瑪曲高寒草甸放牧強度的遙感監(jiān)測

馬青青，柴林榮，馬海玲，常生華，程云湘

(1.蘭州大學(xué)草地農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)國家重點實驗室 蘭州大學(xué)草地農(nóng)業(yè)科技學(xué)院，甘肅 蘭州 730020；2.蘭州大學(xué)農(nóng)業(yè)農(nóng)村部草牧業(yè)創(chuàng)新重點實驗室，甘肅 蘭州 730020； 3.青海省氣象災(zāi)害防御技術(shù)中心，青海 西寧 810001)

青藏高原生態(tài)系統(tǒng)對全球氣候變化較為敏感[1]，高原生態(tài)系統(tǒng)的相關(guān)研究在全球變化研究中占據(jù)極為重要的地位[2]。高寒草甸生態(tài)系統(tǒng)是青藏高原最主要的生態(tài)系統(tǒng)類型，約占青藏高原總面積的35%，在高原草地畜牧業(yè)中占有十分重要的地位[3]。放牧活動是高寒草甸的主要利用方式之一。多數(shù)研究表明，適度的放牧可以有效促進草地生產(chǎn)力的提高和生物多樣性的維持，但過度放牧往往會引起草地的大面積退化以及草地初級生產(chǎn)力和土壤理化性狀的惡化[4]。近年來，由于長期受超載過牧等因素的影響，高寒草甸生態(tài)系統(tǒng)退化顯著[5]，從20世紀90年代開始，尤其青藏高原東緣草地出現(xiàn)了明顯的退化，其基本特征為區(qū)域氣候趨于干旱、地表徑流量顯著減少、水土流失日益嚴重[6]，草畜矛盾日益尖銳。

草地生物量是評價青藏高原生態(tài)脆弱性和敏感性的重要指標(biāo)及度量草地退化的重要指標(biāo)[7]，也是整個草地生態(tài)系統(tǒng)運行的能量基礎(chǔ)和物質(zhì)來源，不僅是體現(xiàn)草地生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定性和種群多樣性的指標(biāo)，同時也被用于指導(dǎo)畜牧業(yè)生產(chǎn)[8]。對生物量的定量研究，可以及時準(zhǔn)確地獲取草地信息，為科學(xué)合理確定載畜量和有效進行草地資源保護提供參考依據(jù)，同時也為草地生態(tài)環(huán)境研究提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。草地生物量是草地資源遙感研究的主要指標(biāo)之一，監(jiān)測草地生物量的時空變化動態(tài)能夠較好地反映草地的生長狀況，在除放牧外無其他干擾因素的情況下能夠指示放牧強度的大小，對牧區(qū)草地退化評價和草畜平衡決策研究具有重要意義[9]。

遙感數(shù)據(jù)已被廣泛應(yīng)用于大尺度植被活動的研究[10-12]，其在實現(xiàn)草地估產(chǎn)、確定草地載畜量以及加強草地科學(xué)管理等方面都有重要的指導(dǎo)意義[13]。Paruelo等[14]在美國中部草原地區(qū)將NOAA/AVHRR遙感數(shù)據(jù)用于草地資源動態(tài)監(jiān)測，研究表明，歸一化植被指數(shù)與草地地上生物量高度相關(guān)，且發(fā)現(xiàn)冪函數(shù)回歸模型是該區(qū)的最佳遙感反演模型。Bénié等[15]將遙感數(shù)據(jù)和社會經(jīng)濟因素加到模型中，以至少80%的準(zhǔn)確性模擬了薩赫勒半干旱地區(qū)十多年的生物量，因其適應(yīng)性強的模擬能力減少了數(shù)據(jù)采集成本，且有助于薩赫勒環(huán)境的管理。韓波[16]結(jié)合三江源區(qū)高寒草地地上生物量(aboveground biomass，AGB)野外實測數(shù)據(jù)和同期MODIS-NDVI(normalized difference vegetation index)和MODIS-EVI(enhanced vegetation index)數(shù)據(jù)，通過回歸分析，建立研究區(qū)高寒草地AGB遙感反演模型，并對三江源區(qū)近十年高寒草地AGB時空格局進行模擬分析。周鑫等[17]分析了EVI和NDVI與實測草地地上生物量的一元線性、指數(shù)和二次多項式回歸模型，并對各種回歸模型進行分析比較，利用優(yōu)選模型的反演結(jié)果分析了伊犁地區(qū)草地地上生物量的空間分布。綜合上述研究，采用MODIS植被指數(shù)能夠監(jiān)測和預(yù)測草地產(chǎn)量，只是不同的地區(qū)會因?qū)嶋H情況采用不同的指數(shù)或模型。但是，至今為止，很少有研究直接涉及放牧強度和植被指數(shù)之間的關(guān)系。張艷楠等[18]利用NDVI和生物量建立的生物量估產(chǎn)模型計算出34家牧戶的7、8月生物量的差值，以放牧強度為應(yīng)變量，差值為自變量，通過回歸分析建立了放牧強度估測模型(R2= 0.461)，發(fā)現(xiàn)二者之間具有較好的相關(guān)性。該研究中還是以生物量作為橋梁，若是直接利用NDVI和放牧強度來建立大范圍放牧強度估測模型，一方面突破了放牧強度量化的區(qū)域限制，另一方面可以對放牧行為實時監(jiān)控，調(diào)整家畜活動范圍，從一定程度上緩解草地退化壓力。

本研究首先利用野外62個草地調(diào)查樣點實測地上生物量數(shù)據(jù)，建立了研究區(qū)植被指數(shù)與草地地上生物量的回歸模型，并結(jié)合實測地上生物量和不同相對放牧強度間的相關(guān)性，分析了不同放牧強度條件下草地生物量的空間分布特征。然后利用3家牧戶的相對放牧強度，結(jié)合同期MODIS影像獲取的植被指數(shù)數(shù)據(jù)，將相對放牧強度和對應(yīng)的NDVI在區(qū)域空間尺度上建立回歸模型，獲取研究區(qū)植被景觀格局和家畜放牧利用強度的時空分布關(guān)系，以期為研究區(qū)草地資源的可持續(xù)利用和草畜平衡提供依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)設(shè)在甘肅省瑪曲縣阿孜畜牧科技示范園區(qū)(圖1)，地理位置為33°40′ N，101°52′ E，海拔3 650 m，年均氣溫1.2 ℃，年均降水量620 mm，主要集中在5-9月，年日照時數(shù)約2 580 h，年平均霜日大于270 d，無絕對無霜期，只有冷暖季之分。土壤為亞高山草甸土。草地類型為高寒草甸，植被以嵩草(Kobresiasp.)、苔草(Carexsp.)、針茅(Stipasp.)、羊茅(Festucasp.)、披堿草(Elymussp.)和早熟禾(Poasp.)等為主。牧草一般在4月中、下旬開始返青，8月中、下旬開始枯黃。放牧家畜主要是地方藏系牦牛。

1.2 地面實測數(shù)據(jù)

試驗樣地主要設(shè)置在阿孜畜牧科技示范園區(qū)的牧戶地，選擇草地類型一致(高寒草甸為主)、生產(chǎn)和利用方式相似(以牦牛放牧為主)的3家牧戶的草地作為研究樣地，而且這些草地都處于同一生長水平(即草地的理論可食牧草產(chǎn)量相等，且生長周期一致，除放牧外無其他干擾因素)。根據(jù)牧戶牦牛數(shù)量、草地面積、距離牧戶棚圈的遠近及牦牛選擇攝食的活動路線和在空間停留頻次時所表現(xiàn)出的放牧活動強度，將牧戶草地劃分為3個放牧梯度區(qū)，即距離畜圈入口較近區(qū)域為第一放牧梯度區(qū)，距離畜圈入口中等距離區(qū)域為第二放牧梯度區(qū)，距離畜圈入口較遠區(qū)域為第三放牧梯度區(qū)(圖2)。在每個放牧梯度區(qū)隨機選擇10個0.5 m×0.5 m的樣方，且采樣點間距符合遙感數(shù)據(jù)空間分辨率的要求，每個放牧梯度區(qū)重復(fù)4次，在6、7、8、9月的下旬齊地刈割，進行草地植被調(diào)查。記錄樣方內(nèi)主要物種的名稱、蓋度、高度等植物群落信息，然后齊地面刈割，稱其鮮重，再在70 ℃烘至恒重稱其干重。

圖1 瑪曲縣阿孜站的地理位置Fig. 1 Location of Aze station in Maqu County

圖2 試驗樣地Fig. 2 Sample plot

1.3 植被指數(shù)的提取和相對放牧強度的計算

歸一化植被指數(shù)(NDVI)通常是紅波段(R)和近紅外波段(NIR)反射率之差與之和的比值，用以表征地表植被的數(shù)量分配和質(zhì)量情況，即：

NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)。

(1)

為了保持與地面實測數(shù)據(jù)的時空一致性，選取了2016年6月25日、7月27日、8月28日和9月29日的美國航空航天局(NASA)數(shù)據(jù)中心提供的16 d合成的250 m空間分辨率的MOD13Q1產(chǎn)品用于提取NDVI值。

根據(jù)設(shè)定的不同放牧梯度，計算3家牧戶的相對放牧強度：

相對放牧強度=每個牧戶家牦牛頭數(shù)/不同放牧梯度區(qū)域面積(不同半徑的同心圓面積)。

(2)

相對放牧強度不表示量化的放牧強度，而是對放牧強度強弱程度的體現(xiàn)。在本研究中，假定每個放牧梯度的區(qū)域是不同半徑的圓形，3個梯度的區(qū)域就是3個以牧場入口為圓心的同心圓，不同梯度上的區(qū)域面積就是圓的面積，且假設(shè)同一牧戶每個梯度上的牦牛頭數(shù)相同。雖然與傳統(tǒng)放牧強度的算法一樣，即家畜頭數(shù)除以草地面積，但因假設(shè)每個梯度上牦牛頭數(shù)相同，發(fā)生變化的只是面積，故將計算結(jié)果定為相對放牧強度，定性表示放牧的強弱程度。

1.4 數(shù)據(jù)分析

利用MODIS數(shù)據(jù)重投影工具軟件(MRT)將下載的影像進行NDVI提取，利用ArcMap軟件提取各樣方位置點對應(yīng)的NDVI值，并與實測生物量建立模型。在野外樣點實測過程中，由于GPS定點的誤差以及在稱量、烘干過程中出現(xiàn)失誤(樣品外溢或吸濕)，所以在建立回歸模型前需剔除異常值。采用Microsoft Excel和SPSS軟件進行相關(guān)性的統(tǒng)計分析。

2 結(jié)果

2.1 相對放牧強度

根據(jù)公式(2)計算相對放牧強度，如表1所列。

對比3家牧戶間的相對放牧強度，可以看出，牧戶1的放牧強度比牧戶2和牧戶3都要大，牧戶3次之，牧戶2則最輕。在同一個放牧梯度水平上，除了第三個放牧梯度上牧戶2和牧戶3相對放牧強度相同外，其他兩個梯度上都是牧戶1相對放牧強度最大，牧戶3次之，牧戶2最小。

表1 3家調(diào)查牧戶的相對放牧強度Table 1 Relative grazing intensity of the three herds under survey

2.2 植被指數(shù)與草地地上生物量的相關(guān)性分析和模型建立

建立調(diào)查點植被指數(shù)和地上生物量的線性回歸模型，發(fā)現(xiàn)6-9月植被指數(shù)和地上生物量間的擬合呈相同趨勢，即隨著NDVI值的增長生物量呈上升趨勢。其中，9月的擬合效果最好(圖3)。

2.3 實測地上生物量和相對放牧強度的相關(guān)分析

為進一步研究實測地上生物量和相對放牧強度之間的關(guān)系，建立了6-9月實測地上生物量和相對放牧強度間的回歸模型(圖4)，發(fā)現(xiàn)二者擬合很好(R2=0.965 1)，在某一放牧強度下，地上生物量達到了最大值，而后隨著放牧強度的增大，地上生物量呈下降趨勢。

圖3 調(diào)查點植被指數(shù)和地上生物量線性回歸散點圖(6-9月)Fig. 3 Linear regression scatter plots of vegetation index at survey points and aboveground biomass (Jun. to Sep.)

圖4 實測地上生物量和相對放牧強度的冪回歸模型Fig. 4 Power regression model for measured aboveground biomass and relative grazing intensity

2.4 相對放牧強度與植被指數(shù)的相關(guān)性分析

分析了地上生物量和植被指數(shù)、相對放牧強度間的相關(guān)關(guān)系后，又建立了實驗月相對放牧強度與對應(yīng)梯度上的NDVI值之間的冪回歸模型(圖5)，結(jié)果表明兩者之間不存在相關(guān)性。在剔除了兩個特殊點之后，得到新的模型(圖6)，發(fā)現(xiàn)二者相關(guān)性較好(R2=0.631 0)?？梢钥闯?，隨著NDVI的變小，相對放牧強度不斷增大，當(dāng)相對放牧強度達到一定程度后，NDVI對相對放牧強度的響應(yīng)不再靈敏。

圖5 調(diào)查點植被指數(shù)和相對放牧強度的冪回歸模型Fig. 5 Power regression model for vegetation index and relative grazing intensity

3 討論

3.1 植被指數(shù)與草地地上生物量之間的相關(guān)性

在瑪曲高寒草甸基于MODIS-NDVI的線性模型能更好地模擬高寒草甸地上生物量，張艷楠等[18]發(fā)現(xiàn)當(dāng)生物量低于370 g·m-2時，建立的估產(chǎn)模型都是一元線性的，當(dāng)生物量在370～720 g·m-2時，一元線性模型和指數(shù)模型的模擬效果都很好。本研究中生物量最大值為544.12 g·m-2，比較發(fā)現(xiàn)線性模型模擬較好，這與前人研究結(jié)果一致。羅媛等[19]在基于紅光和近紅外反射光譜特征參數(shù)反演草地地上生物量的研究中發(fā)現(xiàn)，紅光區(qū)域光譜特征參數(shù)與草地地上生物量之間存在顯著的相關(guān)關(guān)系，試驗表明，地上生物量的增加能夠顯著降低“紅谷”反射率，顯著升高近紅外850 nm處反射率，因此NDVI值隨著生物量的增加而增大，這就可以解釋本研究中NDVI隨著地上生物量的增加而增長的趨勢。比較分析不同月份的地上生物量和NDVI值，發(fā)現(xiàn)9月時生物量有所下降，而且NDVI值也較6月、7月和8月有所下降。一般情況下，牧草會在5月開始返青，地上生物量從生長季開始逐漸增加，到8月達到最大值，而后進入非生長季，牧草開始枯黃，生物量的補償生長滯后于放牧的影響，放牧?xí)绊懫淙郝浣M成且降低禾本科牧草的生物量[20]，故到9月時地上生物量有所下降。而且，因為紅光波段是綠色植物進行光合作用吸收的主要波段，9月地上生物量枯黃會導(dǎo)致光合作用減弱，對紅光波段的反射增強，所以NDVI值較于6月、7月和8月會變小。此外，模型的相關(guān)系數(shù)比較低，可能是受研究區(qū)土壤、氣候等條件的影響，另外，選取的MODIS產(chǎn)品數(shù)據(jù)空間分辨率有限，也會影響估產(chǎn)模型的精度。

圖6 調(diào)查點植被指數(shù)和相對放牧強度的冪回歸模型(剔除特殊點之后)Fig. 6 Power regression model for vegetation index and relative grazing intensity (after exclusion of special points)

3.2 地上生物量與放牧強度間的相關(guān)性

仁青吉等[21]研究結(jié)果表明，隨著放牧強度的增加，青藏高原東部瑪曲高寒嵩草草甸群落的高度、蓋度和地上生物量都呈現(xiàn)顯著降低的趨勢。張偉華等[22]研究發(fā)現(xiàn)，隨著牧壓強度的增加，錫林河北岸一級臺地退化草地的植物群落高度降低，地表蓋度下降，地上生物量較大幅度減少，特別是優(yōu)質(zhì)牧草生物量迅速減少。這與本研究結(jié)果一致。李建龍等[23]在新疆石河子紫泥泉種羊場進行的不同強度的分區(qū)輪牧試驗也表明，不同輪牧強度處理對草地地上部產(chǎn)量有顯著影響。范國艷[24]研究發(fā)現(xiàn)，隨著放牧強度的增加，貝加爾針茅典型草原區(qū)的貝加爾針茅(Stipabaicalensis)草原群落植物物種數(shù)、植被蓋度、地上部現(xiàn)存量均顯著降低，植物群落種類組成結(jié)構(gòu)發(fā)生顯著變化。Joneydi等[25]研究發(fā)現(xiàn)，雖然重度放牧降低了干旱灌叢帶地上生物量，但中度放牧對該區(qū)植物生物量沒有影響。在本研究中，中度放牧對該地區(qū)地上生物量是有一定影響的，該差異可能與研究區(qū)域的植被類型、土壤和物候條件等因素有關(guān)。

3.3 放牧強度與植被指數(shù)間的相關(guān)性

不同水分條件下的不同植被群落類型對牧草生長速率有一定的影響。模型中提到的兩個特殊點分別是牧戶2和牧戶3在重牧梯度下的NDVI值，一般情況下，NDVI值隨著放牧強度的增大而變小，但此兩點處NDVI值并沒有變小，究其原因發(fā)現(xiàn)，牧戶2和牧戶3的牧場有河流經(jīng)過(圖2)，在沿河地區(qū)，植被層保持著較高的含水量，植物種類成分屬于沼澤草甸，而且植物生產(chǎn)力比周邊草原地區(qū)的要高。因此放牧強度雖然較大，其生物量也較高，故NDVI值也較高。Kawamura等[26]也發(fā)現(xiàn)，植物生物量隨著放牧強度的增加而下降，除了錫林沿河地區(qū)，本研究的情況與該研究結(jié)果一致。作為家畜喜食，但又不耐放牧踐踏的植物，如鵝絨委陵菜(Potentillaanserina)、羊茅(Festucaovina)、垂穗披堿草(Elymusnutans)、草地早熟禾(Poapratensis)等受到放牧干擾影響較大，不能充分生長和發(fā)育，其蓋度和豐富度有所下降[27]，即植物的生成速率小于家畜的采食速率，這可能是NDVI值隨著放牧強度的增強呈下降趨勢的原因之一。另外，從整個群落角度分析，放牧顯著降低了地上生物量，主要原因在于葉片光合面積的減少，有機物積累效率的降低[28]。曹廣民等[29]選取處于不同退化階段的具有典型代表意義的草甸為研究對象，通過對其土壤氮素礦化補給能力、牧草對氮素的需求量的研究，發(fā)現(xiàn)隨著放牧強度的增加，土壤-牧草營養(yǎng)供求失調(diào)，土壤養(yǎng)分被地下根系過多吸收被生物固定，成為無效養(yǎng)分[30]，這也是生物量降低的主要原因之一，也可能導(dǎo)致研究區(qū)域NDVI值的下降。分析相對放牧強度和NDVI之間的關(guān)系，可以發(fā)現(xiàn)一個相對放牧強度的臨界值，在該值下，NDVI對相對放牧強度的響應(yīng)不再靈敏，這可以作為一個衡量放牧程度強弱的警戒值，對于確定合理放牧強度具有重要的參考價值，而且生物量隨放牧強度的變化也有一個放牧強度閾值存在。草地地上生物量的直接收獲估測方法需要花費相當(dāng)大的時間和勞力，同時要求足夠多的樣本數(shù)目，以保證樣本符合統(tǒng)計學(xué)的要求(樣本數(shù)量少則估測精度有限)[31]。此外，直接收獲法還會破壞調(diào)查地點的植被，具有破壞性，對于一些生態(tài)脆弱區(qū)域的植被恢復(fù)有一定影響，難以大面積開展，再加上家畜的活動是空間動態(tài)變化的過程，如果利用放牧強度和地上生物量的相關(guān)關(guān)系來尋找放牧強度閾值，不僅工作量大，而且有空間限制，對研究結(jié)果有很大的影響。但是，與基于樣方的生物量監(jiān)測的傳統(tǒng)方法相比，遙感估測不僅有更高的時效性，而且具有傳統(tǒng)方法無法比擬的優(yōu)勢，如可以監(jiān)測高寒無人區(qū)草地的變化動態(tài)等[32]。所以，利用遙感植被指數(shù)來獲取家畜的放牧強度閾值具有可行性。

4 結(jié)論

本研究利用歸一化植被指數(shù)(NDVI)和地面實測數(shù)據(jù)進行相關(guān)性分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)瑪曲高寒草甸不同月份的地上生物量與對應(yīng)的植被指數(shù)有較好的相關(guān)性，據(jù)此建立了6-9月份調(diào)查點植被指數(shù)和地上生物量的線性回歸模型。發(fā)現(xiàn)6-9月的模擬呈現(xiàn)相同趨勢，即隨著NDVI值的增長，地上生物量呈現(xiàn)增長趨勢。實測地上生物量和相對放牧強度有很好的擬合關(guān)系(R2=0.965 1)，隨著放牧強度的增加地上生物量呈下降趨勢。另外，相對放牧強度和植被指數(shù)間相關(guān)性較好，并建立了相對放牧強度估測模型(y=0.000 5x-28.21，R2=0.631 0)，結(jié)果表明隨著NDVI值的變小，相對放牧強度逐漸增強，當(dāng)相對放牧強度增強到一定程度時，NDVI對其響應(yīng)不靈敏。量化這一程度上的放牧強度(即閾值)，是今后研究中需要做的工作。

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