基于GIS的中國草地合理載畜量空間化

劉丹陽，王鵬遠，岳曉霞，柳小妮

(1.甘肅農業(yè)大學 草業(yè)學院/草業(yè)生態(tài)系統(tǒng)教育部重點實驗室/甘肅省草業(yè)工程實驗室/中-美草地畜牧業(yè)可持續(xù)發(fā)展研究中心，甘肅 蘭州 730070；2.內蒙古大學生命科學學院，內蒙古 呼和浩特 010021；)

基于GIS的中國草地合理載畜量空間化

劉丹陽1，王鵬遠2，岳曉霞1，柳小妮1

(1.甘肅農業(yè)大學 草業(yè)學院/草業(yè)生態(tài)系統(tǒng)教育部重點實驗室/甘肅省草業(yè)工程實驗室/中-美草地畜牧業(yè)可持續(xù)發(fā)展研究中心，甘肅 蘭州 730070；2.內蒙古大學生命科學學院，內蒙古 呼和浩特 010021；)

天然草地合理載畜量是反映草地合理利用強度的基本單位。為提高草地合理載畜量的劃分精度，根據“極大似然逼近原理”，創(chuàng)建了異質因子控制下的“線性回歸+區(qū)域化值殘差修正”數據空間化方法。以全國草地資源調查匯總數據中縣域理論載畜量和1∶400萬中國草地資源圖為基礎數據，采用分省控制構建了理論載畜量與植被類型-生產力異質植被斑塊的線性回歸模型，其判定系數由全國模型下的0.867提高到0.937，擬合優(yōu)勢度較高，所獲得的中國公里格網草地合理載畜量分布圖空間化精度也較高。中國公里格網草地合理載畜量分布圖不僅表明了不同類草地因生產力的不同有不同的放牧要求，也體現了不同環(huán)境條件下草地載畜能力的差別，有效反映了單位面積內草地植被載畜-生產力水平，為生態(tài)治理和草地資源保育工作中合理制定草地利用強度提供了理論參考。

GIS；多元線性回歸；草地；載畜量；空間化

草地資源作為可循環(huán)再生的自然資源，在維持生態(tài)系統(tǒng)平衡的同時，也是畜牧業(yè)發(fā)展重要的物質基礎[1]。中國草地面積廣大，草地類型豐富，可利用價值與用途多種多樣，但同時卻面臨消失速度快、管理模式粗放、超載過牧以及草地生態(tài)退化狀況嚴重等突出問題[2-4]。天然草地的合理載畜量正是反映這一資源承壓狀況的重要指標之一[5,6]，我國公認的天然草地合理利用強度也以天然草地合理載畜量為基本單位[7,8]。如何科學的確定草地合理載畜量，避免因盲目追求經濟效益而肆意增大草原放牧率致使草畜關系失衡，同時提高草地生產力，引導草地畜牧業(yè)可持續(xù)發(fā)展以及合理利用草原、改善草原生態(tài)環(huán)境、維護生態(tài)平衡、實現草地資源可持續(xù)利用以及社會和經濟可持續(xù)發(fā)展有著十分重要的作用[9]。

國外對于草地載畜量確定的研究已有不少成果[10-14]，我國有關如何估算草地載畜量的研究也較多，如趙有益等[15]基于灰色-馬爾科夫殘差預測模型預測了甘南草地載畜量；辛有俊等[16]參考農業(yè)部《天然草地合理載畜量的計算》(NY/T636-2002)評價了青海省草地載畜量與載畜壓力；秦泗國等[17]對西藏那曲草原的研究表明，那曲草原整體處于超載狀態(tài)，且載畜量持續(xù)增加。

載畜量的估算方法多樣，在一般的草地資源調查成果中，載畜量數據表現為行政區(qū)劃單元(如市、縣)為記錄的表格數據。用這種數據來表達草地載畜量的空間分布格局時存在2個方面的主要問題。一是空間精度不高，二是以縣級行政區(qū)為基本單元制定草地的載畜量，部分草地生產力相對較差卻仍有一定載畜能力的縣(市/區(qū)/旗)，因草地資源匱乏沒有調查結果而缺少對應的草地載畜量，導致草地合理載畜量數據不完整[18]。為此，廖順寶等[18]根據屬性數據空間化思路，利用模型計算與殘差修正相結合的技術方法，將20世紀80年代全國草地理論載畜量調查數據，從市縣單元轉換到公里網格尺度這一更細的空間尺度上。廖順寶等[18]的分析手段側重于地學矢量目標，為突出草地載畜量和草地生產力之間的關系，本研究在其研究基礎上，根據“極大似然逼近原理”，以全國草地資源調查匯總數據中縣域理論載畜量和1∶400萬中國草地資源圖為基礎數據，采用分省控制，構建理論載畜量與不同類草地的面積和產草量2個因子密切相關的植被類型-生產力異質植被斑塊的線性回歸模型，探明草地植被空間異質結構下的放牧合理承載能力，提高草地合理載畜量的劃分精度，為生態(tài)治理和草地資源保護工作中合理制定草地利用強度提供理論參考。

1 數據來源及研究方法

1.1 數據來源

中國1∶400萬草地分類圖和中國1∶400萬縣級行政區(qū)劃圖來源于地球系統(tǒng)科學數據共享平臺(www.geodata.cn)。中國1 km空間的空間分辨率基礎地理數據來源于美國地質調查局(United States Geological Survey,USGS;www.usgs.gov)。中國分縣(市/區(qū)/旗)草地合理載畜量和單位面積產草量數據來源于《中國草地資源數據》[19]。

1.2 研究方法

在Arc Map 10平臺上，以省為單位(草地面積較小且相鄰的省份歸并處理，如廣東、廣西和海南省)，創(chuàng)建中國1∶400萬草地分類圖中18個草地類的幾何分離斑塊，以單位面積(1 km2)內的草地載畜量為因變量，各類草地的面積和其產草量的乘積為自變量，建立多元回歸模型。

為解決線性回歸過程中部分小樣本與擬合直線偏離程度較大的問題，將載畜量統(tǒng)計數據插值為柵格圖層并與回歸模擬載畜量的柵格圖層進行代數運算，計算兩者間的殘差，最后在Arc Map 10平臺上將殘差插值為柵格圖層對回歸模擬載畜量分布圖加以修正，進而實現全國草地合理載畜量的空間化。

利用SPSS統(tǒng)計分析軟件建立多元回歸模型，同時對回歸方程進行擬合優(yōu)度檢驗、回歸系數的顯著性檢驗和殘差分析，以證明模型的可靠性。

2 結果與分析

2.1 草地類的合理載畜量回歸模型

全國18個草地類合理載畜量的線性回歸模型為：

y=111.770x1+39.902x2+8.373x3+30.434x4+1.778x5+40.159x6+74.550x7+3.974x8+52.592x9+338.321x10+255.979x11+446.260x12+492.910x13+553.951x14+119.583x15+257.989x16+79.554x17+312.687x18

式中：y-單位格網的內草地合理載畜量(羊單位/km.a)；x1,x2,…,x18-單位格網內不同類草地的面積(km2)，常數項為0(無草地即無載畜量)。

SPSS回歸分析結果表明，通過觀察調整后的判定系數為0.867，擬合優(yōu)度較高，線性關系顯著。回歸方程的顯著性檢驗結果表明(表1)，18個草地類變量均大于顯著性水平，模型代表性較好。

表1 全國18類草地合理載畜量回歸方程的顯著性檢驗Table 1 Significance test of regression equation of reasonable carrying capacity in China

2.2 草地合理載畜量的空間分布

對全國以及北方草地(草地面積占全國草地面積70%)所在的幾個省的公里格網草地合理載畜量回歸分析結果(表2)表明，分省模型的判定系數由全國模型下的0.867提高到0.937(平均值)。全國和分省模型顯著性檢驗的概率均為0，小于顯著性水平0.05。殘差修正后得到全國公里格網的草地合理載畜量空間分布圖。單位面積草地合理載畜量在全國范圍內總體表現出隨降水量減少而降低的趨勢，尤其在東北-內蒙古一帶更為明顯(圖1)。同時，川西北-甘肅甘南-青海玉樹環(huán)高原暖濕氣流焚風草地區(qū)也印證了這一趨勢[20,21]。

圖1 中國公里格網草地合理載畜量分布Fig.1 Distribution of reasonable carrying capacity for Chinese grassland

表2 全國及分省公里格網草地合理載畜量回歸分析Table 2 Regression analysis of 1 km2 grid grassland reasonable carrying capacity in nation and provinces

中國單位面積草地合理載畜量與草地生產力密切相關。大興安嶺、川西北、太行山山麓、山西河谷臺地和天山—準格爾盆地-阿爾金山山地焚風坡以及河北承德等地的林緣草地，合理載畜量明顯高于周圍地區(qū)；西藏拉薩河谷地帶和藏滇交界的長江、瀾滄江以及雅魯藏布江河谷地帶，單位面積的草地合理載畜量呈現出與森林草地分布相符的條帶狀高值區(qū)。而巴丹吉林沙漠、騰格里沙漠周邊及內蒙古阿拉善盟-甘肅酒泉地區(qū)、中巴阿拉山口沿線和西藏阿里地區(qū)因氣候條件惡劣、土地沙化和荒漠化程度較高，其單位面積合理載畜量最小；雨量條件較差且開發(fā)歷史時間較長的西北內陸地區(qū)如祁連山山麓、賀蘭山山麓和六盤山地區(qū)，反而在山區(qū)呈現單位面積草地合理載畜量較高的特點，這與西北地區(qū)山地冷蒸發(fā)水循環(huán)下的地表濕潤度較高有關[22，23]。

3 討論與結論

草地合理載畜量由單位面積草地產草量、利用方式和利用周期等參數計算得到，其反映了理想化環(huán)境和生理條件下現實草地在確定時間內能夠容納的食草動物(綿羊單位)的數量[24-26]，對確定草地合理載畜量具有重要意義。草地的合理載畜量和草地的類型密切相關，草地退化、沙化和荒漠化等牧場條件惡化問題對草地合理載畜量也有一定的影響。

從生產應用角度分析，按照草地產草量估測草地載畜量更為科學、合理。研究采用分省控制，構建了理論載畜量與中國18個草地類的分布面積和產草量之間的線性回歸模型，充分說明了載畜量是衡量草地生產能力的重要指標。草地的生產能力和草地類型密切相關，而草地的類型又因高度變化和不同經緯度下的積溫、濕潤度變化而不同，因此，草地合理載畜量空間化過程中，空間因子至關重要。而殘差修正已被證明是一種較好的減小GIS空間插值結果誤差的方法[27，28]。通過殘差修正，在一定程度上降低了可能因地形變化導致1 km2面積內的草地類變化帶來的誤差，提高了中國草地合理載畜量的空間化精度。得到的全國公里格網草地合理載畜量的空間分布圖的分析結果也表明，不同類草地因生產力的不同對放牧有不同的要求，在不同環(huán)境條件下草地的載畜能力亦有差別。

此次研究的不足之處在于建立多元回歸模型的過程中，對小斑塊賦予的權重值在一定程度上比大斑塊略低，而這些小斑塊恰是由于地形多變，加之開墾、濫挖和過牧等人類活動導致的草原景觀破碎化，因而模型中存在數據值向大斑塊偏移的現象[29]，對中國南方(胡煥庸線以東)區(qū)域的回歸程度不是很理想。同時，研究使用的基礎數據為第1次全國草地資源調查匯總數據中的縣域理論載畜量和1∶400萬中國草地資源圖，雖然數據的時效性不足，但已是迄今為止最完善、最全面的全國草地資源調查資料，故研究結果同樣具有一定的參考價值。如能結合草地資源的利用現狀，將會取得更滿意的結果。

[1] 呼格吉勒圖.錫林河流域草地現狀及冷季載畜量研究[D].呼和浩特:內蒙古大學,2007:1-2.

[2] 侯學煜.中國植被地理及優(yōu)勢植物化學成分[M].北京:科學出版社,1982:1-10.

[3] 吳靜,王錚.2000年來中國人口地理演變的Agent模擬分析[J].地理學報,2008,63(2):185-194.

[4] 石玉林.農業(yè)資源合理配置與提高農業(yè)綜合生產力研究[M].北京:中國農業(yè)出版社,2008:28-36.

[5] ARTHUR W SAMPSON.Range and Pasture Management[M].New York:John Wiley & Sons,1923:328.

[6] 任繼周.放牧,草原生態(tài)系統(tǒng)存在的基本方式-兼論放牧的轉型[J].自然資源學報,2012,27(8):1260-1275.

[7] 蘇大學.天然草地合理載畜量的計算[S].北京:中國標準出版社,2003:2-8.

[8] 董世魁.什么是草原載畜量[J].國外畜牧學-草原與牧草,1998(1):6-10.

[9] 蔚俊,龍瑞軍,高新才,等.甘肅甘南地區(qū)草畜平衡現狀與發(fā)展對策[J].草原與草坪,2007,15(3):52-56.

[10] Jagtap S,A missah Arthur A.Stratification and synthesis of crop livestock production system using GIS[J].1999,47,573-582.

[11] Millar J,Connell J.Strategies for scaling out impacts from agricultural systems change:the case of forages and livestock production in Laos,A gric Hum Values[J].2010,27:213-225.

[12] Bell R H V.Carrying capacity and off take quotas[C]∥Conservation and Wildlife Management in Africa.Washington:US Peace Corps,1985,74-101.

[13] Stephen S,Scoones I.Opportunistic and conservative pa-storal strategies:Some economic arguments[J].Ecological Economics，2006,58:1-16.

[14] Rudner M,Biedermann R,Schroder B,etal.Integrated Grid Based Ecological and Economic(INGRID)landscape model-A tool to support landscape management decisions[J].Environmental Modeling & Software,2007,22(2):177-187.

[15] 趙有益,林慧龍,張定海,等.基于灰色-馬爾科夫殘差預測模型的甘南草地載畜量預測[J].農業(yè)工程學報,2012,28(15):199-204.

[16] 辛有俊,杜鐵瑛,辛玉春,等.青海草地載畜量計算方法與載畜壓力評價[J].青海草業(yè),2011,20(4):13-22.

[17] 秦泗國,鐘國輝,王景升.那曲草地氣候格局對草地NPP的影響及載畜量研究[J].干旱區(qū)資源與環(huán)境,2010,24(7):159-164.

[18] 廖順寶,秦耀辰.草地理論載畜量空間化方法及應用[J].地理研究,2014,33(1):179-190.

[19] 中華人民共和國農業(yè)部畜牧獸醫(yī)司等.中國草地資源數據[M].北京:中國農業(yè)科技出版社,1994：1-60

[20] 馬春梅,賈鮮艷,楊靜,等.內蒙古草地生態(tài)環(huán)境退化現狀及成因分析[J].內蒙古農業(yè)大學學報,2000,21(1):117-120.

[21] 李博.我國草地資源現狀及其管理對策[J].大自然探索,1997,59(16):12-14.

[22] 陳明榮.對于干濕氣候區(qū)劃指標問題的探討[J].西北大學學報(自然科學版),1974(2):111-119.

[23] 崔洋.青藏高原陸面過程與亞洲夏季風系統(tǒng)聯(lián)系的研究[D].蘭州:蘭州大學，2010:29-39.

[24] 胡式之.植物生態(tài)學、地植物學第一次學術會議[J].科學通報,1963(1):63.

[25] 戈峰.現代生態(tài)學[M].北京:科學出版社,2008:33-65.

[26] 林慧龍.草地凈第一性生產力與≥0℃年積溫、濕潤度指標間的關系[J].草業(yè)科學,2005,6(22):8-10.

[27] 郭婧,柳小妮,任正超.基于GIS模塊的氣象數據空間插值方法新改進-以甘肅省為例[J].草原與草坪,2011,31(4):41-45.

[28] 王紅霞,柳小妮,任正超,等.降水量的空間插值方法研究-以甘肅省為例[J].草原與草坪,2012,32(5):12-16.

[29] 陳顯明.分析數據處理中應用回歸分析法的討論[J].計算機與應用化學,1988,5(2):146-148.

GIS-based spatial simulation of reasonable carrying capacity of grasslands in China

LIU Dan-yang1，WANG Peng-yuan2，YUE Xiao-xia1，LIU Xiao-ni1

(1.CollegeofPrataculturalScience,GansuAgriculturalUniversity/KeyLaboratoryofGrasslandEcosystem，MinistryofEducation/PrataculturalEngineeringLaboratoryofGansuProvince/Sino-U.S.CentersforGrazinglandEcosystemSustainability,Lanzhou730070,China；2.SchoolOfLifeSciences,InnerMongoliaUniversity,Hohhot010021,China)

Reasonable carrying capacity of grassland is a fundamental measure for maintaining proper utilization of grassland resources.In order to improve the accuracy in estimating the reasonable carrying capacity,the ‘Maximum Likelihood Estimate’ modeling method was used to develop a ‘multi-variable linear return analysis & residual correction’ approach based on the heterogeneous variables.The calculated carrying capacity for counties obtained from the Chinese Grassland Resources Survey and the 1∶4000000 Grassland Resource Map were used as the data source for modeling analyses.A linear regression model was developed to simulate the carrying capacity for different provinces by using vegetation type and heterogeneous plant production as independent variables.This method not only significantly improved the coefficient of determination from 0.867 of the national model to 0.937 of current model,but also improved the accuracy of the national reasonable carrying capacity map.The outcomes from this study provided indication on the stocking rate and productivity of per land area for different grassland types,which can be used to facilitate the decision making in grassland management.

GIS;multiple linear regression;grassland;reasonable carrying capacity;spatialization

2015-04-20；

2015-09-29

“草業(yè)生態(tài)系統(tǒng)教育部重點實驗室(甘肅農業(yè)大學)開放課題”(No.CYZS-2011014)資助

劉丹陽(1989-)，女，滿族，碩士研究生。 E-mail：liudy198905@126.com 王鵬遠為通訊作者。

S 812.8

A

1009-5500(2015)05-0092-05