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(diǎn)實(shí)驗(yàn)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(diǎn)實(shí)驗(yàn)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(jìn)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(jì)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(yán)重[6]，草畜矛盾日益尖銳。

草地生物量是評價(jià)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(gè)草地生態(tài)系統(tǒng)運(yùn)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(shí)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(shí)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(jìn)行草地資源保護(hù)提供參考依據(jù)，同時(shí)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(shí)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(qiáng)度的大小，對牧區(qū)草地退化評價(jià)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(shí)現(xiàn)草地估產(chǎn)、確定草地載畜量以及加強(qiáng)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(jì)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(qiáng)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(shí)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(shí)空格局進(jìn)行模擬分析。周鑫等[17]分析了EVI和NDVI與實(shí)測草地地上生物量的一元線性、指數(shù)和二次多項(xiàng)式回歸模型，并對各種回歸模型進(jìn)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(qiáng)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(jì)算出34家牧戶的7、8月生物量的差值，以放牧強(qiáng)度為應(yīng)變量，差值為自變量，通過回歸分析建立了放牧強(qiáng)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(qiáng)度來建立大范圍放牧強(qiáng)度估測模型，一方面突破了放牧強(qiáng)度量化的區(qū)域限制，另一方面可以對放牧行為實(shí)時(shí)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(gè)草地調(diào)查樣點(diǎn)實(shí)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(shí)測地上生物量和不同相對放牧強(qiáng)度間的相關(guān)性，分析了不同放牧強(qiáng)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(qiáng)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(qiáng)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(qiáng)度的時(shí)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(shí)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(shí)測數(shù)據(jù)

試驗(yàn)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(yuǎn)近及牦牛選擇攝食的活動路線和在空間停留頻次時(shí)所表現(xiàn)出的放牧活動強(qiáng)度，將牧戶草地劃分為3個(gè)放牧梯度區(qū)，即距離畜圈入口較近區(qū)域?yàn)榈谝环拍撂荻葏^(qū)，距離畜圈入口中等距離區(qū)域?yàn)榈诙拍撂荻葏^(qū)，距離畜圈入口較遠(yuǎn)區(qū)域?yàn)榈谌拍撂荻葏^(qū)(圖2)。在每個(gè)放牧梯度區(qū)隨機(jī)選擇10個(gè)0.5 m×0.5 m的樣方，且采樣點(diǎn)間距符合遙感數(shù)據(jù)空間分辨率的要求，每個(gè)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(jìn)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(yàn)樣地Fig. 2 Sample plot

1.3 植被指數(shù)的提取和相對放牧強(qiáng)度的計(jì)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(shí)測數(shù)據(jù)的時(shí)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(jì)算3家牧戶的相對放牧強(qiáng)度：

相對放牧強(qiáng)度=每個(gè)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(qiáng)度不表示量化的放牧強(qiáng)度，而是對放牧強(qiáng)度強(qiáng)弱程度的體現(xiàn)。在本研究中，假定每個(gè)放牧梯度的區(qū)域是不同半徑的圓形，3個(gè)梯度的區(qū)域就是3個(gè)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(gè)梯度上的牦牛頭數(shù)相同。雖然與傳統(tǒng)放牧強(qiáng)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(gè)梯度上牦牛頭數(shù)相同，發(fā)生變化的只是面積，故將計(jì)算結(jié)果定為相對放牧強(qiáng)度，定性表示放牧的強(qiáng)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(jìn)行NDVI提取，利用ArcMap軟件提取各樣方位置點(diǎn)對應(yīng)的NDVI值，并與實(shí)測生物量建立模型。在野外樣點(diǎn)實(shí)測過程中，由于GPS定點(diǎn)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(jìn)行相關(guān)性的統(tǒng)計(jì)分析。

2 結(jié)果

2.1 相對放牧強(qiáng)度

根據(jù)公式(2)計(jì)算相對放牧強(qiáng)度，如表1所列。

對比3家牧戶間的相對放牧強(qiáng)度，可以看出，牧戶1的放牧強(qiáng)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(gè)放牧梯度水平上，除了第三個(gè)放牧梯度上牧戶2和牧戶3相對放牧強(qiáng)度相同外，其他兩個(gè)梯度上都是牧戶1相對放牧強(qiáng)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(qiáng)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(diǎn)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(shí)測地上生物量和相對放牧強(qiáng)度的相關(guān)分析

為進(jìn)一步研究實(shí)測地上生物量和相對放牧強(qiáng)度之間的關(guān)系，建立了6-9月實(shí)測地上生物量和相對放牧強(qiáng)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(qiáng)度下，地上生物量達(dá)到了最大值，而后隨著放牧強(qiáng)度的增大，地上生物量呈下降趨勢。

圖3 調(diào)查點(diǎn)植被指數(shù)和地上生物量線性回歸散點(diǎn)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(shí)測地上生物量和相對放牧強(qiáng)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(qiáng)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(qiáng)度間的相關(guān)關(guān)系后，又建立了實(shí)驗(yàn)月相對放牧強(qiáng)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(gè)特殊點(diǎn)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(qiáng)度不斷增大，當(dāng)相對放牧強(qiáng)度達(dá)到一定程度后，NDVI對相對放牧強(qiáng)度的響應(yīng)不再靈敏。

圖5 調(diào)查點(diǎn)植被指數(shù)和相對放牧強(qiáng)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(shí)，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(shí)，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(yàn)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(shí)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(dá)到最大值，而后進(jìn)入非生長季，牧草開始枯黃，生物量的補(bǔ)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(shí)地上生物量有所下降。而且，因?yàn)榧t光波段是綠色植物進(jìn)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(qiáng)，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(diǎn)植被指數(shù)和相對放牧強(qiáng)度的冪回歸模型(剔除特殊點(diǎn)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(qiáng)度間的相關(guān)性

仁青吉等[21]研究結(jié)果表明，隨著放牧強(qiáng)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(qiáng)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(jìn)行的不同強(qiáng)度的分區(qū)輪牧試驗(yàn)也表明，不同輪牧強(qiáng)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(qiáng)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(qiáng)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(gè)特殊點(diǎn)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(qiáng)度的增大而變小，但此兩點(diǎn)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(qiáng)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(qiáng)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(qiáng)度的增強(qiáng)呈下降趨勢的原因之一。另外，從整個(gè)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(jī)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(bǔ)給能力、牧草對氮素的需求量的研究，發(fā)現(xiàn)隨著放牧強(qiáng)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(qiáng)度和NDVI之間的關(guān)系，可以發(fā)現(xiàn)一個(gè)相對放牧強(qiáng)度的臨界值，在該值下，NDVI對相對放牧強(qiáng)度的響應(yīng)不再靈敏，這可以作為一個(gè)衡量放牧程度強(qiáng)弱的警戒值，對于確定合理放牧強(qiáng)度具有重要的參考價(jià)值，而且生物量隨放牧強(qiáng)度的變化也有一個(gè)放牧強(qiáng)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(fèi)相當(dāng)大的時(shí)間和勞力，同時(shí)要求足夠多的樣本數(shù)目，以保證樣本符合統(tǒng)計(jì)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(diǎn)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(qiáng)度和地上生物量的相關(guān)關(guān)系來尋找放牧強(qiáng)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(shí)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(qiáng)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(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)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(diǎn)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(shí)測地上生物量和相對放牧強(qiáng)度有很好的擬合關(guān)系(R2=0.965 1)，隨著放牧強(qiáng)度的增加地上生物量呈下降趨勢。另外，相對放牧強(qiáng)度和植被指數(shù)間相關(guān)性較好，并建立了相對放牧強(qiáng)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(qiáng)度逐漸增強(qiáng)，當(dāng)相對放牧強(qiáng)度增強(qiáng)到一定程度時(shí)，NDVI對其響應(yīng)不靈敏。量化這一程度上的放牧強(qiáng)度(即閾值)，是今后研究中需要做的工作。

參考文獻(xiàn)References:

[1] 周華坤,周立,趙新全,劉偉,李英年,古松,周興民.青藏高原高寒草甸生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定性研究.科學(xué)通報(bào),2006,51(1):63-69.

Zhou H K,Zhou L,Zhao X Q,Liu W,Li Y N,Gu S,Zhou X M.Study on the stability of alpine meadow ecosystem in Qinghai-Tibet Plateau.Chinese Science Bulletin,2006,51(1):63-69.(in Chinese)

[2] 周華坤,趙新全,趙亮,李英年,汪詩平,徐世曉,周立.青藏高原高寒草甸生態(tài)系統(tǒng)的恢復(fù)能力.生態(tài)學(xué)雜志,2008,27(5):697-704.

Zhou H K,Zhao X Q,Zhao L,Li Y N,Wang S P,Xu S X,Zhou L.Restoration capability of alpine meadow ecosystem on Qinghai-Tibetan Plateau.Chinese Journal of Ecology,2008,27(5):697-704.(in Chinese)

[3] 韓道瑞,曹廣民,郭小偉,張法偉,李以康,林麗,李婧,唐艷鴻,古松.青藏高原高寒草甸生態(tài)系統(tǒng)碳增匯潛力.生態(tài)學(xué)報(bào),2011,31(24):7408-7417.

Han D R,Cao G M,Guo X W,Zhang F W,Li Y K,Lin L,Li J,Tang Y H,Gu S.The potential of carbon sink in alpine meadow ecosystem on the Qinghai-Tibetan Plateau.Acta Ecologica Sinica,2011,31(24):7408-7417.(in Chinese)

[4] 寶音賀希格.放牧對草地生態(tài)系統(tǒng)的影響.畜牧與飼料科學(xué),2013,34(7-8):71-74.

Baoyinhexige.Effect of grazing on grassland ecosystem.Animal Husbandry & Feed Science,2013,34(7-8):71-74.(in Chinese)

[5] 周華坤,趙新全,周立,劉偉,李英年,唐艷鴻.青藏高原高寒草甸的植被退化與土壤退化特征研究.草業(yè)學(xué)報(bào),2005,14(3):31-40.

Zhou H K,Zhao X Q,Zhou L,Liu W,Li Y N,Tang Y H.A study on correlations between vegetation degradation and soil degradation in the ‘a(chǎn)lpine meadow’ of the Qinghai-Tibetan Plateau.Acta Pratacultural Sinica,2005,14(3):31-40.(in Chinese)

[6] 趙雪雁.黃河首曲地區(qū)草地退化的人文因素分析:以甘肅省瑪曲縣為例.資源科學(xué),2007,29(5):50-56.

Zhao X Y.Human dimensions of grassland degradation:A case study in Maqu County of Gansu Province.Resources Science,2007,29(5):50-56.(in Chinese)

[7] 杜玉娥,劉寶康,郭正剛.基于MODIS的青藏高原牧草生長季草地生物量動態(tài).草業(yè)科學(xué),2011,28(6):1117-1123.

Du Y E,Liu B K,Guo Z G.Changes of forage biomass of grasslands during the growing season in the Qinghai-Tibetan Plateau based on MODIS data.Pratacultural Science,2011,28(6):1117-1123.(in Chinese)

[8] 渠翠平,關(guān)德新,王安志,金昌杰,倪攀,袁鳳輝,張曉靜.基于MODIS數(shù)據(jù)的草地生物量估算模型比較.生態(tài)學(xué)雜志,2008,27(11):2028-2032.

Qu C P,Guan D X,Wang A Z,Jin C J,Ni P,Yuan F H,Zhang X J.Comparison of grassland biomass estimation models based on MODIS data.Chinese Journal of Ecology,2008,27(11):2028-2032.(in Chinese)

[9] 方金.基于多源遙感數(shù)據(jù)的甘南牧區(qū)草地生物量遙感監(jiān)測研究.蘭州:蘭州大學(xué)碩士學(xué)位論文,2013.

Fang J.Monitoring grassland biomass based on multi-source remote sensing data in Gannan pastoral area.Master Thesis.Lanzhou:Lanzhou University,2013.(in Chinese)

[10] Turker C J,Sellers P J.Satellite remote sensing of primary production.International Journal of Remote Sensing,1986,7(11):1395-1416.

[11] Moses A C,Andrew K S,Fabio C,van Sip W,Istiak S.Estimation of green grass/herb biomass from airborne hyperspectral imagery using spectral indices and partial least squares regression.International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation,2007,9(4):414-424.

[12] David S,Emanuel W,Rizzo B,Thomas M S,Woodward I,Fisher H,Timothy G F K,McKeown R,Thomas H P,Rosenbloom N,Ojima D S,Parton W J,David W K,McGuire A D,Melillo J,Pan Y,Haxeltine A,Prentice I C,Sitch S,Hibbard K,Nemani R,Lars L P,Running S,Borchers J,Chaney J,Ronald P N,Bobby H B.Continental scale variability in ecosystem processes:Models,data,and the role of disturbance.Ecological Monographs,1997,67(2):251-271.

[13] 段敏杰.放牧干擾下藏北紫花針茅高寒草地生物量遙感監(jiān)測.北京：中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院碩士學(xué)位論文,2011.

Duan M J.Remote sensing monitoring ofStipapurpureaalpine grassland biomass under the grazing disturbance in northern Tibet.Master Thesis.Beijing:Chinese Academy of Agricultural Sciences,2011.(in Chinese)

[14] Paruelo J M,Epstein H E,Lauenroth W K,Burke I C.ANPP estimates from NDVI for the central grassland region of the United States.Ecology,1997,78(3):953-958.

[15] Bénié G B,Kaboré S S,Go?ta K,Courel M F.Remote sensing-based spatio-temporal modeling to predict biomass in sahelian grazing ecosystem.Ecological Modelling,2005,184(2-4):341-354.

[16] 韓波.三江源區(qū)高寒草地地上生物量遙感反演模型的建立.淮南:安徽理工大學(xué)碩士學(xué)位論文,2015.

Han B.Modeling aboveground biomass of alpine grassland in the three-river headwaters region based on remote sensing data.Master Thesis.Huainan:Anhui University of Science & Technology,2015.(in Chinese)

[17] 周鑫,盛建東,張文太,武紅旗,王新軍.基于MODIS數(shù)據(jù)的伊犁地區(qū)草地地上生物量反演.草地學(xué)報(bào),2015,23(1):27-33.

Zhou X,Sheng J D,Zhang W T,Wu H Q,Wang X J.Aboveground biomass inversion of grassland in Ili area using MODIS data.Acta Agrestia Sinica,2015,23(1):27-33.(in Chinese)

[18] 張艷楠,牛建明,張慶,楊艷,董建軍.植被指數(shù)在典型草原生物量遙感估測應(yīng)用中的問題探討.草業(yè)學(xué)報(bào),2012,21(1):229-238.

Zhang Y N,Niu J M,Zhang Q,Yang Y,Dong J J.A discussion on applications of vegetation index for estimating aboveground biomass of typical steppe.Acta Prataculturae Sinica,2012,21(1):229-238.(in Chinese)

[19] 羅媛,謝堂民,龍顯靜,馮樹林,陳功.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.草原與草坪,2015(5):65-69.

Luo Y,Xie T M,Long X J,Feng S L,Chen G.Pasture aboveground biomass estimating based on spectral reflectance characters of red and near-infrared bands.Grassland and Turf,2015(5):65-69.(in Chinese)

[20] 李春剛.放牧干擾對高寒草甸群落特征的影響.貴州農(nóng)業(yè)科學(xué),2010,38(5):128-132.

Li C G.Influence of grazing on community characteristics of alpine meadow.Guizhou Agricultural Sciences,2010,38(5):128-132.(in Chinese)

[21] 仁青吉,武高林,任國華.放牧強(qiáng)度對青藏高原東部高寒草甸植物群落特征的影響.草業(yè)學(xué)報(bào),2009,18(5):256-261.

Ren Q J,Wu G L,Ren G H.Effect of grazing intensity on characteristics of alpine meadow communities in the eastern Qinghai-Tibetan Plateau.Acta Prataculturae Sinica,2009,18(5):256-261.(in Chinese)

[22] 張偉華,關(guān)世英,李躍進(jìn).不同牧壓強(qiáng)度對草原土壤水分、養(yǎng)分及其地上生物量的影響.干旱區(qū)資源與環(huán)境,2000,14(4):61-64.

Zhang W H,Guan S Y,Li Y J.Effect of grazing capacity on water content,nutrient and biomass of steppe soil.Journal of Arid Land Resources & Environment,2000,14(4):61-64.(in Chinese)

[23] 李建龍,許鵬,孟林,王建華.不同輪牧強(qiáng)度對天山北坡低山帶蒿屬荒漠春秋場土草畜影響研究.草業(yè)學(xué)報(bào),1993,2(2):60-65.

Li J L,Xu P,Meng L,Wang J H.The comprehensive effects of different rotational grazing intensities (DRGI) on the soil,grassland and sheep production in a spring-autumn pasture of sagebruch desert in the northern slope of tianshan mountain.Acta Prataculturae Sinica,1993,2(2):60-65.(in Chinese)

[24] 范國艷.放牧對貝加爾針茅草原群落地上生物量和根系分布特征的影響.蘭州:甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文,2010.

Fan G Y.The influence of different grazing intensities on the above-biomass and root distribution character ofStipabaicalensisgrassland.Master Thesis.Lanzhou:Gansu Agricultural University,2010.(in Chinese)

[25] Joneydi J H,Azarnivand H,Zare C M A,Jafari M.Study of above-ground and below-ground biomass ofArtemisiasieberishrub lands with different grazing intensities in Semnan Province,Iran.Watershed Management Researches,2013,26(2):33-41.

[26] Kawamura K,Akiyama T,Yokota H,Tsutsumi M,Yasuda T,Watanabe O,Wang S P.Quantifying grazing intensities using geographic information systems and satellite remote sensing in the Xilingol steppe region,Inner Mongolia,China.Agriculture Ecosystems and Environment,2005,107(1):83-93.

[27] 朱紹宏.牦牛放牧強(qiáng)度對高寒草原植被群落及土壤養(yǎng)分影響的研究.蘭州:甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文,2006.

Zhu S H.Study on the effect of the plant community and soil nutrient of alpine grassland on yak grazing intensity.Master Thesis.Lanzhou:Gansu Agricultural University,2006.(in Chinese)

[28] 譚紅妍,閆瑞瑞,閆玉春,陳寶瑞,辛?xí)云?不同放牧強(qiáng)度下溫性草甸草原土壤生物性狀及與地上植被的關(guān)系.中國農(nóng)業(yè)科學(xué),2014,47(23):4658-4667.

Tan H Y,Yan R R,Yan Y C,Chen B R,Xin X P.The relationship between temperate meadow steppe soil’s biological properties and aboveground vegetation under different grazing intensities.Scientia Agricultura Sinica,2014,47(23):4658-4667.(in Chinese)

[29] 曹廣民,吳琴,李東,胡啟武,李月梅,王溪.土壤-牧草氮素供需狀況變化對高寒草甸植被演替與草地退化的影響.生態(tài)學(xué)雜志,2004,23(6):25-28.

Cao G M,Wu Q,Li D,Hu Q W,Li Y M,Wang X.Effects of nitrogen supply and demand status of soil and herbage system on vegetation succession and grassland degradation in alpine meadow.Chinese Journal of Ecology,2004,23(6):25-28.(in Chinese)

[30] 杜巖功,梁東營,曹廣民,王啟蘭,王長庭.放牧強(qiáng)度對嵩草草甸草氈表層及草地營養(yǎng)和水分利用的影響.草業(yè)學(xué)報(bào),2008,17(3):146-150.

Du Y G,Liang D Y,Cao G M,Wang Q L,Wang C T.Effect on incrassation of mattic epipedon and pasture nutrient-moisture using by grazing in alpineKobresiameadow.Acta Prataculturae Sinica,2008,17(3):146-150.(in Chinese)

[31] 梁衛(wèi)衛(wèi).草地地上生物量的簡易估測方法研究.楊凌:西北農(nóng)林科技大學(xué)碩士學(xué)位論文,2015.

Liang W W.The study on simple estimation method of aboveground biomass of grassland.Master Thesis.Yangling:Northwest Agriculture and Forestry University,2015.(in Chinese)

[32] 楊淑霞,張文娟,馮琦勝,孟寶平,高金龍,梁天剛.基于MODIS逐日地表反射率數(shù)據(jù)的青南地區(qū)草地生長狀況遙感監(jiān)測研究.草業(yè)學(xué)報(bào),2016,25(8):14-26.

Yang S X,Zhang W J,Feng Q S,Meng B P,Gao J L,Liang T G.Monitoring of grassland herbage accumulation by remote sensing using MODIS daily surface reflectance data in the Qingnan region.Acta Prataculturae Sinica,2016,25(8):14-26.(in Chinese)