° E以东山地,受东南季风的影响较大,东坡为迎风坡而西坡为背风坡,东坡相对西坡更湿润。而在28° N～29° N范围内,这一地区由于高大山体对季风的屏障作用、焚风效应和山谷风的影响,是横断山区的干旱中心[16],因此不论东、西坡,都为亚热带干热河谷稀树灌丛带,坡向分异不明显。在29 °N以北为温带和寒带地区,多干旱高寒草原,海洋暖湿气流的影响逐渐减弱,大陆性气候逐渐加强,东、西坡差异减小。至北部丘原地貌景观区,坡向差异逐渐转换为南北坡的分异:南坡向阳,光照强,蒸发大,昼夜变温剧烈,一般为较干燥的生境;而北坡背阴,光照弱,水分蒸发慢,昼夜变温平缓,土壤相对湿润:因此北坡的植被更旺盛,NDVI更高。综上,横断山区特殊的地形-气候环境造成植被群落分布的多样性和复杂性,多种影响在区域尺度上可以相互抵消,综合造成横断山区整体的NDVI坡向差异较小。横断山区NDVI总体呈北坡大于南坡、西坡大于东坡的分布格局,西北坡NDVI值较西南坡高的一个重要原因可能是101° E以西地区面积占比较以东地区大,而29° N以北地区面积占比较以南地区大。一般而言,坡度越大的地区土壤持水性也越差,因此植被NDVI应随坡度增大而减小[20],但笔者研究中横断山区植被NDVI最高的区域反而不是坡度最小的区域,低坡度容易受到人类活动的影响,植被NDVI反而较低,且植被NDVI显著减少类型分布优势明显。综上,未来在横断山区进行生态建设时,应充分考虑地形因子的限制条件,多重视低海拔、缓坡处植被生态治理。

横断山区地形复杂,生境异质性强,云雾天气较多,可见光遥感监测仍存在诸多限制。虽然笔者研究已经通过年最大合成法来尽量避免云雾的影响,但仍存在许多无有效值区,尤其是海拔大于4 670 m、坡度大于16.5°、坡向为平地的区域,后续研究需注意云雾影响带来的误差,确保研究结果更加客观合理。

3.2 结论

(1)近21 a横断山区植被NDVI呈南高北低、低海拔地区大于高海拔山脉地区的分布格局,随海拔变化规律性显著,存在明显的岭谷差异。高海拔山脉地区植被NDVI不足0.3,而中南部低海拔地区植被NDVI超过0.9。总体上,2000—2020年横断山区植被NDVI呈波动增加趋势,年际变化速率为0.013 (10 a)-1,64.13%的区域植被稳定,极显著增加和显著增加区域占比分别为12.54%和11.77%,其中,思茅市、凉山州和丽江市等地区植被NDVI增加速率较快。

(2)地形因子对横断山区植被NDVI的影响明显。NDVI在海拔小于3 845 m的区域小幅波动,超过3 845 m后呈阶梯式减小;不同坡向植被NDVI差异较小,植被NDVI均值为0.759～0.774,但北坡大于南坡,西坡大于东坡,西北坡最大;植被NDVI在0～38.9°范围随坡度增加呈阶梯式增大,而坡度高于38.9°后则急剧减小。

(3)横断山区不同海拔、坡向和坡度的植被NDVI年际变化速率均大于0,但在海拔小于1 919 m、坡度小于3.8°的平地区域植被NDVI年际增加速率较小,显著退化分布明显;在海拔为1 919～3 162 m,坡度为3.8°～25.1°,坡向为西北坡、西坡和北坡的区域植被NDVI以稳定和增加为主;在海拔为2 739～3 534 m、坡度为22.2°～28.0°、坡向为东坡和西坡的过渡区域,植被变化分布趋势开始出现优势和非优势的转折,植被NDVI易出现波动,是今后生态治理需要着重注意和加强的区域;在海拔大于4 670 m、坡度大于16.5°、坡向为平地的区域MODIS植被监测产品仍存在较多无效值,后期研究需注意。