2006-2013年三江源草地產草量的時空動態變化及其對降水的響應

張雅嫻，樊江文，曹巍，張海燕

(1.中國科學院地理科學與資源研究所，陸地表層格局與模擬重點實驗室，北京100101；2.中國科學院大學，北京100049)

2006-2013年三江源草地產草量的時空動態變化及其對降水的響應

張雅嫻1,2，樊江文1*，曹巍1，張海燕1,2

(1.中國科學院地理科學與資源研究所，陸地表層格局與模擬重點實驗室，北京100101；2.中國科學院大學，北京100049)

三江源地區是我國重要的江河發源地，分析該地區多年草地產草量的時空動態變化，探討產草量與降水量的關系，對于在未來氣候變化情景下合理管理草地、指導畜牧業發展具有重要意義。利用2006-2013年MODIS-NDVI數據和同期442個地面采樣數據，對3個草地類型分別建立NDVI與實測產草量之間的經驗關系模型，并用這些模型推算2006-2013年三江源草地產草量的分布；同時，從三江源不同類型草地產草量與年降水量、不同月份降水量及不同降水累積時期的關系入手，探討三江源地區草地生產力如何響應降水格局的變化。結果表明，從整個三江源地區來看：(1)2006-2013年產草量呈現增加的趨勢，不同草地類型產草量對年降水量變化的響應程度不同。(2)對產草量影響最重要的降水月份是前一年10月，其次是當年4和5月。(3)驅動產草量年際變化最重要的累積降水時期是前一年的10月到當年5月。(4)前一年秋季和當年春季的累積降水量對第二年產草量有著至關重要的影響。

三江源；產草量；NDVI；時空分布；降水格局

作為中國和東南亞地區重要的江河發源地，三江源地區因其復雜的高海拔山地地貌、典型的高寒植被系統和獨特的青藏高原氣候，在全球氣候變化、生態保護等研究領域廣受關注。草地生態系統是三江源地區最主要的生態系統類型，其面積占三江源地區總面積的65%左右，廣闊的草地對三江源地區生態環境、氣候調節有著極其重要的影響。三江源地區的草地生態系統保護不僅影響當地的生態環境和畜牧業生產，對整個中國及東南亞的水源涵養、生態安全和經濟發展都有重大意義。近幾十年來，全球氣候變化和人類活動干擾(如超載過牧、三江源生態環境保護與建設工程的實施等)都直接或間接地對三江源草地生產力產生影響[1-3]。由于三江源地區特殊的生態環境位置，目前對源區的生態環境狀況、草地退化、土地利用/覆蓋變化等研究豐富且較成熟，但對源區多年草地生產力的定量研究尚不足。而對草地生產力進行定量研究，有助于及時準確地掌握草地生產力的時空分布狀況，有利于進一步研究草地生產力對氣候變化的響應機制，更好地指導源區畜牧業發展和生態環境的保護。

大量研究發現，三江源地區氣溫的總趨勢是升高的[4-9]，草地生態系統對增溫的響應結論較為一致，主要表現為生長季提前、生長季的生長加速以及生長季延長[10-11]。但相比于氣溫，降水格局(降水空間格局、降水季節分配及降水年際變化等)的變化要更為復雜得多，具有更強的時空變異性，在不同地區增減趨勢表現出較大的差異，源區降水格局變化趨勢的研究還有很大的爭議[12]。在氣候變暖背景下，如何根據降水格局變化合理調整草地恢復、管理和利用策略，是當下地區乃至國家層面的一項緊迫任務。三江源草地植被生產力如何響應不同時間尺度降水量的變化？什么時期的降水量對三江源草地植被生產力影響更大？本研究試圖從這兩個問題入手，為進一步分析降水格局變化對三江源草地生態系統的影響提供一定的科學參考，以及為在未來氣候變化情景下如何進行草地生態系統管理提供重要理論依據。

1 材料與方法

1.1研究區概況

三江源區地處青海省南部，地理位置位于東經89°45′-102°23′，北緯31°39′-36°12′，行政區域包括玉樹、果洛、海南、黃南4個藏族自治州的16個縣和格爾木市的唐古拉鄉，總面積36.3萬km2，約占青海省總土地面積的50%。屬于青藏高原腹地，以山地地貌為主，地勢由東南至西北逐漸抬升，平均海拔約為4497 km。源區氣候屬典型的高原大陸性氣候，冷熱兩季交替、干濕兩季分明，受到來自南部孟加拉灣暖濕氣流及阿尼瑪卿山和巴顏喀拉山的攔截作用，造成源區由東南至西北溫度和降水量均逐漸降低[13](圖1)。

三江源區主要草地類型為高寒草甸、高寒草原及溫性草原3種[2]，受地勢和水熱條件空間分布影響，源區內由東南至西北出現高寒草甸到高寒草原的過渡，以及東北部集中分布小面積的溫性草原。源區集中著全球大江大河、冰川、雪山、沼澤及豐富的高原生物資源，生態功能影響范圍大。但該地區生態脆弱，草地植被群落結構簡單，對人類活動及氣候變化的響應敏感，極易發生生產力的退化。

1.2地面樣方調查數據

1.3遙感數據與氣象數據

歸一化植被指數NDVI作為反映草地生長狀況的重要遙感參數，在草地生產力遙感估算模型中應用甚廣。本文使用2006-2013年每年6-8月草地生長季的MODIS-NDVI 8 d合成產品，空間分辨率為500 m。通過對每年生長季10期影像進行幾何校正、拼接、最大值合成(Maximum Value Composite Syntheses, MVC)得到研究區2006-2013年每年NDVI最大值合成影像。根據地面樣方數據的采集時間和經緯度坐標信息，利用地理信息系統(Geographic Information System, GIS)技術提取對應年份NDVI最大值合成影像中每個樣方點約1.5 km范圍內9個像元的NDVI均值，建立NDVI與對應樣方產草量干重的數據庫。

研究區2006-2013年的降水空間數據是利用ANUSPLIN進行空間插值得到。

1.4產草量模型建立與驗證

研究區受高海拔地勢及特殊的青藏高原氣候條件影響，草地生產力空間變化大，如果全區采用同一產草量估算模型，難以反映草地生產力的空間差異性。本文結合1∶100萬比例尺的草地類型分布圖，綜合考慮研究區草地類型的空間分布、氣候因素、地形地貌、土壤情況等，以及采樣點的分布，將研究區草原劃分為高寒草甸、高寒草原、溫性草原3個草原區[14-16](圖2)。基于已建立的NDVI與對應樣方產草量干重的數據庫，分區構建地面-遙感相結合的產草量估算模型。

通過分析研究區樣方產草量干重與NDVI散點關系(圖3)，本文分別在3個草原區建立了一元線性函數、對數函數、冪函數、指數函數、二次多項式函數5種回歸模型。經過F檢驗，比較回歸方程的決定系數(R2，相關系數的平方)，并根據預留的地面樣方數據計算均方根誤差(RMSE)和平均相對誤差(REE)，對各個模型進行精度評價，由此選取每個草原區的產草量估算最優模型，推算整個研究區的產草量分布。模型驗證計算公式如下：

(1)

(2)

式中：Yi為樣方i產草量(干重)；Yi′為對應樣方位置模型計算所得產草量；N為樣方數。

所有模型均通過了F顯著性檢驗，且R2均大于0.4，表明NDVI與不同草地類型產草量顯著相關。不分區建立的模型中，指數函數關系模型的相關性最高。而分區建立的模型中，高寒草甸區、高寒草原區、溫性草原區相關性最高的函數關系分別是一元二次函數、指數函數和一元二次函數。造成這種差異的原因可能是不同草地類型植被功能群組成特征、氣候條件以及其所處的地形地勢不同。綜合比較后，分別選取指數函數、一元二次函數、指數函數和一元二次函數作為不分區、高寒草甸區、高寒草原區、溫性草原區的最優模型，并用預留的采樣數據進行了精度檢驗。經計算(表1)，不分區推算的三江源產草量相對誤差要大于分區推算的三江源產草量相對誤差。單獨來看，溫性草原區和高寒草原區的相對誤差較小，而高寒草甸區的相對誤差相對較大。綜合來看，分區建立不同估算模型再推算整個研究區產草量的方法建立的模型精度更高，更能體現出研究區內不同草地類型區間的差異。

在設計產品時，必須注意藝術性與實用性的結合。一般來說，在保證產品功能的基礎上，它是否具有更好的美學形式，直接影響消費者的消費欲望。在設計產品時，設計師意識到形狀的統一和變化功能，考慮模型的比例、規模和平衡，確保設計符合美學原則，為人們提供良好的視覺體驗。比如設計水瓶的時候，都要考慮到盲人，要設計符合人手大小的水壺，也要設置盲文提醒，方便特殊人士也能夠享受到同樣的消費。

1.5產草量與降水量關系建立

本文對產草量與降水量關系的研究，是基于442個地面采樣數據與逐月降水數據建立回歸相關模型，來開展不同時期降水對草地生產力的影響分析，不同時期降水量對產草量的影響用決定系數來衡量。不同時期降水包括了1-12月年降水、不同月份降水、不同季節降水、不同累積降水時期降水，其中春、夏、秋、冬各季時間分別為3-5月、6-8月、9-11月、12-2月。

圖1 三江源地理位置Fig.1 Geographic location of the Three River Headwater Region

圖2 草原類型圖Fig.2 Grassland classing in the Three River Headwater Region

在探討不同月份降水量與產草量關系時，將前一年生長季也納入討論范圍，選擇前一年6月-當年8月逐月累積降水量與產草量作相關性分析，以此來比較不同月份對當年產草量影響的差異。

為揭示不同累積降水時期對產草量影響作用的強度，本文結合單獨月份降水量對產草量影響大小的結果，考慮到降水對草地生產力影響的滯后效應，按6個時間方向設計累計降水時期并逐一分析產草量與不同累計降水時期降水量的相關關系。分別從前一年9月、前一年10月和前一年6月按時間順序逐月順推或逆推直到滿12個月，每個累積降水時期比前一個降水時期多一個月的降水累積量。

圖3 不同草地類型地面實測產草量與NDVI散點關系圖Fig.3 Scatter diagram comparing ground grass yield value and NDVI (normalized difference vegetation index) of different grassland type region

表1 不同草地類型區優選模型及精度驗證Table 1 Estimation accuracy of different grassland type region models

注：a)方程均通過0.01水平下的統計檢驗；b)Y為產草量干重，單位為kg/hm2；c)分區計算三江源全區的最優模型是由溫性草原區、高寒草原區和高寒草甸區的最優模型組合組成，表格中不再重復展示。

Note： a) All the equations were statistically tested by 0.01 level; b)Yis the weight of grassland yield and it’s unit is kg/hm2; c) The optimal model of Three River Headwater Region with multizone is composed of the optimal model of the temperate steppe type, the alpine steppe type and the alpine meadow type, which is not repeated in the Table.

2 結果與分析

2.1產草量的時空動態變化

經計算，三江源全區草地2006-2013年平均產草量為490.39 kg/hm2，在空間上呈現出東南-西北遞減的格局。不同草地類型的年平均產草量差異較大，計算結果顯示，源區內草原類產草量要低于草甸類產草量。

在時間序列上，2006-2013年三江源全區草地產草量呈現(年際變異系數6.78%)增加的趨勢，經計算8年來產草量的回歸傾向率為2.39 kg/(hm2·yr)。不同草地類型區產草量年際間增減的變化趨勢與三江源全區基本一致，各草地類型區總體產草量均呈現增加趨勢，但增加幅度不同。其中，溫性草原年際變異(年際變異系數8.7%)最大且產草量增加趨勢[產草量回歸傾向率10.71 kg/(hm2·yr)]最為明顯。高寒草甸區與高寒草原區呈現相似的增加趨勢，高寒草甸區2.12 kg/(hm2·yr)，高寒草原區2.87 kg/(hm2·yr)(圖4)。

2.2降水量與產草量的關系

2.2.1年降水量與產草量的關系 研究結果發現，在整個三江源地區，產草量隨年降水量的增加呈冪函數形式增長(圖5，R2= 0.309，P<0.001)。不同草地類型區產草量與年降水量相關性、響應程度均有所差異，其中溫性草原產草量對年降水量增加的響應程度最明顯(斜率最高，為3.697，P<0.001)，產草量與年降水量的相關性也最高。而高寒草甸區和高寒草原區產草量對年降水量增加的響應程度相近(高寒草甸區斜率為1.462，高寒草原區斜率為1.169，P<0.001)，但產草量與年降水量的相關性高寒草原區要更高一些，但R2都低于0.1。

圖4 2006-2013年三江源地區草地產草量回歸傾向空間格局Fig.4 Spatial pattern of the regression slope of grassland yield in the Three River Headwater Region from 2006 to 2013

圖5 不同草地區地面實測產草量與年降水量散點關系圖Fig.5 Scatter diagram of ground grass yield value and annual precipitation of different grassland region

2.2.2不同月份降水量與產草量的關系 總體來看(圖6)，對三江源草地生產力影響最大的降水月份是前一年10月，其次生長季之前的兩個月(4月和5月)，在生長季里7月份降水量與產草量相關性有一個小峰值，但是前一年和當年生長季6-8月都沒有顯示出很高的相關性。不同草地類型區產草量與各月份降水量的相關關系有所差異。高寒草原區與三江源的整體情況相似，只是相關性要更低。對高寒草甸區草地生產力影響最大的降水月份是4月，其次是前一年10月，而5月并沒有顯示出較高的相關性，生長季的情況與三江源整體情況基本一致。溫性草原區的情況完全不同，前一年9月的降水量與產草量的相關性決定系數最高，其次是5月，生長季6-8月的相關性逐月遞減，但相對較高。

圖6 不同草地區地面實測產草量與各月份降水量相關關系Fig.6 The association between ground grass yield value and monthly precipitation of different grassland region

2.2.3不同累積降水時期與產草量的關系 結果顯示，對整個三江源區草地而言，影響產草量最重要的累積降水時期是前一年的8月到當年5月(圖7)。分不同草地類型來看，對產草量最重要的累積降水時期各有不同，高寒草甸區與整個三江源區相同是前一年的8月到當年5月，高寒草原區是前一年6月到當年1月，溫性草原區是前一年的9月到6月。

本文還研究了不同季節累積降雨量與產草量的關系，發現對整個三江源區產草量最重要降水季節是春季(3-5月，R2=0.592)，其次是前一年的秋季(9-11月，R2=0.556)。研究還發現，整個三江源區前一年生長季(6-8月)的累積降水量(R2=0.498)對產草量的影響要大于當年生長季的累積降水量(R2=0.397)。

圖7 三江源全區實測產草量與前一年8月—當年5月累積降水量散點關系圖Fig.7 Scatter diagram of ground grass yield value and cumulative precipitation from August of the last year to May of this year of the Three River Headwater Region

3 討論與結論

研究結果表明，不同草地類型產草量的時空變化存在較大差異。這主要是與不同草地類型區本身植被群落結構不同，以及自然條件(水熱條件、地形地貌、土壤、水文)的區域差異有關。三江源地區草地生產力的時空差異性體現在：在空間上，呈現出東南-西北遞減的格局，出現該格局的原因：一方面是受三江源地區由東南至西北地勢逐漸抬升影響，海拔差異造成溫度、光照強度等的差異；另一方面是受到來自南部孟加拉灣暖濕氣流及阿尼瑪卿山和巴顏喀拉山的攔截作用的影響，造成自東南向西北溫度和降水量均逐漸降低。在時間序列上，2006-2013年三江源地區整體草地產草量呈現增加趨勢，不同草地類型區產草量年際間增減的變化趨勢與三江源全區基本一致，各草地類型區總體產草量均呈現增加趨勢，但增加幅度不同，主要表現在溫性草地類產草量的增加趨勢大于高寒草地類。出現這種增加趨勢原因可能是氣候暖濕化給源區內草地植被生長提供好的水熱條件，以及人類恢復和治理活動的共同影響作用[17-18]。

不同草地類型區草地生產力對年降水量有著的不同響應。主要表現為：整個三江源地區產草量與年降水量呈冪函數關系，不同草地類型產草量對年降水量增加的響應程度不同，溫性草地類>高寒草地類。出現這種響應程度差異的原因很可能是海拔和溫度的共同作用結果，溫性草地區向高寒草地區過渡，海拔逐漸升高，隨著海拔的升高，年均溫依次降低。溫性草原區海拔低，熱量、土壤條件最好，植被群落結構相對復雜，已經有灌叢分布，地表及植被的蒸散量相對較小，但該地區的水分條件最差，降水量的增加能很好地為植被利用。隨著海拔的升高，植被葉面積縮小、葉面內卷，植被群落結構趨于簡單，表土覆蓋趨于荒漠化，同時氣候變暖使地表及植被的蒸散量加大，植被對降水變化的響應減小[19-20]。

在對產草量月尺度降水量關系進行分析時發現：對整個三江源地區產草量影響最重要的降水月份是前一年10月，其次是4月和5月。三江源地區受高海拔地勢限制，雖地處溫帶，但終年氣溫低，冷季時間長，且土壤封凍早，凍結期長。陳瓊等[19]以旬為單位研究發現三江源地區每年4月開始解凍，5月開始絕大多數地區溫度上升至0 ℃以上，植被返青開始，到9月氣溫開始降低，植被生長結束。9月氣溫降低后，植被開始枯黃，此時蒸散量小、植被覆蓋度又大，10月土壤開始封凍。因此9-10月的降水量易貯存于土壤中，對土壤水分起到一定的保墑作用，能為第二年的草地生長發育提供水分條件的需要，因而對第二年草地的產草量有極大影響。三江源地區植被類型以短根莖、密叢型為主，土壤水分下滲不明顯，能夠很好地在4-5月土壤解凍時將融化的水分和自然降水聚集于地表上層，為返青后的植被生長提供良好的水分條件。另外，4-5月降水還可以保持較高土壤濕度，緩解土壤解凍后因氣溫低和春季溫度劇烈變化導致的凍傷現象，因此，4、5月降水量直接影響著當年產草量[21-22]。

基于上述分析，不難發現在季節尺度上，前一年秋季和當年春季的累積降水量對整個三江源地區的當年產草量有著至關重要的影響。這一結論與李輝霞等[23]基于NDVI植被與降水量關系的研究結果相一致，段曉鳳等[24]也認為前一年秋季以來降水偏少將推遲草地植被返青。三江源地區受海拔因素影響，冬季(12月-翌年2月)降水少，局部地區甚至無降水，降水以降雪為主，大部分的降雪不能滲入土壤，而是在風吹、蒸發等過程中散失，很大程度上形成的是無效降水，使植被生長發育受限。而夏季(6-8月)降水因降水的滯后效應，對當年植被生長的影響相比于春季和前一年秋季要小[24]。計算發現，前一年夏季累積降水量對第二年草地生產力的影響甚至大于當年夏季累積降水量。

研究結果顯示，跨年的累積降水量對當年產草量的影響要明顯高于當年的累積降水量，1-12月年降水量與當年產草量相關性(圖4，R2=0.309)遠低于前一年的8月到當年5月累積降水量與產草量的相關性(圖7，R2=0.458)。而現有的草地生產力預報及生產潛力評估模型研究中，設計與降水量有關參數時只考慮了當年降水量對生產力的影響，目前廣泛應用在氣候生產潛力評估中的邁阿密模型，也是應用當年的年降水量[25-29]。基于本研究結果，建議在構建草地生產力預報模型時，對降水量的處理應充分考慮前一年降水量對當年草地生產力的影響。

本研究采用遙感與地面采樣相結合的方法進行產草量估算，結果有一定的不確定性。一方面受三江源地區復雜的地形地貌影響，草地生產力的空間異質性大，采樣工作進行困難，采樣點難以覆蓋全源區內不同地區，采樣點數量不足，使模型存在一定的不確定性。另一方面，草地生產力的變化還受土壤、地勢等環境因素和生態保護工程、放牧等人類活動因素影響，而這些因素研究中考慮的不足，有待于進一步研究。此外，在研究產草量對降水的響應時，只討論了不同時間尺度降水累積量對產草量的影響，降水和溫度的耦合以及降水季節分配、極端降水事件、降水間隔、不同降水強度事件大小等降水格局的變化對產草量的影響有待于進一步的研究。

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SpatialandtemporaldynamicsofgrasslandyieldanditsresponsetoprecipitationintheThreeRiverHeadwaterRegionfrom2006to2013

ZHANG Ya-Xian1,2, FAN Jiang-Wen1*, CAO Wei1, ZHANG Hai-Yan1,2

1.KeyLaboratoryofLandSurfacePatternandSimulation,InstituteofGeographicSciencesandNaturalResourcesResearch,ChineseAcademyofSciences,Beijing100101,China; 2.UniversityofChineseAcademyofSciences,Beijing100049,China

The Three River Headwater Region is one of the source areas of China’s major rivers. For better grassland management under future climate change scenarios and for the sustainable development of animal husbandry in this region, it is very important to understand the spatiotemporal dynamic changes of grassland yield and the relationship between grassland yield and local precipitation. In this study, we used MODIS-NDVI (Moderate Resolution Imaging Spectrometer-Normalized Difference Vegetation Index) data and 442 ground sampling data from 2006 to 2013 to construct empirical models for the correlation between NDVI and the yields of three types of grasslands. Then, we used these models to estimate the distribution of grassland yield in The Three River Headwater Region during 2006-2013. We also studied the response of grassland productivity to changes in precipitation patterns in the Three River Headwater Region based on the correlation between grassland yield and annual, monthly, and cumulative precipitation. The major conclusions were as follows: (1) Grassland yield showed an increasing trend during 2006-2013 in the Three River Headwater Region, and the yield of different grassland types showed different responses to annual precipitation. (2) The most important rainfall month for grassland yield was October of the previous year; rainfall in April and May of the current year also strongly contributed to grassland yield. (3) The cumulative precipitation from October (previous year) to May in the current year was the main cause of inter-annual variations in grassland yield. (4) The cumulative precipitation in autumn of the previous year and in spring of the current year was a key factor in current-year grassland output.

Three River Headwater; grassland yield; NDVI; spatial-temporal distribution; precipitation pattern

10.11686/cyxb2017008http//cyxb.lzu.edu.cn

張雅嫻, 樊江文, 曹巍, 張海燕. 2006-2013年三江源草地產草量的時空動態變化及其對降水的響應. 草業學報, 2017, 26(10): 10-19.

ZHANG Ya-Xian, FAN Jiang-Wen, CAO Wei, ZHANG Hai-Yan. Spatial and temporal dynamics of grassland yield and its response to precipitation in the Three River Headwater Region from 2006 to 2013. Acta Prataculturae Sinica, 2017, 26(10): 10-19.

2017-01-09；改回日期：2017-03-15

青海省科技支撐計劃項目(2015-SF-A4-1)資助。

張雅嫻(1992-)，女，遼寧東港人，博士。E-mail: zhangyx.15b@igsnrr.ac.cn

*通信作者Corresponding author. E-mail: fanjw@igsnrr.ac.cn