孫 斌，王炳煜，馮 今，姜佳昌，潘冬榮，王 惠，王紅霞，韓天虎

(甘肅省草原技術(shù)推廣總站，甘肅 蘭州730010)

草原地上產(chǎn)草量是評價一個區(qū)域草畜平衡現(xiàn)狀、進(jìn)而確定適宜載畜量的基礎(chǔ)，因此，快速估測和獲取草原產(chǎn)草量具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。目前，我國草原產(chǎn)草量估測方法主要有實(shí)測產(chǎn)量法、潛力模型評估法和遙感評估法［1］，其中實(shí)測產(chǎn)量法簡單易行、精度高，但存在費(fèi)時費(fèi)力，無法估測偏遠(yuǎn)地區(qū)產(chǎn)草量等問題，更為重要的是實(shí)測產(chǎn)量法估測的產(chǎn)量為靜態(tài)描述［2］，不利于動態(tài)決策。潛力模型評估法雖然成本較低，且易推廣到大范圍區(qū)域，但其估測的是適宜氣候條件下的產(chǎn)量，忽視了草原氣象條件的年際動態(tài)和地形變化的影響，該方法估測結(jié)果往往大于實(shí)際產(chǎn)草量［3］。遙感估產(chǎn)法利用地面實(shí)測資料和遙感影像，通過植被指數(shù)建立反演模型，從而可以動態(tài)估算產(chǎn)草量［4］。Taylo 等［5］發(fā)現(xiàn)，LANDSAT TM 陸地衛(wèi)星和NOAA 氣象衛(wèi)星數(shù)據(jù)的NDVI 指數(shù)與產(chǎn)草量的鮮重和干重均表現(xiàn)為高度相關(guān)性，指出可通過LANDSAT TM 和NOAA/AVHRR 影像定量估算草原產(chǎn)草量。王兮之等［6］利用AVHRR 構(gòu)建了甘南草地生產(chǎn)力估測模型，趙冰茹等［7］利用地面測產(chǎn)數(shù)據(jù)和MODIS-NDVI 數(shù)據(jù)較高地估測了內(nèi)蒙古錫林郭勒草地產(chǎn)草量。利用遙感影像估測草原產(chǎn)草量不僅避免了直接破壞草原植被，快速、經(jīng)濟(jì)地獲取草原產(chǎn)量，而且能覆蓋偏遠(yuǎn)地區(qū)，更省時省力［4］。遙感方法估測草原產(chǎn)量的核心是植被指數(shù)，不同植被指數(shù)監(jiān)測的重點(diǎn)和適宜區(qū)域存在差異，因此，只有遴選出適合某地的植被指數(shù)，建立高精度的反演模型，才能發(fā)揮遙感估測方法的優(yōu)勢，較為準(zhǔn)確和及時地估測草原產(chǎn)草量。

甘肅省處于黃土高原、內(nèi)蒙高原和青藏高原的交匯帶［8］，既有干旱半干旱地區(qū)的荒漠草原、高原的草甸草原，又有溫性草原，而以往的研究往往集中于某一草原類型［9-11］，且時間尺度不盡統(tǒng)一，因此，同一時間尺度內(nèi)不同草原區(qū)適合的植被指數(shù)是否趨同，反演模型是否一致，均需要科學(xué)的研究提供證據(jù)。本研究以地面調(diào)查數(shù)據(jù)和MODIS 數(shù)據(jù)為材料，研究不同草原類型區(qū)域最適的植被指數(shù)，構(gòu)建草原產(chǎn)草量與植被指數(shù)間最優(yōu)的反演模型，以期為甘肅省草原產(chǎn)草量動態(tài)監(jiān)測提供科學(xué)依據(jù)，并為不同草原區(qū)草畜平衡策略制訂提供保障。

1 材料和方法

1．1 研究區(qū)概況

甘肅位于中國西部，地理坐標(biāo)為32°11'－42°57' N，92°13' －108°46' E，地形狹長，東西長1 655 km，南北寬530 km，地勢自西南向東北降低，海拔相差懸殊。年平均氣溫0 ～14 ℃，由東南向西北降低;年均降水量42 ～760 mm，自東南向西北減少，降水各季分配不勻，主要集中在6 －9 月。年日照時數(shù)1 700 ～3 300 h，自東南向西北增多。甘肅是全國六大牧區(qū)之一，草原面積1 790 萬hm2，占全省土地面積的39．4%，主要分布在甘南高原、祁連山地、北部河西走廊和隴中黃土高原。

1．2 研究方法

1．2．1 草產(chǎn)量模型建立區(qū)的劃分 雖然甘肅省境內(nèi)有14 個草地類，但集中連片，且大面積分布的草地類有7 個，其中面積超過全省可利用草原面積20%的草地類型有3 種，分別是山地草甸、溫性荒漠和溫性草原，占全省可利用草原面積的25．7%、23．9%和14．9%［12］。因此，本研究以集中連片分布的草地類為對象，根據(jù)其分布區(qū)域特征，將其劃分為甘南高原草甸草原區(qū)、河西走廊高平原荒漠草原區(qū)和隴中黃土高原溫性草原區(qū)(表1)，分別研究適宜植被指數(shù)，構(gòu)建適宜估測模型。

1．2．2 地面數(shù)據(jù)調(diào)查 地面樣地布設(shè)以草地類型為基礎(chǔ)，根據(jù)不同草地類型面積大小，選擇樣地，每個樣地內(nèi)布設(shè)3 個樣方，共調(diào)查樣地783 個，樣方2 349個，其中隨機(jī)選取605 個樣地1 905 個樣方資料用于遴選植被指數(shù)和構(gòu)建模型，178 個樣地534 個樣方資料用于模型精度的驗(yàn)證。樣地內(nèi)樣方間的距離為250 m，草原樣方面積為1 m×1 m，灌木及高大草本類植物草原樣方面積為10 m ×10 m，每個樣方均用GPS 定位。樣方調(diào)查于植物生長旺盛季節(jié)(7 月中旬至8 月上旬)進(jìn) 行， 時 間 為 2009 年。 草本及矮小灌木產(chǎn)草量測定采用齊地面刈割法，灌木及高大草本草產(chǎn)量分別為高大草本、灌叢重量、草本、矮小灌木的和，其計(jì)算公式參照農(nóng)業(yè)部草原監(jiān)測中心組織的全國草原生產(chǎn)力監(jiān)測中確定的方法。

表1 甘肅產(chǎn)草量模型建立區(qū)的劃分Table 1 Division of the model areas of grass yield in Gansu Province

總產(chǎn)草量= 草本、半灌木及矮小灌木產(chǎn)草量×(100 －灌木覆蓋面積)/100 + 灌木及高大草本產(chǎn)草量。

1．2．3 遙感數(shù)據(jù)獲取 遙感數(shù)據(jù)為TERRA/MODIS植被指數(shù)產(chǎn)品，來源于美國NASA LP DAAC(The Land Processes Distributed Active Archive Center，https://wist．echo．nasa．gov/api/)，選擇與地面采樣同時相的16 d 合成的植被指數(shù)產(chǎn)品數(shù)據(jù)集，該產(chǎn)品集包含兩種植被指數(shù)產(chǎn)品(NDVI，EVI)，對應(yīng)的兩個質(zhì)量信息波段，以及RED、NIR、BLUE、MIR 4 個原始波段等共11個波段的信息，統(tǒng)一采用SIN GRID 投影，并經(jīng)過了去云、輻射校正、大氣校正等處理。該產(chǎn)品編號為MOD13Q1，數(shù)據(jù)格式為HDF，空間分辨率250 m。

1．2．4 植被指數(shù)計(jì)算 根據(jù)植被的光譜特性，將衛(wèi)星可見光和近紅外波段進(jìn)行組合，形成了各種植被指數(shù)。植被指數(shù)是遙感領(lǐng)域中用來表征地表植被覆蓋及生長狀況的一個簡單有效的度量參數(shù)。目前，已經(jīng)定義了40 多種植被指數(shù)［13］，本研究中通過對獲取的植被指數(shù)產(chǎn)品數(shù)據(jù)集進(jìn)行投影轉(zhuǎn)換，提取NDVI 和EVI，另外，基于MOD13Q1 數(shù)據(jù)中的原始波段，計(jì)算了5 種植被指數(shù)用于產(chǎn)草量的估算，分別是優(yōu)化土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)(Optimized Soil Adjusted Vegetation Index，OSAVI)、修正型土壤調(diào)整植被指數(shù)(Modified Soil Adjusted Vegetation Index，MSAVI)、差值植被指數(shù)(Difference Vegetation Index，DVI)、比值植被指數(shù)(Ratio Vegetation Index，RVI)和轉(zhuǎn)換型植被指數(shù)(Transformation Vegetation Index，TVI)。

優(yōu)化土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)(OSAVI)表示為:

式中，ρnir代表近紅外光波段反射率，ρred代表紅光波段反射率，X 為土壤調(diào)節(jié)優(yōu)化值，能有效減少土壤背景對植被指數(shù)的影響，本研究中X 取值為0．16［14］。

修正型土壤調(diào)整植被指數(shù)(MSAVl)的提出是為了減小SAVI 中的裸土影響［4］。計(jì)算公式如下:

差值植被指數(shù)(DVI)表示為:

該植被指數(shù)對土壤背景的變化極為敏感，有利于對植被生態(tài)環(huán)境的監(jiān)測［13］。

比值植被指數(shù)(RVI)能夠充分表現(xiàn)植被在紅光和近紅外波段反射率的差異，能增強(qiáng)植被與土壤背景之間的輻射差異［14］。計(jì)算公式如下:

轉(zhuǎn)換型植被指數(shù)(TVI)是基于NDVI 計(jì)算得到的［15］，其計(jì)算公式如下:

1．2．5 模型選優(yōu)與驗(yàn)證 分別以甘南高原草甸草原區(qū)、河西走廊高平原荒漠草原區(qū)和隴中黃土高原溫性草原區(qū)為對象，建立基于上述7 個植被指數(shù)的一次函數(shù)模型、指數(shù)模型、乘冪模型、對數(shù)模型和二次多項(xiàng)式模型，以模型的決定系數(shù)大小為選擇適宜指數(shù)和模型的主要依據(jù)，從中優(yōu)選出每個區(qū)域的最優(yōu)植被指數(shù)和最佳模型形式，然后對最優(yōu)植被指數(shù)模型采用估測精度評價了模型的準(zhǔn)確性。

1．2．6 甘肅省草產(chǎn)量估算 以分區(qū)建立的最優(yōu)模型為依據(jù)，然后估算2005 －2009 年甘肅省各個縣的草產(chǎn)量，然后將其以行政市州為單位進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，分析甘肅省草產(chǎn)量的空間分布格局。對不同年份產(chǎn)草量變化用相對變化率(V)進(jìn)行比較分析，V 為兩個年份產(chǎn)量的差值占被比較年份產(chǎn)草量的比例。

2 結(jié)果與分析

2．1 植被指數(shù)與生物量間的相關(guān)性分析

甘南高原草甸草原區(qū)，河西走廊高平原荒漠草原區(qū)和隴中黃土高原溫性草原區(qū)內(nèi)植被指數(shù)和地上生物量實(shí)測值間的相關(guān)性有一定差別(表2)。荒漠草原區(qū)地上生物量與植被指數(shù)相關(guān)系數(shù)的絕對值從大到小依次為EVI ＞NDVI =RVI =OSAVI =TVI ＞MSAVI ＞DVI;草甸草原區(qū)表現(xiàn)為EVI ＞MSAVI ＞DVI ＞NDVI =RVI =OSAVI=TVI;溫性草原區(qū)表現(xiàn)為NDVI=RVI=OSAVI=TVI ＞MSAVI ＞EVI ＞DVI。3 個區(qū)域地上生物量與對應(yīng)的7 種植被指數(shù)中，除RVI 為負(fù)相關(guān)，其余指數(shù)均為正相關(guān)，說明所選題的7 種植被指數(shù)均與地上生物量具有一定的相關(guān)性，不同指數(shù)和產(chǎn)草量的相關(guān)系數(shù)的絕對值都大于0．4，且均達(dá)到極顯著水平(P＜0．01)，說明這7 種植被指數(shù)均可用于構(gòu)建地上生物量反演模型。

表2 不同植被指數(shù)與地上生物量的相關(guān)系數(shù)Table 2 Correlation coefficient of vegetation indexes and aboveground biomass

2．2 反演模型選擇

不同草原區(qū)7 種植被指數(shù)與地上生物量間各種模型的決定系數(shù)存在一定差異(表3)。河西走廊高平原荒漠草原區(qū)，除了RVI 以外，其余6 種植被指數(shù)的最適模型均為二次多項(xiàng)式，7 種指數(shù)的最適模型的R2均超過0．5，R2由高到低的順序?yàn)镽VI ＞EVI ＞TVI ＞NDVI ＞OSAVI ＞MSAVI ＞DVI，RVI 的決定系數(shù)最高，為0．578，DVI 的決定系數(shù)最低，為0．501;甘南高原草甸草原區(qū)，RVI 和DVI 的最適模型是乘冪模型，其余5種指數(shù)的最適模型都是指數(shù)模型，7 種指數(shù)對應(yīng)最適模型的決定系數(shù)R2由高到低的順序?yàn)镋VI ＞MSAVI＞RVI ＞DVI ＞OSAVI=NDVI ＞TVI，EVI 的決定系數(shù)為0．553，TVI 的決定系數(shù)為0．498;黃土高原溫性草原區(qū)，RVI 的最適模型是對數(shù)模型，DVI 的最適模型是乘冪模型，其余5 種植被指數(shù)的最適模型都是二次多項(xiàng)式，7 種指數(shù)對應(yīng)最適模型的決定系數(shù)R2由高到低的順序?yàn)镹DVI ＞OSAVI ＞TVI ＞RVI ＞MSAVI ＞EVI ＞DVI，最高的為NDVI(R2=0．582)，最低的為DVI(R2=0．457)。

7 種指數(shù)對應(yīng)最適模型擬合方程的決定系數(shù)表明，不同草原區(qū)適宜的估產(chǎn)植被指數(shù)和反演模型存在差異，河西走廊高平原荒漠草原區(qū)估產(chǎn)最好的是RVI和對數(shù)模型，甘南高原草甸草原區(qū)估產(chǎn)最好的是EVI和指數(shù)模型，黃土高原溫性草原區(qū)估產(chǎn)最好的是NDVI和二次多項(xiàng)式模型(表4)。

估產(chǎn)精度評價結(jié)果表明，3 個區(qū)域相對誤差均約30%，產(chǎn)草量測算精度在70%左右。最大測產(chǎn)精度為河西走廊高平原荒漠草原區(qū)，達(dá)到77%;其次是隴中黃土高原溫性草原區(qū)，達(dá)到75%;甘南高原草甸草原區(qū)測產(chǎn)精度相對較小，為69%。

2．3 甘肅省草原產(chǎn)草量空間分布特征

模型計(jì)算結(jié)果表明，2009 年全省草原總產(chǎn)鮮草3 718．30 萬t，單位面積鮮草產(chǎn)量的平均值約等于2 314 kg·hm－2(表5)。行政區(qū)劃而言，酒泉市、甘南州、張掖市草地面積分別為全省第1、第2 和第3，分別占全省草地面積的29．7%、15．5%和13．4%，但草原地上生物量卻表現(xiàn)為甘南州最大、酒泉市次之、張掖市位居第3，分別為全省的38．9%、12．3%和12．2%，造成該結(jié)果主要是因?yàn)榫迫胁莸仡愋椭饕詼匦曰哪惒菰蜏匦圆菰哪惒菰瓰橹鳎厣仙锪枯^低。

反演模型估測的全省草原生物量空間分布格局中，發(fā)現(xiàn)3 個高產(chǎn)中心，分別是甘南高原、祁連山北麓中東段和隴南南部(圖1)，這種分布格局基本保持了20 世紀(jì)80 年甘肅草原生物量的空間格局(甘肅草地資源)。全省草地單位面積鮮草產(chǎn)量整體表現(xiàn)為東北地區(qū)低、西南地區(qū)高的態(tài)勢。

從2005 年到2009 年間，甘肅省不同地州市草原鮮草總產(chǎn)量變化趨勢不一致(表6)。對比分析2005年與1985 年草原總產(chǎn)量的相對變化率，發(fā)現(xiàn)各市州草原鮮草總產(chǎn)量均減產(chǎn)(－27．71% ＜V ＜－14．70%)，全省鮮草總量下降19．34%;2009 年與1985 年相比較，14 個市州鮮草總產(chǎn)量變化趨勢不同，其中屬于減產(chǎn)的有白銀市(－31．53%)、武威市(－25．70%)、酒泉市(－ 23． 04%)、金 昌 市(－20．68% )、嘉 峪 關(guān) 市(－16．87%)、蘭州市(－16．39%)、平?jīng)鍪?－14．24%)、慶陽 市(－ 12． 55%)、張 掖 市(－ 12． 08%)、天 水 市(－6．21%)、臨夏州(－6．15%)和定西市(－5．08%);持平的有甘南州(3．33%)和隴南市(1．67%)。減產(chǎn)的草地面積占全省草地面積的80．36%，持平的草地面積占全省草地面積的19．64%。

3 討論

雖然運(yùn)用遙感技術(shù)結(jié)合地面數(shù)據(jù)估測草原生物量、實(shí)現(xiàn)草地生產(chǎn)力的動態(tài)監(jiān)測已經(jīng)成為目前草地管理的重要手段［16］，但其精度與遙感影像的分辨率密切相關(guān)。由于MODIS 資料全天下載和免費(fèi)的特性，其目前成為國際上草原生物量監(jiān)測的主要遙感資料［17］，然而MODIS 資料相對低的分辨率，給草原生物量的遙感監(jiān)測帶來了一定的挑戰(zhàn)，這就需要采用合適的植被指數(shù)，且構(gòu)建合理的反演模型，才能彌補(bǔ)MODIS 資料分辨率低的不足，從而提高遙感方法估測草原生物量的精度［18］。不同植被指數(shù)強(qiáng)調(diào)的側(cè)重點(diǎn)存異，因此，不同植被指數(shù)估測同一地區(qū)的草原生物量時，其估測精度可能是不同的，本研究表明，雖然所選用的7 種植被指數(shù)均可用于構(gòu)建草原生物量估測反演模型，但其精度是不一樣的，河西走廊高平原荒漠草原區(qū)最適合的植被指數(shù)是RVI，甘南高原草甸草原區(qū)最適合的植被指數(shù)是EVI，而黃土高原溫性草原區(qū)最適合的植被指數(shù)是NDVI，說明監(jiān)測不同區(qū)域草原生物量時，因地域背景和草原植被類型存在差異，應(yīng)選用不同的植被指數(shù)［19］。合適的植被指數(shù)需要建立高擬合度的反演模型，才能較好地估測草原生物量，河西荒漠草原區(qū)最適合的反演模型是對數(shù)模型，甘南高原草甸草原區(qū)最適合的反演模型是指數(shù)模型，而黃土高原溫性草原區(qū)最適合的模型是二次多項(xiàng)式模型，說明不同地域和草原類型區(qū)適合的模型類型存異，只有選擇了合適的植被指數(shù)和反演模型類型，才能提高采用MODIS 資料遙感監(jiān)測草原生物量的精度。

表3 植被指數(shù)與植被地上生物量的回歸模型Table 3 Regression model of vegetation indexes and aboveground biomass

表4 優(yōu)選模型精度檢驗(yàn)表Table 4 The optimal estimation model of the precision inspection index

表5 2009 年甘肅省各市(州)草原面積、產(chǎn)草量和單產(chǎn)Table 5 The grassland area，grass yield and yield per unit at prefectures of Gansu Province in 2009

由于不同行政地州市草原類型和氣候特征的差異，甘肅省草原產(chǎn)草量受控于面積和單產(chǎn)兩個因素，這在草畜平衡決策中需要充分關(guān)注。如酒泉市草原面積雖然最大，但其產(chǎn)草量不是最大，這決定了其載畜量也不是最大［20］。從甘肅省草原地上生物量空間格局分析，目前其空間分布格局仍然保持了20 世紀(jì)80 年代的空間分布格局，東南高，西北低、3 個高產(chǎn)中心的分布格局，這不僅與草地類型有關(guān)，而且與地貌、土壤和氣候特征密切相關(guān)。甘南高原和祁連山北麓中東段，雖然氣候寒冷，但太陽年總輻射量超過6 000 MJ·m－2，年降水量多在500 mm 以上，高原主體部分≥10 ℃積溫持續(xù)期一般僅兩個多月，這種熱量狀況雖不能滿足大多數(shù)農(nóng)作物的生長需要，卻特別適合灌木和草本植物生長［21］，因此，成為甘肅草原高產(chǎn)區(qū)的兩個中心，而隴南南部地區(qū)，水熱條件好［22］，成為另外一個高產(chǎn)中心。

圖1 2009 年8 月甘肅省草原產(chǎn)草量空間分布圖Fig．1 The spatial distribution of grass yield in Gansu Province during August 2009

表6 2005 －2009 年甘肅省各市(州)草原鮮草總產(chǎn)草量變化動態(tài)Table 6 The dynamic of total fresh grass yield in different city(state)of Gansu Province in 2005 －2009

與1985 年相比，2005 年草原明顯減產(chǎn)(V =19．34%)，主要是20 世紀(jì)90 年代甘肅牧區(qū)的載畜量增長最大，草原嚴(yán)重超載，導(dǎo)致大面積草原的生物量嚴(yán)重下降［23］。2005 －2009 年，甘肅省草原產(chǎn)草量總體呈上升趨勢，主要是2001 年以來，甘肅先后實(shí)施了“天然草原恢復(fù)與建設(shè)”、“牧草種子繁育基地”和“退牧還草工程”等一系列國家級草原建設(shè)工程項(xiàng)目，通過草地圍欄改良、牲畜棚圈建設(shè)、人工飼草料基地建設(shè)、良種繁育、草地綜合治理等措施，提高了草原生產(chǎn)力所致。

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