劉建紅,黃 鑫,何旭洋,申克建

(1.西北大學陜西省地表系統(tǒng)與環(huán)境承載力重點實驗室,陜西 西安 710127； 2.西北大學城市與環(huán)境學院,陜西 西安 710127； 3.青海省農(nóng)牧業(yè)遙感中心,青海 西寧 810007； 4.農(nóng)業(yè)部規(guī)劃設計研究院，北京 100125)

草原產(chǎn)草量估算是實行以草定畜、草畜平衡管理的前提條件[1]。國內外學者以多種遙感植被指數(shù)數(shù)據(jù)和地面樣方調查數(shù)據(jù)為基礎，結合氣象數(shù)據(jù)等資料，對草原產(chǎn)草量的估算方法和區(qū)域產(chǎn)草量的變化進行了大量研究[4-10]。歸一化差值植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index，NDVI)與草地生物量之間的擬合精度優(yōu)于其他植被指數(shù)，且分區(qū)或按草地類型建模估算草地產(chǎn)草量的精度比全區(qū)或不分草地類型建模的精度要高[11-13]。草畜平衡是指在一定區(qū)域和時間內通過草原和其他途徑提供的飼草飼料量，與飼養(yǎng)牲畜所需的飼草飼料量達到動態(tài)平衡[14]。國內外學者在草地產(chǎn)草量遙感估算的基礎上，對內蒙古[15]、東北[2,16]、青海[17]、北方農(nóng)牧交錯帶[12]的草原載畜狀況進行了評估。然而，近年來，由于氣候變化和不合理的放牧行為[18]，導致青海部分地區(qū)草原有不同程度的退化[6,19-21]。2008年青海嚴重退化草地面積達1 200萬hm2，與1950年相比，單位面積產(chǎn)草量下降了30%～50%；同時，優(yōu)質牧草的比例下降了20%～30%，而毒害草的草地增加了70%～80%[22]。因此，有必要對青海草地的載畜狀況進行持續(xù)性監(jiān)測。

本研究利用2016年青海省的MODIS數(shù)據(jù)、地面樣方調查數(shù)據(jù)、草地類型數(shù)據(jù)進行產(chǎn)草量估算建模，以均方根誤差(RMSE)、平均相對誤差(REE)等指標為不同草地類型選擇較優(yōu)的產(chǎn)草量估算模型，并結合畜牧業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)計算各放牧單元的載畜平衡指標，在此基礎上分析其載畜平衡狀況，以期為青海草原管理和畜牧業(yè)發(fā)展提供參考依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

青海省位于中國西部、青藏高原東北部，地理位置介于89°35′-103°04′ E、31°09′-39°19′ N。青海省屬于高原大陸性氣候，年平均氣溫在-6～9 ℃，無霜期為100～200 d，年降水量在250～550 mm，且主要集中于7-9月。青海天然草地主要分布在海拔3 000 m以上的青南高原、祁連山地及柴達木盆地區(qū)，東部黃土高原區(qū)較少。根據(jù)第2次青海全省草地資源調查，青海省天然草地面積為4 191萬hm2，天然草地可利用面積為3 864.58萬hm2，栽培草地面積為21.0萬hm2[3]。

2 數(shù)據(jù)來源與處理

2.1 草地類型數(shù)據(jù)

青海草地類型數(shù)據(jù)來源于中國科學院中國植被圖編輯委員會2007年編制的《中華人民共和國植被圖(1∶1 000 000)》，各草地類型的空間分布如圖1所示。在青海草地中，高寒草甸面積最大、分布最廣，主要分布在南部的玉樹州、果洛州、黃南州和北部海北州。面積次之的為高寒草原，主要分布在海西州、玉樹州的西部以及海西州的南部。草地產(chǎn)草量的遙感估算是按照不同的草地類型分別進行的。

2.2 地面調查數(shù)據(jù)

地面調查數(shù)據(jù)源于青海省草原監(jiān)理中心2016年地面調查樣方，調查時間在7月20日至8月31日。草本及矮小灌木的樣方一般為1 m×1 m，灌木樣方為10 m×10 m。調查內容包括樣方平均高度、植被覆蓋度、植物組成、總產(chǎn)草量鮮重、總產(chǎn)草量干重、可食草鮮重產(chǎn)量、可食草干重產(chǎn)量等。地面樣方的可靠性會影響模型估算的準確性，因此本研究剔除了經(jīng)緯度或產(chǎn)草量缺失的樣方，并根據(jù)產(chǎn)草量的標準差剔除了偏差較大的樣方，最后對于落在同一像元內的兩個或多個樣方求平均值，作為一個樣點的數(shù)據(jù)使用。最終得到可用的樣點數(shù)為335個，其中建模樣點為259個，檢驗樣點為76個(圖1)。

圖1 研究區(qū)草地類型及2016年地面樣點分布圖Fig. 1 The spatial distribution of different grassland types and the ground survey samples of 2016 in the study area

2.3 遙感數(shù)據(jù)

本研究下載了青海省2016年MOD09Q1和MOD09A1數(shù)據(jù)(https://lpdaac.usgs.gov/)。兩個數(shù)據(jù)集的時間分辨率為8 d，空間分辨率分別為250 m和500 m。采用MRT軟件和ENVI軟件對MODIS數(shù)據(jù)進行波段提取、拼接、轉投影、裁剪等預處理。從MOD09Q1數(shù)據(jù)中提取了紅光波段和近紅外波段的反射率數(shù)據(jù)，從MOD09A1數(shù)據(jù)提取了藍光波段的反射率數(shù)據(jù)，并使用雙線性內插法將藍光波段數(shù)據(jù)重采樣到250 m。利用這3個波段的數(shù)據(jù)計算了歸一化植被指數(shù)和增強型植被指數(shù)(Enhanced Vegetation Index,EVI)。盡管MOD09Q1和MOD09A1數(shù)據(jù)已經(jīng)經(jīng)過大氣校正并選擇8 d之內的最佳觀測值進行合成，但青海的天氣狀況多變，云和大氣的影響仍然不能完全消除，因此有必要對數(shù)據(jù)中的噪聲進行處理，具體方法是檢測數(shù)據(jù)中突然上升和突然下降的數(shù)據(jù)點，把該數(shù)據(jù)點標記為噪聲點，然后利用該數(shù)據(jù)點前一期和后一期的值進行線性內插并替補該數(shù)據(jù)點原來的值，插值處理后再將7-8月的NDVI和EVI數(shù)據(jù)進行最大值合成，作為一年之中草地長勢最好的情況用于產(chǎn)草量估算。

2.4 統(tǒng)計數(shù)據(jù)

青海省各牧區(qū)和半牧區(qū)2016年的畜牧業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)來源于2015年度末上報的數(shù)據(jù)，主要是截止到2015年年末牲畜存欄數(shù)據(jù)?？h級家畜補飼數(shù)據(jù)來源于青海省農(nóng)牧業(yè)遙感中心，需要將草食牲畜存欄量轉換成標準羊單位再進行載畜平衡計算。

半夜兩點，妻子從別墅的二層走到一層客廳，看到丈夫還在跟一幫賭友玩牌，就對他們說：“聽著，能不能讓我在自己的房子里安安靜靜地睡一會兒？”丈夫說：“輕點，親愛的，現(xiàn)在這已經(jīng)不是我們的房子了……”

3 研究方法

3.1 產(chǎn)草量遙感估算

3.1.1建模方法 基于遙感數(shù)據(jù)估算草地產(chǎn)草量首先需要建立植被指數(shù)與產(chǎn)草量鮮重的回歸關系，然后再根據(jù)干鮮比折算系數(shù)，估算產(chǎn)草量干重。研究表明，按草地類型建立的產(chǎn)草量估算模型普遍優(yōu)于不區(qū)分草地類型建立的模型[23]，因此本研究將按照草地類型進行建模。其中，由于沼澤類型草地面積在青海草原所占比例過小，且在沼澤區(qū)沒有地面樣方數(shù)據(jù)，故在后續(xù)計算和分析中將其排除在外。而高寒荒漠盡管缺少樣方數(shù)據(jù)，但其所占面積不可忽略，考慮到其與高寒草原植被特征及地理位置都較為接近，故在后續(xù)計算中采用高寒草原建立的模型估算產(chǎn)草量。

由于草畜平衡評價中需要用到的是可食草的產(chǎn)量(指在產(chǎn)草量中減去有毒、有害和不可食草成分的重量)[23]，因此利用樣點的可食草鮮重產(chǎn)量與相應的植被指數(shù)進行回歸分析。在參考相關文獻的基礎上[11-12]，選擇一元線性模型、二次多項式模型、冪函數(shù)模型、指數(shù)模型和對數(shù)模型進行產(chǎn)草量建模研究，建立植被指數(shù)和地面樣點產(chǎn)草量之間的關系，并通過不同模型的精度對比，找出研究區(qū)最優(yōu)產(chǎn)草量的估算模型。根據(jù)最優(yōu)模型估算各草地類型的可食草鮮重之后，再根據(jù)干鮮比折算系數(shù)計算干重產(chǎn)量。干鮮比折算系數(shù)參考《中國草地資源》[24]中的計算標準。

3.1.2模型驗證 在按草地類型進行建模時，將地面樣點數(shù)據(jù)分為兩部分，一部分用于遙感建模，另一部分用于模型驗證，檢驗樣本約占總樣本數(shù)的1/4，其中鹽生草甸由于總樣點數(shù)過少，為保證其估產(chǎn)模型的可靠性，將該類草地的樣點全部用于建模，未預留檢驗樣點。為驗證產(chǎn)草量估算模型的精度，用預留的隨機樣點進行模型精度驗證。除了考慮回歸方程的決定系數(shù)之外，本研究采用均方根誤差(RMSE)、平均相對誤差(REE)兩個指標檢驗模型精度，計算公式如下：

(1)

(2)

式中：n為檢驗樣本數(shù)，ri為第i個樣本實測的可食鮮草產(chǎn)量(kg·hm-2)；ri′為第i個樣本模型估算的可食鮮草產(chǎn)量(kg·hm-2)。

3.2 載畜平衡估算

目前我國宏觀和綜合性載畜平衡監(jiān)測，主要集中于我國牧區(qū)和半牧區(qū)的縣級行政單元。載畜平衡估算的關鍵是獲取單元內的牲畜數(shù)量(換算為標準羊單位)和可被牲畜利用的飼草總量。根據(jù)《全國草原監(jiān)測培訓教材(一)》，載畜平衡指標的計算公式如下：

(3)

式中：BIj為第i個放牧單元的載畜平衡指標，ACCj為第j個放牧單元的實際載畜量(標準羊單位)，TCCj為第j個放牧單元的理論載畜量。

3.2.1實際載畜量計算 實際載畜量來源于青海草原監(jiān)理站提供的2015年末青海牧區(qū)和半牧區(qū)縣(市)畜牧業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)。需要把各縣(市)牲畜存欄量轉換為標準羊單位，折算系數(shù)采用《天然草地合理載畜量的計算》(中華人民共和國農(nóng)業(yè)行業(yè)標準NY/T635-2002)標準。因此，縣(市)的實際載畜量計算如下：

(4)

式中：m為草食牲畜的種類，ATjk為第j個放牧單元第k類牲畜上年末的存欄量，Ck為第k類牲畜與標準羊單位之間的轉換系數(shù)。

3.2.2理論載畜量計算 理論載畜量是指在放牧利用下，能保持草地健康和可持續(xù)發(fā)展的條件下，草地可最大限度承載的牲畜數(shù)量。計算公式如下：

(5)

飼草總量包括天然草地產(chǎn)草量、牲畜采食量、補充飼料量，式(5)中GYj、ITj、SPj分別為第j個放牧單元的天然草地產(chǎn)草量、牲畜采食量和補充飼料量。其中，牲畜采食量、補充飼料量數(shù)據(jù)來源于青海省農(nóng)牧業(yè)遙感中心的縣級統(tǒng)計數(shù)據(jù)。天然草地產(chǎn)草量計算公式如下：

(6)

式中：h為草地類型數(shù)量，DYjl為第j個放牧單元第l類草地的產(chǎn)草量干重，是根據(jù)計算結果統(tǒng)計得到，Sl為第l類草地的標準干草折算系數(shù)，Rl是第l類草地的放牧利用率。各類型草地的標準干草折算系數(shù)和放牧利用率參照中華人民共和國農(nóng)業(yè)行業(yè)標準(NY/T635-2002)。

3.2.3載畜平衡等級劃分 根據(jù)各縣(市)計算的載畜平衡指標進行載畜平衡狀況的劃分。本研究在參考他人研究[2,24]的基礎上將載畜情況分為5級：<-10%為載畜不足，-10%～10%為載畜平衡，10%～20%為臨界超載，20%～50%為超載，>50%為嚴重超載。

4 結果與分析

4.1 最優(yōu)產(chǎn)草量估算模型

各草地類型地面樣點植被指數(shù)與可食鮮草產(chǎn)量的回歸關系如表1所列。樣點NDVI與可食鮮草產(chǎn)量建立的估算模型的R2基本在0.55～0.96，樣點EVI與可食鮮草產(chǎn)量建立的估算模型的R2基本在0.34～0.97。除荒漠草原樣點EVI與可食鮮草產(chǎn)量建立的線性模型僅通過0.05水平顯著性檢驗外，其余估算模型均通過了0.01水平顯著性檢驗。此外，除了鹽生草甸，其余幾種草地類型基于NDVI估算可食鮮草產(chǎn)量估算模型的R2普遍高于基于EVI估算模型的R2。從RMSE和模型精度來看，基于NDVI的可食鮮草產(chǎn)量估算模型，也全部優(yōu)于基于EVI的估算模型。對于禾草草原、荒漠草原和高寒草甸而言，基于NDVI和基于EVI建立的估產(chǎn)模型精度相差較大，表現(xiàn)為基于NDVI的估算模型精度均高于基于EVI的估算模型。但對于高寒草原和鹽生草甸，基于NDVI和EVI建立的估算模型精度差異相對較小，甚至個別情況下基于EVI的估算模型精度更高。

表1 基于NDVI和EVI估算可食鮮草產(chǎn)量的模型精度Table 1 Accuracies of fresh edible grass yield estimation model based on NDVI and EVI

**，表示通過0.01水平顯著性檢驗(P<0.01)，*，表示通過0.05水平顯著性檢驗(P<0.05)，“-”表示無數(shù)據(jù)。

**, indicate passing the significance test at the 0.01 level, *, indicate passing the significance test at the 0.05 level, -, indicate no data.

盡管從上面分析可知，基于NDVI的可食鮮草產(chǎn)量估算模型精度普遍高于基于EVI的模型，但對不同草地類型而言最優(yōu)估算模型仍然存在差異。對于禾草草原，估算效果最好的是二次多項式模型；荒漠草原估算效果最好的是冪函數(shù)模型；高寒草原估算效果最好的是冪函數(shù)模型和指數(shù)模型；鹽生草甸估算效果最好的是線性模型和二次多項式模型；高寒草甸估算效果最好的是冪函數(shù)模型和指數(shù)模型。根據(jù)模型分析最終得出適用于各草地類型的最優(yōu)估產(chǎn)模型如表2所列。

y表示可食產(chǎn)草量鮮重(kg·hm-2)，x表示NDVI，數(shù)值范圍在-1.0～1.0，“-”表示無數(shù)據(jù)。

yis the estimated fresh edible grass yield (kg·hm-2),xis the NDVI, and it ranges from -1.0 to 1.0； -， indicate no data.

4.2 產(chǎn)草量估算結果

青海省草原產(chǎn)草量空間分布差異比較明顯(圖2)，單產(chǎn)在1 200 kg·hm-2以上的主要分布在東部的禾草草原和高寒草原；單產(chǎn)在600～1 200 kg·hm-2的主要分布在南部和東部的高寒草甸；單產(chǎn)在300～600 kg·hm-2的草地主要分布在南部和東北部的高寒草甸和荒漠草原以及高寒草甸與其他類型草地的過渡地帶；單產(chǎn)在300 kg·hm-2以下的主要分布于北部的高寒荒漠以及西部的鹽生草甸和高寒草原。平均干重單產(chǎn)最高的是禾草草原，達781.26 kg·hm-2，其次是高寒草甸，為504.95 kg·hm-2(表3)。其他類型草地的平均干重單產(chǎn)都低于500 kg·hm-2，平均單產(chǎn)最低的是高寒荒漠。而可食草干草總產(chǎn)量中，占比最高的是高寒草甸，占干草總產(chǎn)量的70.35%，因為青海草地中，高寒草甸面積最大，分布最廣。比重居于第二的為高寒草原，占15.48%，其余草地類型較少。

4.3 載畜平衡估算結果

基于各縣(市)的實際載畜量、合理載畜量，在此基礎上計算載畜平衡指標并進行載畜平衡等級劃分(表4)?？梢钥闯?，2016年青海省牧區(qū)和半牧區(qū)總體載畜情況基本處于平衡狀態(tài)。在29個縣(市)中，21個縣(市)屬于載畜平衡或載畜不足，8個縣(市)屬于超載，沒有嚴重超載的縣市。從牧區(qū)的性質來看，半牧區(qū)的3個縣總體表現(xiàn)為超載，合理載畜量為222.03萬羊單位，實際載畜量為278.18萬羊單位，載畜平衡指標為25.7%。牧區(qū)的總體情況為載畜平衡，合理載畜量為3 798.05萬羊單位，實際載畜量為3 644.61萬羊單位，載畜平衡指標為-4.0%。在牧區(qū)的25個縣(市)中，超載的縣市只有5個，分別為同德縣、囊謙縣、玉樹縣、班瑪縣和河南縣，載畜平衡指標均在20%～30%。

進一步計算各縣(市)2016年存欄牲畜密度，得到每公頃草地的標準羊單位數(shù)量(圖3)?？梢钥闯觯d畜不足的縣(市)主要分布在青海的西南部，載畜平衡縣(市)主要集中在青海省中東南部和北部，超載的縣(市)分散分布在南部和東部。對比載畜平衡狀況和存欄牲畜密度可以看出，載畜平衡狀況與存欄牲畜密度具有很好的對應關系。載畜不足的縣(市)其存欄牲畜密度基本低于0.5羊單位·hm-2，載畜平衡的縣(市)存欄牲畜密度基本都在0.5～2.5羊單位·hm-2，而超載縣(市)的存欄牲畜密度均大于2.5羊單位·hm-2。這也從側面說明了存欄牲畜密度對于載畜平衡狀況具有一定的指示作用，可以作為判斷載畜情況的宏觀指標。

草地類型Grassland type面積Acreage/(×104 hm-2)鮮草總重Total weight of fresh grass/t干草總重Total weight of hay grass/t干草單產(chǎn)Hay grass yield/(kg·hm-2)干草總重占比Percentage of hay grass weight/%高寒荒漠Alpine desert53.55 27.03 10.81 201.87 0.55禾草草原Grass steppe219.01 513.30 171.10 781.26 8.68荒漠草原Desert steppe55.46 72.37 24.12 434.95 1.22高寒草原Alpine grassland1 132.04 915.01 305.00 269.43 15.48鹽生草甸Salty meadow200.01 234.04 73.14 365.67 3.71高寒草甸Alpine meadow2 745.01 4 435.53 1 386.10 504.95 70.35總計Total4 405.08 6 197.27 1 970.28 426.36 100.00

表4 2016年青海省載畜平衡評估結果Table 4 The evaluation results of the livestock carrying capacity in Qinghai Province in 2016

從評估結果來看，超載縣(市)的當前載畜現(xiàn)狀已經(jīng)超出了當?shù)夭莸氐某休d能力，今后應減少牲畜的飼養(yǎng)量，或者通過其他途徑擴充牲畜的飼料來源，防止由于過度放養(yǎng)造成草地退化，給當?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境和經(jīng)濟發(fā)展帶來嚴重影響。評估為載畜平衡的縣市應當繼續(xù)保持當前良好的畜牧業(yè)發(fā)展狀況。西部地區(qū)畜牧業(yè)還有較大擴大余地的分別是天峻縣、格爾木市、都蘭縣和瑪多縣，載畜平衡指標均小于-45%。但由于青海西部自然條件差，生態(tài)環(huán)境對氣候和人類活動的影響較為敏感，應謹慎地擴大牲畜飼養(yǎng)量，不宜盲目大規(guī)模擴大飼養(yǎng)規(guī)模。

圖3 2016年青海省載畜平衡狀況和存欄牲畜密度對比圖Fig. 3 The livestock carrying capacity and current livestock density of each county in Qinghai Province in 2016

5 討論與結論

在載畜平衡狀況的遙感估算中，草地產(chǎn)草量的估算是最關鍵步驟，其結果對最終的載畜平衡狀況評價有很大影響。關于哪種植被指數(shù)用于估算草地產(chǎn)草量或生物量得到的效果最優(yōu)，不同研究得到了不同的結論。楊秀春等[12]、張連義等[25]、羅玲等[26]的研究表明，基于NDVI的估算效果全部優(yōu)于基于EVI的效果。傅新宇等[11]、王正興等[27]通過研究得出的結論是因草地類型而異，有些草地用NDVI估算效果好，而有些草地類型用EVI估算效果好。而米兆榮等[28]得出的結論是EVI的估算效果全部優(yōu)于NDVI的估算效果。本研究表明，基于NDVI和基于EVI的產(chǎn)草量估算效果因草地類型而異，但對青海草地而言，前者普遍優(yōu)于后者。造成結論不一致的原因一方面可能與草地類型、草種構成、長勢狀況和稀疏程度有關，另一方面可能與采用的數(shù)據(jù)及對數(shù)據(jù)的處理方式有關。例如在建模時，是采用與地面實測數(shù)據(jù)對應時期的植被指數(shù)進行建模，還是采用月度最大值、年度最大值、生長季最大值進行建模。 又如，在估算之前對實測數(shù)據(jù)中的異常值和遙感數(shù)據(jù)中的異常值是如何定義與處理的。值得一提的是，絕大部分研究在比較NDVI和EVI估算產(chǎn)草量的效果時，要么只考慮了他們與產(chǎn)草量的相關系數(shù)或者是估算模型的R2，要么只考慮了兩種模型，而本研究不僅考慮了R2和精度，還比較了5種常用的估算產(chǎn)草量的模型，因而得出的結論更為可靠。另外，目前產(chǎn)草量遙感估算的經(jīng)驗性還比較強，載畜量的估算需要的參數(shù)多，步驟復雜，不利于進行持續(xù)性的監(jiān)測。因此，發(fā)展一種自動、快速估算草原載畜量的方法是今后的重要研究方向。

本研究利用2016年青海草地的MODIS NDVI和EVI數(shù)據(jù)、地面樣方實測產(chǎn)草量數(shù)據(jù)、植被類型數(shù)據(jù)、畜牧業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，按草地類型建模估算草原植被產(chǎn)草量，并在此基礎上對載畜平衡狀況進行評估。研究結果表明，對于青海草地而言基于NDVI的可食鮮草產(chǎn)量估算模型精度普遍高于基于EVI的模型。2016年青海省草原干草產(chǎn)量空間分布差異較為明顯，單產(chǎn)在1 200 kg·hm-2以上的主要分布在東部的禾草草原和高寒草原；單產(chǎn)在300 kg·hm-2以下的主要分布于北部的高寒荒漠以及西部的鹽生草甸和高寒草原。從草地總產(chǎn)來看，可食草干重產(chǎn)量占比最高的是高寒草甸，其次為高寒草原。遙感估算結果顯示2016年青海省牧區(qū)和半牧區(qū)總體上基本處于載畜平衡狀態(tài)，29個縣(市)中，21個縣(市)為載畜平衡或載畜不足，8個縣(市)為超載或嚴重超載。載畜平衡狀況與存欄牲畜密度存在較好的對應關系。