新疆草地地上生物量時空變化及對氣候因子的響應

中圖分類號：S812 文獻標識碼：A 文章編號：1007-0435（2025）07-2320-13

doi：10.11733/j.issn.1007-0435.2025.07.026

引用格式：，等.新疆草地地上生物量時空變化及對氣候因子的響應[J].草地學報，2025，33（7）：2320 -2332 WANG Sheng-ju，LIU Wen-hao，JINGui-li，et al. Temporal and Spatial Changes of Grassand Aboveground Bio mass and Its Response to Climate Factors in Xinjiang[J]. Acta Agrestia Sinica，2O25，33（7） ：2320-2332

Temporal and Spatial Changes of Grassland Aboveground Biomass and Its Response to Climate Factors in Xinjiang

WANG Sheng-ju ^1，2，3 ，LIU Wen-hao1，2.3， JIN Gui- ?li^1，2，3* ， CUI Guo-ying4， ZHANG Yong-juan ⁴ ， WEI Xiu-hong4，LI Chao1，2.3，CHEN Meng-tian1.2.3，LI Wen-xiong1.2.3， DU Wen-lin1.2.3

（1.CollgofrassadSieeijanggriculturalUniversitUrui，Xijag30，Chia;2.XijagKyLborato

resourcesandolUruiiinKebatoyfsandoudidest

China，MinistrucatiUigin;4UilsaeialtesiiU grass seedling station），Urumqi，Xinjiang 830o92，China）

Abstract：Timely and accurate estimation of aboveground biomass （AGB） is of great significance for grassland production and ecological evaluation.In this study，we used Landsat-NDVIdata from 199O to 2O22 and field measurements to construct an AGB inversion model to analyze the temporal and spatial variation characteristics of grassland yield over 33 years. The results showed that： （1） The inversion model， y=743.9000x²- 9 8.3630x+49.2360 ，constructed by normalized difference vegetation index and ground measured data had the best fitting effect，with an accuracy of 63.70% ；（2）From 1990 to 2022，the grassland AGB showed an increasing trend and a low value in the mountainous high plain area of the northwest mountainous area.Among the14 prefectures and cities，the Ili Kazak Autonomous Prefecture had the highest average AGB over the years，reaching 31.70g?m^-2 ；Among the 11 grassland types，the AGB of lowland meadow grassland was relatively stable compared to other types，and the average AGB of meadow grassland was higher than that of steppe and desert grassland;（3） Grassland AGB was highly corelated with temperature and precipitation，and the most obvious places were the Tianshan Mountains，the Altai Mountains，the marginal desert areas of the Tarim Basin，and the Kunlun Mountains. The results provided a reference for grasping the multi-year variation of grassland AGB and accurately estimating grassland amount and carbon storage in Xinjiang.

Key words：Grassand aboveground biomass;Normalized vegetation index;Inversion;Landsat

草地地上生物量（Aboveground biomass，AGB）是表征植被生長狀況、衡量初級生產力的基礎指標，對草地載畜能力起決定性作用1。反演天然草地的AGB，了解大面積草地植物生物量的空間動態分布及變化規律，對于評價草地初級生產力、確定草地合理載畜量、確保草地生態安全具有重要的實用價值。目前，草地AGB的估測方法有實地測量和遙感估測2種，傳統的調查往往耗時且對草原具有破壞性，遙感技術具有宏觀、連續、長期的對地觀測能力，為大范圍草地植被生物量的動態監測提供了可能2-4。隨著遙感數據的不斷完善，利用長期地面植被遙感數據動態監測草地植被變化是目前植被生態遙感領域的研究熱點[5-6]。例如，張雅等利用Landsat8遙感數據提取6種常用植被指數，運用統計分析方法建立了天山北坡紫泥泉牧場陽坡與陰坡的草地生物量遙感預測模型，并進行了生物量空間反演與驗證；趙慧芳等8基于中分辨率成像光譜儀（Moderate-resolution imagingspectroradiometer，MODIS）的歸一化植被指數（Normalized difference vegetation index，NDVI）數據結合野外調查，構建了青海省草地地上生物量遙感估算模型，為青海省草地資源保護和草地資源利用提供了科學依據；Zhou等9利用MODIS-NDVI數據集結合機器學習算法構建了三江源地區2001—2019年草地生物量估測模型，認為高精度曲面模型能更準確反演草地地上生物量的空間分布特征。以上研究表明，牧草生長期的地上生物量與NDVI密切相關，且LandsatTM/ETM，MODIS數據和植被指數方法在植被生態監測方面得到廣泛應用，同時也說明了生物量調查數據與衛星遙感技術相結合，是評估區域尺度草地AGB的有效途徑。

新疆獨特的自然環境和地貌條件，造就了新疆生態環境的多元性和復雜性，為多樣的草地類型形成奠定了基礎[10]。近年來，許多學者針對新疆草地做了大量的研究，涉及草地NPP、草地NDVI、荒漠草地AGB等[11-13]，但前人的研究中不同類型的草地在長時間序列下生物量的變化尚不明確，且前人研究多采用MODIS數據，其遙感數據分辨率較低，相比之下Landsat遙感數據具有分辨率高、時序長等優點，在草地監測中起著至關重要的作用。因此，本研究擬利用1990—2022年長期時間序列Landsat-NDVI數據，通過精度評價、回歸分析和相關分析等方法，分析新疆近33年來不同地區、不同草地類型地上生物量的時空分布特征，并結合溫度和降水數據分析氣候因素對其影響，為提高新疆草地產量、保護生態環境、合理利用草地提供參考。

1 材料與方法

1. 1 研究區概況

新疆地處亞歐大陸腹地，位于東經 73^°40^′～ 96^°18^′ ，北緯 34^°25^′～48^°10^′ 之間，地形地貌可以概括為“三山夾兩盆”。屬溫帶大陸性氣候，氣溫溫差較大，日照時間充足，降水量少（年平均降水量為150mm 左右），氣候干燥，但各地降水量相差很大，南疆的氣溫高于北疆，北疆的降水量高于南疆。新疆草地資源豐富，有11種草地類，草地面積約為5725. 88×10⁴hm² ，位居全國第三，且北疆地區草地分布集中，南疆地區草地分布零散[14（圖1）。

1. 2 野外調查與采樣

野外數據采樣時間：于2022年7一8月，在全疆14個地州市的草地上布設樣地。

樣地及樣方的布置：在草本、半灌木及矮小灌木為主的樣地中選取3個最能代表樣地的 1m× 1m 測產小樣方進行測產；以灌木為主的樣地，設置1個 10m×10m 的灌木測產樣方和3個 1m×1m 的草本測產樣方，在全疆草地上共布設了1302個樣地，3906個樣方，同時記錄了樣地號、經度、緯度、海拔等相關地理位置信息（圖1）。

地上生物量：采用齊地面劉割法，獲得地上生物量（鮮重）。

1.3 數據來源及處理

歸一化植被指數數據下載代碼來源于中國科學院資源環境科學數據注冊與出版系統（http：//www.resdc.cn/DOI），基于 Google Earth Engine（GEE）遙感云計算平臺下載。數據空間分辨率為30m ，時間分辨率為1990—2022年逐年度，數據格式為GeoTIFF格式。

草地類數據來源于1：100萬新疆草地資源類型圖，通過Arcgis軟件處理獲得各草地資源類空間分布數據。

降水量和氣溫數據（1990—2022）來源于國家地球系統科學數據中心（http：//www.geodata.cn/data/）。

1.4AGB遙感估算模型的構建及精度驗證

（1）草地地上生物量反演

的樣方數據用于一元一次線性、二次多項式、指數函數以及冪函數4種常用統計模型的構建， 30% 的樣方數據用于精度驗證[15]

（2）模型精度驗證

模型精度采用了決定系數 （R²） ，均方根誤差（RMSE）平均絕對誤差 （MAE） 和精度（Accuracy）統計指標對模型的性能進行衡量評估[16-17]，計算公式如下：

運用ArcGIS將1302個樣地疊加于Landsat影像上，提取點位的NDVI值，并從中隨機選取 70%

式中， n 為樣本數量， y_i 為實測值， 為預測值， 為實測值的平均值。

1.5 相關性分析

本研究采用Pearson相關分析，在像元尺度上計算新疆草地AGB與氣溫、降水間的單相關系數，計算公式如下：

式中， R_xy 為相關系數； x_i 為第 i 年草地AGB； 為草地AGB多年平均值； y_i 為第 i 年氣溫、降水； 為研究時段氣溫、降水均值。 |R_xy|gt;0.8 為高度相關， |R_xy|lt;0.8 且 |R_xy|gt;0.5 為中度相關， |R_xy|lt;0.5 且 |R_xy|gt;0.3 為低度相關，一般情況下 |R_xy|lt;0.3 為不相關。

2 結果與分析

2.1模型的建立與精度評價

由表1可以看出，歸一化植被指數和草地地上生物量的反演模型中二次多項式模型估算效果最優，決定系數 R² 最大為0.8032，均方根誤差RMSE最小為 25.01g?m^-2 ，平均絕對誤差為 21.38g?m^-2 ，估算精度最高為 63.70% ○

采用 30% 的樣本數據對遙感估算模型進行精度驗證。結果表明，基于2022年實測的草地地上生物量與遙感反演的地上生物量之間構建的NDVI與地上生物量的二次多項式模型的 R² 為0.7118，RMSE和MAE最低，分別為 25.46g?m^-2 和 22.00g?m^-2 ，模型的驗證精度達 63.11% 。其余3種函數模型的驗證精度均低于二次多項式模型，相反，RMSE和MAE高于二次多項式模型 1.29g?m^-2～11.54g?m^-2 和 0.14g?m^-2～ 4.06g?m^-2（ 圖2）。這說明構建的NDVI與地上生物量的二次多項式模型對地上生物量的預測值與實測值最為接近。

2.2新疆草地地上生物量時空變化

2.2.1全疆草地地上生物量年際變化從圖3可以看出，全疆草地地上生物量整體呈波動式增加趨勢。2017年草地地上生物量最高，為 116.11g?m^-2 ，1995年草地地上生物量最低，為 55.79g?m^-2 。1995一2000年這一時間段草地地上生物量增加速度最快，增加速率為 0.75g?m^-2?a^-1 ，2000—2012年草地地上生物量整體趨于穩定狀態，之后又波動式上開，到乙U17年込到取八值后又主現下降時起勢。

2.2.2全疆草地地上生物量空間變化通過Arcgis柵格計算器計算研究時段內新疆草地地上生物量的平均值得到新疆草地5年1次地上生物量的空間分布圖（圖4）。總體來看，新疆草地地上生物量具有空間差異，呈現北部山區高平原區低的空間分布格局，大部分草地地上生物量小于 100g?m^-2 ，尤其除伊犁河谷以外的其他地區，而伊犁河谷草地地上生物量主要集中在 300～400g?m^-2， 。從時間變化上來看，阿爾泰山、天山山脈、伊犁河谷及準格爾盆地北部山脈草地地上生物量呈逐步上升趨勢；1990—1994年和1995—1999年期間低于 100g?m^-2 的草地面積高于 80% ，高于 200g?m^-2 的草地面積不到 10% 。2000年以后，草地地上生物量有所提高，且2015—2019年期間草地地上生物量高于 200g?m^-2 的草地面積大于其他時間段，說明在此時間段草地地上生物量最高。

2.3各地區草地地上生物量變化

由1990—2022年新疆14個地州市草地AGB平均值與標準差年際變化趨勢看出（圖5），33年間新疆各地區草地AGB呈微弱增加趨勢，且伴有年際波動。巴音郭楞蒙古自治州、伊犁哈薩克自治州直屬縣（市）阿克蘇地區草地AGB變化趨勢 R² 均大于0.7，其中巴音郭楞蒙古自治州增加趨勢顯著， R² 為0.79378，其次是伊犁哈薩克自治州（ R²= 0.7071）；克拉瑪依市、烏魯木齊市、哈密市和吐魯番市草地AGB的 R² 小于0.5，其余地州市草地AGB的 R² 介于 0.6～0.7 之間，擬合優勢度較好。

各地區草地的多年平均地上生物量（AGB）大小排序為：伊犁哈薩克自治州 （231.70g?m^-2）gt; 阿勒泰地區（130.84g?m^-2）gt; 博爾塔拉蒙古自治州（115. 82g?m^-2） gt; 塔城地區 （109.70g?m^-2）gt; 昌吉回族自治州（98.07g?m^-2）gt; 烏魯木齊市（ 96.96g?m^-2）gt; 巴音郭楞蒙古自治州 （72.37g?m^-2）gt; 阿克蘇地區（ 68.378^?m^-2）gt; 克拉瑪依市 （65.59g?m^-2）gt; 哈密市（65 5.15g?m^-2）gt; 吐魯番市 （64.78g?m^-2）gt; 喀什地區 （62.55g?m^-2）gt; 克孜勒蘇柯爾克孜自治州 （59.81g?m^-2）gt; 和田地區（54.17g?m^-2） 。北疆地區明顯高于南疆地區。

2.4各草地類草地地上生物量年際變化

由1990—2022年新疆11個草地類的草地地上生物量平均值與標準差年際變化趨勢看出（圖6），1990—2022年新疆各草地類AGB呈增加趨勢，且伴有年際波動。低地草甸類和高寒荒漠類草地AGB變化趨勢的 R² 大于0.8，隨時間的推移呈增加趨勢，年際波動相對其他草地類穩定。而溫性草甸草原類和溫性草原類草地的變化趨勢 R² 小于0.6，年際波動較大，剩余草地類草地的變化趨勢的 R² 介于 0.6～ 0.8之間，年際波動較小且呈穩定增加趨勢。

不同草地類的地上生物量（AGB）多年平均值表現為：溫性草甸草原類為 194.61g?m^-2 ，溫性草原類為116.21g?m^-2 ，溫性荒漠草原類為 72.56g?m^-2 ，溫性草原化荒漠類為 57.65g?m^-2 ，溫性荒漠類為60.71g?m^-2 ，低地草甸類為 73.57g?m^-2 ，山地草甸類則高達251. 04g?m^-2 ，高寒草原類為 71.90g?m^-2 ，高寒荒漠類較低，為 50.33g?m^-2 ，高寒草甸類為 159.88g?m^-2 ，沼澤類為 166.73g?m^-2 。其中，草地AGB多年均值大小排序為：山地草甸類 gt; 溫性草甸草原類 gt; 沼澤類gt; 高寒草甸類 gt; 溫性草原類 gt; 低地草甸類 gt; 溫性荒漠草原類 gt; 高寒草原類 gt; 溫性荒漠類 gt; 溫性草原化荒漠類 gt; 高寒荒漠類，荒漠類草地AGB最少。

2.5生物量對氣溫和降水的響應

總體來看1990一2022年新疆年均氣溫呈顯著上升趨勢，升溫速率為 0.30^°C?（10a）^-1 ，年降水量表現出微弱遞減趨勢（圖7）。從年均氣溫和降水的空間分布來看，南疆地區的年均氣溫高于北疆，而北疆的年降水量則多于南疆的山區（阿爾泰山和天山），表現出氣溫較低、降水較多的特點。相比之下，準噶爾盆地和塔里木盆地則呈現出氣溫較高、降水較少的分布格局（圖8）。

在像元尺度上計算了新疆草地地上生物量與氣溫、降水間的單相關系數，在天山山脈、阿爾泰山等高海拔山區和平原區荒漠地區與氣溫呈負相關關系，與降水呈正相關關系，南部地區的草地地上生物量與氣溫降水均呈正相關關系（圖9）。

3討論

3.1草地生物量模型精度評價

本研究構建了NDVI與草地AGB的反演模型，模型決定系數 R²=0.8032 ，均方根誤差（RMSE）為25.01g?m^-2 ，平均絕對誤差（MAE）為 21.38g?m^-2 。學者們通過構建不同遙感影像NDVI與實測草地AGB之間的關系，建立草地AGB反演模型來獲取不同研究區草地的AGB。例如，楊淑霞等人[18]使用MODIS_NDVI數據，采用BP-ANN方法建立了三江源地區草地AGB的反演模型，模型 R² 為0.7699，RMSE為 42.91g?m^-2 ，且指出基于NDVI的模型具有較高的精度；趙慧芳等8利用EOS/MODIS植被指數產品數據建立了青海省各草地類實測與NDVI之間的衛星遙感估算模型，模型驗證均方根誤差（RMSE）為 103.96g?m^-2 。與楊淑霞等人研究的模型精度進行對比發現，本研究的模型 R² 較前人的研究結果高0.0333，RMSE低 17.90g?m^-2 和78.95g?m^-2 ，而模型 R² 值越接近1，表明模型擬合程度越好， RMSE 值越小，估測精度越高[16-17]，因此本研究建立的反演模型適用于新疆草地AGB的反演。

3.2草地地上生物量時空變化特征

3.2.1多年平均地上生物量變化特征近年來，許多研究者對我國天然草地地上生物量進行估算，如楊磊等19的研究中得到，高寒草甸草地地上生物量的范圍在 78.70～202.70g?m^-2， 之間，山地草甸的范圍在 218.20～517.70g?m^-2 之間，溫性草甸草原的范圍在 120.70～657.10g?m^-2 之間，溫性草原的范圍在 74.80～134.00g?m^-2 之間，溫性草原化荒漠的范圍在 36.40～73.20g?m^-2 之間，溫性荒漠的范圍在 64.30～91.40g?m^-2 之間。與上述學者的研究結果對比，本研究得出的各草地類AGB均值均在學者研究的范圍結果之內，結果具有一定的相似性。樂榮武等[2的研究表明，內蒙古溫性荒漠草原、溫性草原化荒漠、溫性荒漠和溫性草原的地上生物量分別為 103.34g?m^-2，44.76g?m^-2，30.94g?m^-2 和22.85g?m^-2 。與樂榮武等[20]的研究結果進行對比發現其結果差異性較大，其中，溫性荒漠草原類較樂榮武等的研究低 30.78g?m^-2 ，較溫性草原類、溫性草原化荒漠類和溫性荒漠類分別高出 93.36g?m^-2 12.89g?m^-2 和 29.77g?m^-2 ，這可能是研究區不一致導致的。每個研究區都有其獨特的氣候條件、土壤條件、地形地貌，而這些條件通過影響草地的光合作用、呼吸作用、營養吸收和水分利用等生理過程，進而調控草地的生長速度和生物量積累。楊永強等21的研究得到天山段北麓的溫性草原草地地上年均生物量為 114.65g?m^-2 ，溫性荒漠草原為58.67g?m^-2 ，溫性草原化荒漠為 46.56g?m^-2 ，溫性荒漠為 57.74g?m^-2 ，其結果與本研究的研究結果差距不大。綜上所述，盡管前人研究結果因數據、研究區和方法存在一定的差異性，但本研究反演得到的新疆11個草地類草地地上生物量多年均值與前人的研究結果具有一定的相似性。

3.2.2草地地上生物量時間變化特征姚興成等[22]、張玉琢等[23]、郭靖等[24]、李瑩等[25]對不同地區的草地地上生物量時間變化規律進行分析，均發現草地地上生物量隨時間年限的增加呈波動增加趨勢。也有研究者通過研究植被NDVI和草地NPP的時間變化來反映植被生產力的狀況，例如，蔡朝朝等2的研究表明新疆草地生長季NDVI均值變化總體穩定，波動中以 0.0015?a^-1 的變化率略有增長；陳春波等27的研究表明在20a期間新疆草地NPP雖帶有年際波動，但整體上有所上漲。本研究在探討1990—2022年新疆草地地上生物量隨時間的變化特征時也得出新疆草地AGB隨時間年限的增加呈波動式增加趨勢，且伴有年際波動，這與前人的研究結果具有相似的變化規律。而形成這種變化規律的可能原因與全球氣候變化現狀有關，1990—2022年新疆年均氣溫呈顯著上升趨勢，年均降水量在2016年以前也呈增加趨勢，而氣溫的上漲與降水量的增多使得新疆氣候自20世紀80年代以來表現出暖濕化趨勢，進而對新疆草地植被的生長起到了正向作用[28]。此外，“草原生態保護補助獎勵機制”在新疆地區開始實行之后，天然草地植被得到了整體上的提升[27]。這一機制的實施導致草地凈初級生產力（NPP）與其植被覆蓋度的增長，在對草地質量與可食牧草產量產生積極影響的同時，也推動了草地資源的可持續利用[29-31]。因此，在氣候變暖、降水增加以及生態保護政策的實施下，新疆草地AGB未來將會整體呈增加趨勢。

3.2.3草地地上生物量空間變化特征本研究得出新疆草地地上生物量具有空間異質性，表現為北部高的空間分布格局，這與劉洋等[32]、陳春波等[13]的研究結果一致。這是由于新疆地區自身自然地理環境和其特殊的氣候條件，對其地表水熱資源的分布與變化產生了深刻影響[33]。根據相關研究，縱使整個新疆地區的降水量有明顯增長的勢頭，但主要體現在天山北坡的伊犁河谷、塔里木盆地的南緣以及準噶爾部的山地，北疆地區發生極端降水的頻率遠高于南疆。由于受到地形和北大洋暖濕氣流因素的影響，準噶爾部山地、伊犁河谷與天山北坡的氣溫隨山體高度的增高而逐漸降低，降水量主要在山地最大降水線以下的迎風坡相對較多，且隨地勢的升高，降水量也隨之增長。與此同時，從升溫速度的角度來看，北疆地區氣溫回升的速度遠大于南疆，比較顯著的表現就是其最低氣溫的增長幅度，這種氣溫上升的趨勢進一步延長了草地的生長季[34-36]。各地區間，巴音郭楞蒙古自治州和伊犁哈薩克自治州直屬縣（市）草地地上生物量在年際間增加趨勢顯著，和田地區、喀什地區、哈密地區、吐魯番市的草地生物量較低，這與陳春波等2的研究結果一致。各草地類間，溫性草甸草原類和溫性草原類由于草地地上生物量的年際波動較大，致使其變化不平穩，而低地草甸類和高寒荒漠類的草地AGB較穩定，與陳春波等[13.27的研究結果一致。而溫性荒漠草原類、溫性草原化荒漠類、溫性荒漠類、山地草甸類、高寒草原類、高寒草甸類和沼澤類的草地地上生物年際波動較小，呈微弱增加趨勢，這與李瑩等[25]的研究結果相反。這可能與地區降水量有關，有研究表明年降水量和夏秋季節的降水量對草地NPP具有顯著影響，特別是在降水量相對較少但溫度較高的草原生態環境中，如溫帶荒漠草原、溫帶草原沙漠、溫帶沙漠以及低地草甸等，相比之下，溫度對新疆草地NPP的影響并不顯著[12]。

3.3 研究展望

在本研究中，我們依托遙感數據對草地地上生物量進行反演分析，構建了一個覆蓋全疆范圍的草地生物量經驗模型。鑒于新疆草地面積大、多樣的草地類型以及復雜多變的地形、氣候特征，單一的經驗模型難以全面且精確地模擬新疆各地草地的產草量。然而，若按照草地類型或區域進行細分建模，則需龐大的樣本數據集作為支撐。受限于當前可用的樣地數量，本研究采取了混合建模方法，以期在現有數據條件下盡可能提升模型的適用性和預測精度。采用線性回歸方法建立參數模型，雖構建簡單、易于實現，但也存在精度較低等不足，展望今后，需要繼續累計數據，實現分草地類型或者草地分區建模，并采用RF，XGBOOST等機器學習算法，加入多種植被指數建立模型以提高模型的反演精度。

4結論

（1）NDVI的二次多項式反演模型 （y= 743.9x²-98.363x+49.236） ）精度最高，為63.70% ，決定系數 R² 最大為0.8032，均方根誤差最小，驗證數據集模型精度為 63.11% 。

（2）1990—2022年新疆草地地上生物量整體呈波動增加趨勢，介于 55.79～116.11g?m^-2 之間，在空間上呈現出北部山區高，北部及東南部平原區低的分布格局。14個地州市中，巴音郭楞蒙古自治州草地地上生物量增加趨勢明顯，伊犁哈薩克自治州草地AGB多年均值最高；和田地區的草地AGB多年均值最低。11個草地類地上生物量呈增加趨勢，且伴有年際波動。

（3）草地生物量與氣溫、降水高度相關，高海拔山區及塔里木盆地邊緣與氣溫呈負相關、與降水呈正相關，而南部昆侖山脈則與氣溫、降水均呈正相關。

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（責任編輯閔芝智）