青海三江源區果洛藏族自治州草地退化成因分析

趙志平，吳曉莆，李 果，李俊生

(中國環境科學研究院，北京 100012)

青海三江源區果洛藏族自治州草地退化成因分析

趙志平，吳曉莆，李 果，李俊生*

(中國環境科學研究院，北京 100012)

利用長期歷史資料，分析了氣候變化和人類放牧活動對草地生產力的影響，探討20世紀60年代以來青海三江源區果洛藏族自治州草地退化主要原因，結果顯示：研究區是全球變暖的敏感地區，1961—2010年研究區氣溫升高、年降水略有下降、濕潤程度下降，Miami模型、Thornthwaite Memorial模型和綜合自然植被凈第一性生產力模型(綜合模型)模擬的該區植被凈初級生產力(NPP)均具有上升趨勢，近50年來研究區氣候變化總體上有利于該區草地生產力改善；研究區家畜年末存欄數60年代劇烈上升，至70年代達到頂峰，家畜年末存欄數與植被NDVI呈極顯著負相關關系(Plt;0.01)，草地實際載畜量過大造成牲畜對草地過度啃食，導致草地退化。研究區退化草地恢復治理的重點應放在減輕載畜壓力、控制草地現實載畜量方面。

草地退化；氣候變化；過度放牧；果洛藏族自治州

草地退化，是由于人為活動干擾或不利的自然因素所引起的草地植被蓋度下降、產草量下降、毒雜草叢生，從而導致草地生態質量衰退，生產力、經濟潛力及服務功能降低，環境變劣以及生物多樣性降低，恢復功能減弱或失去恢復功能[1]，是草地生態系統在其演化過程中結構特征和能流與物質循環等功能的惡化過程[2]，威脅區域生態安全[3]。因此，草地退化成因及其生態影響已成為生態學重要研究領域之一[4]。

關于草地退化的原因和主要驅動力，目前學術界普遍存在氣候變化、人類放牧活動和鼠害3種觀點[5]。張鐿鋰等[6]認為黃河源地區草地退化有自然因素的影響，但人類活動起主導作用；嚴作良等[7]認為季節性過牧等人類活動是造成江河源區近期草地迅速退化的主導因素，從而促使氣候、鼠害等自然因子作用加劇。趙新全[4,8]和周華坤[9]通過增溫實驗和放牧強度試驗，模擬氣候變暖和人類活動對高寒草甸生態系統的影響，然后利用層次分析法對江河源區草地退化原因的定量分析，結果表明長期超載過牧的貢獻率達到39.35%，暖干化氣候在三江源區草地退化中的貢獻率達到36.64%，鼠害是該區草地初始退化的一個伴生產物。汪詩平[10]也曾以三江源區治多縣為例進行研究，發現草地退化的主要原因是超載過牧，但干旱化氣候起到了推波助瀾的作用。這些研究主要基于3—6a的增溫實驗和樣地放牧強度對比試驗，以及利用短期、瞬時遙感資料進行分析，缺乏從宏觀方面對草地退化原因的長期性研究。

青海果洛藏族自治州是三江源區重要的組成部分，近幾十年來，草地退化嚴重(表1)[11]。本研究嘗試利用長期歷史資料，分別從氣候變化和人類放牧活動對草地退化的影響兩個方面進行分析，以探討20世紀60年代以來青海三江源區果洛藏族自治州草地退化成因，同時也可為我國其它地區草地退化成因分析提供借鑒。

表1 果洛藏族自治州各縣草地退化面積[11]

1 研究區概況

青海省果洛藏族自治州地處青藏高原腹地的巴顏喀拉山和阿尼瑪卿山之間、三江源區東部，地理上位于北緯32°21′—35°45′、東經96°56′—101°45′之間[12]。行政區劃上主要有瑪多、達日、甘德、瑪沁、久治和班瑪6縣，總面積7.6×104km2。區內平均海拔4200m以上，氣候上屬高原高寒氣候，表現為冷熱兩季交替、干濕兩季分明，年均氣溫為-4℃，年均降水量400—700mm。草地是該區的主要植被類型，占土地總面積的71%[13]，其中高寒草甸占56%，高寒草原占15%。 土壤類型主要有高山草甸土、高山草原土、灰褐土、栗鈣土、沼澤土、風沙土等類型，其中以高山草甸土分布最多。

圖1 果洛藏族自治州草地類型分布概況Fig.1 Spatial distribution of grassland in Golog Tibetan Autonomous Prefecture

2 數據與方法

2.1 數據

本研究用到的氣象站點觀測數據是由中國氣象局數據共享中心提供，包括果洛藏族自治州及周邊共17個氣象站點日值觀測數據，數據項為日平均溫度、日最高溫度、日最低溫度、風速、相對濕度、降水量和日照時數。1982—2006年GIMMS 8km分辨率NDVI數據來源于國家自然科學基金委員會“中國西部環境與生態科學數據中心”。

2.2 方法

溫度和降水量是表征區域氣候變化的主要因子，但降水量不是區域濕潤程度的唯一指標，區域的濕潤狀況還與氣溫、下墊面、太陽輻射、風速等因子有關。Thornthwaite[14]使用濕潤指數來指示氣候的濕潤程度，并提出了以下計算濕潤指數(Im)的公式：

(1)

式中,P為年降水量，ET0為潛在蒸散。本研究采用此式計算濕潤指數來定量表示研究區濕潤程度。潛在蒸散(ET0)采用聯合國糧農組織(FAO)1998年對Penman-Monteith模型修訂后的版本計算[15- 18]：

(2)

式中,Rn為凈輻射，G為土壤通量，γ為干濕常數，Δ為飽和水汽壓曲線斜率，U2為2m高處的風速，ea為實際水汽壓，es為平均飽和水汽壓。凈輻射Rn的計算公式如下：

(3)

式中,σ為Stefan-Boltzmann常數(4.903×10-9MJK-4m-2d-1)，Tmax，k、Tmin，k分別為絕對溫標的最高和最低氣溫，n為實際日照時數，N為可照時數，Rso為晴天輻射。

利用ANUSPLIN軟件將研究區及周邊氣象站點數據插值形成研究區空間1km柵格氣候數據，包括年平均氣溫、年降水量和濕潤指數，多項研究認為ANUSPLIN方法對溫度和降水的插值效果明顯優于其他方法[19- 21]。濕潤指數由公式(1)、(2)和(3)計算得到。

目前國內外流行的基于氣象數據計算植被凈初級生產力(NPP)的方法有Miami模型、Thornthwaite Memorial模型和綜合自然植被凈第一性生產力模型(簡稱綜合模型)。

Miami模型[22]是H.Lieth利用世界5大洲約50個地點可靠的自然植被NPP的實測資料和與之相匹配的年均氣溫及降水資料，根據最小二乘法建立的：

NPPT=3000/(1+e1.315-0.119T)

(4)

NPPP=3000(1-e-0.000664P)

(5)

式中,NPPT和NPPP分別為根據年平均氣溫(T，℃)和年降水(P，mm)求得植被凈初級生產力(g·m-2·a-1)。根據Liebig的限制因子定律，選擇由溫度和降水所計算出的植被NPP中的較低者作為某地植被的NPP。

植被的NPP不僅與溫度和降水有關，而且也與植被蒸散量有關。H.Lieth基于Thornthwaite方法計算的實際蒸散及世界五大洲50個地點植被NPP資料，于1974年提出了Thornthwaite Memorial模型[23]：

NPP=3000(1-e-0.0009695(E-20))

(6)

(7)

式中,NPP為植被凈初級生產力(g·m-2·a-1)，E為年實際蒸散量(mm)，P為年降水量(mm)，ET0為潛在蒸散(mm)，采用(2)式計算。Thornthwaite Memorial模型包含的環境因子較全面，計算的結果優于Miami模型[24]。

周廣勝與張新時[25- 26]根據植物的生理生態學特點及聯系能量平衡和水量平衡方程的實際蒸散模型，根據世界各地的23組森林、草地及荒漠等自然植被資料及相應的氣候資料建立了自然植被NPP模型：

(8)

式中,NPP為植被凈初級生產力(102g·m-2·a-1)，P為年降水量(mm)，RDI為輻射干燥度，可用下式計算：

RDI=0.629+0.237·PER-0.00313·PER2

(9)

(10)

式中,ET0為潛在蒸散(mm)，采用(2)式計算，P為年降水量(mm)，PER為可能蒸散率。該模型以與植被光合作用密切相關的蒸散為基礎，綜合考慮了各因子的相互作用，對于干旱半干旱地區其計算結果優于其它模型。

歸一化植被指數(NDVI)是表征地表植被狀況的重要指數[27]，由于研究區位于青藏高原高寒區，可以采用最大合成法(MVC)獲得每個象元一年中地表植被NDVI最大值(NDVImax)來代表當年植被生長狀況:

NDVImax(x,t)=MAX(NDVI(x,t,i))

(11)

式中,x表示空間位置，t表示年份，i表示t年中1月1日起第i個15d，其范圍在1到24之間。

3 結果

3.1 氣候變化

研究區屬于高海拔高寒氣候，多年平均氣溫為-3.45℃，變異系數為0.22。1961—2010年該區具有極顯著增溫趨勢(R2=0.4481)，平均增速0.35℃/10a，且增溫速率呈加快趨勢。

圖2 1961—2010年研究區年平均溫度、年降水量和濕潤指數變化Fig.2 Variation of annual average temperature， annual precipitation，and index of moisture in research area from 1961 to 2010

研究區多年平均降水量為556.71mm，變異系數為0.10。1961—2010年年降水量總體具有下降趨勢，但趨勢不顯著(R2=0.0018)，為-1.62mm/10a，其中80年代降水量最大，90年代降水量下降幅度較大，2000年以來降水量增加到70年代水平，但仍然低于80年代。

研究區多年平均濕潤指數為0.60。1961—2010年該區濕潤指數總體具有下降趨勢，但趨勢不顯著(R2=0.0725)，為2.15/10a，其中80年代濕潤指數最大，90年代濕潤指數下降幅度較大。2000年以來濕潤指數低于90年代，為近50年來最低值。這可能是由于溫度增加導致潛在蒸散(ET0)增加幅度較大，同時降水量增加幅度較小的緣故。

3.2 氣候變化導致的植被凈初級生產力變化

利用基于氣象數據計算NPP的Miami模型、Thornthwaite Memorial模型和綜合自然植被凈第一性生產力模型(綜合模型)，模擬了研究區1961—2010年氣候變化導致的植被凈初級生產力(NPP)的變化。圖3顯示，Thornthwaite Memorial模型和綜合模型的NPP模擬值較接近，多年NPP均值分別為600.02和576.47 g·m-2·a-1，變異系數分別為0.05和0.04。Miami模型的NPP模擬值相對較低，多年NPP均值為459.53 g·m-2·a-1，變異系數為0.08。1961—2010年Thornthwaite Memorial模型和綜合模型模擬的NPP具有增加趨勢，但趨勢不顯著，分別為0.30和0.36 g·m-2·a-1，Miami模型模擬的NPP具有顯著增加趨勢，增加速率為1.62g·m-2·a-1。

圖3 基于氣象數據的1961—2010年植被凈初級生產力年際變化Fig.3 Interannual change of net primary productivity based on meteorological data from 1961 to 2010

圖4 基于氣象數據的1961—2010年植被凈初級生產力年代變化Fig.4 Interdecade change of net primary productivity based on meteorological data from 1961 to 2010

圖4顯示Thornthwaite Memorial模型和綜合模型的NPP年代變化比較一致，均為80年代最大，90年代NPP下降幅度較大，但仍然高于60年代，2000年以來NPP增長幅度較大，高于60和70年代，但低于80年代。Miami模型模擬的NPP自60年代以來呈現不斷增加趨勢，2000年以來NPP達到最大值。植被光合作用與蒸散密切相關，綜合模型以此為基礎，綜合考慮了各因子的相互作用，其模擬的NPP介于Thornthwaite Memorial模型和Miami模型之間，結果比較可靠。

上述結果表明，研究區氣候變化總體上是有利于植被NPP增加的，3個模型模擬的1961—2010年研究區NPP都具有增加趨勢。同時Thornthwaite Memorial模型和綜合模型能夠刻畫90年代研究區NPP下降過程，但研究區90年代NPP仍然高于60年代，NPP變化仍處于正常范圍內。

3.3 草地實際載畜量變化

果洛藏族自治州牧民從事的生產活動以放牧為主，主要畜種包括牦牛、綿羊、山羊和馬匹。本研究從《果洛藏族自治州統計年鑒1954—2010》*果洛州統計局. 果洛藏族自治州統計年鑒1954—2010 未出版中查找研究區牲畜頭、只數，依據農業部發布的《天然草地合理載畜量的計算NY/T635—2002》[28]，按照一頭牦牛4.5個羊單位，一匹馬6個羊單位折算。結果表明(圖5)，研究區家畜年末存欄數總體上經歷了一個急劇增加-緩慢下降的過程，變異系數為0.29。建國初50年代的家畜年末存欄數最低，為321.72×104羊單位；60年代家畜年末存欄數直線上升，達到474.62×104羊單位；70年代達到頂峰為746.27×104羊單位，相比50年代增加131.96%，比60年代增加57.23%。此后80和90年代家畜年末存欄數一直緩慢下降，至2000年以來下降至571.67×104羊單位，但仍然比60年代高20.45%。

圖5 1952—2010年果洛藏族自治州家畜年末存欄數變化Fig.5 Variation of livestock amount at the end of year in research area from 1952 to 2010

3.4 退化草地NDVI變化及其成因分析

采用最大合成法(MVC)獲得每個象元一年中地表植被NDVI最大值(NDVImax)來代表當年植被生長狀況。結果顯示(圖6)，研究區80年代NDVImax較低，90年代草地退化加劇NDVImax進一步下降，2000年以來退化草地開始恢復，NDVI狀況明顯比80和90年代好。由于遙感數據出現時間較晚，導致1961—1981年研究區草地狀況依舊不明。相關分析顯示，1982—2006年研究區年平均氣溫、降水量和濕潤指數與植被NDVI狀況均不顯著，Miami模型、Thornthwaite Memorial模型和綜合模型模擬的研究區NPP與植被NDVI狀況也均不顯著，而家畜年末存欄數則與植被NDVI狀況呈極顯著負相關關系(Plt;0.01)(圖7)。這表明研究區1982—2006年植被變化直接受到人類放牧活動的影響，與氣候變化沒有顯著關系。另外，隨著草地退化程度加劇，植被群落中毒雜草比例增加，但仍然不能改變草地蓋度(或NDVI)不斷下降的趨勢。

圖6 1982—2006年研究區植被NDVI狀況變化Fig.6 Variation of NDVImax in research area from 1982—2006

圖7 植被NDVImax與家畜年末存欄數回歸關系Fig.7 Regression between NDVImax and livestock amount at the end of year

4 討論與結論

本研究中Miami模型是H.Lieth利用世界5大洲約50個地點可靠的自然植被NPP的實測資料和與之相匹配的年均氣溫及降水資料建立的[22]，在我國已經廣泛使用[29- 31]。Thornthwaite Memorial模型包含的環境因子較全面，計算的結果優于Miami模型[24]。周廣勝與張新時[25- 26]建立的自然植被NPP模型以與植被光合作用密切相關的蒸散為基礎，綜合考慮了各因子的相互作用，并且在全國范圍內進行了應用[32]。本研究基于上述3個模型，對青海三江源區果洛藏族自治州近50年來NPP變化進行了模擬。3個模型模擬的NPP變異系數(0.08、0.05和0.04)相對較小，模擬結果具有一定的可靠性。

IPCC第四次報告中[33]全球100a(1906—2005)增溫趨勢為0.074℃/10a，任國玉等[34]計算了1951—2004年中國年平均溫度增幅約為1.3℃，約0.25℃/10a。本區增溫速率遠大于全球平均水平，約為中國平均增溫速率的1.4倍，說明本區是全球變暖的敏感地區。氣候變暖會使草地返青期提前，增強植被光合作用，有利于植物生長,提高植被生產力[35]。 1961—2010年研究區氣溫顯著升高、雖然年降水量和濕潤程度略有下降，但3個氣候模型的模擬結果均顯示該地區氣候變化導致植被NPP具有上升趨勢，說明研究區氣候變化總體上有利于草地生產力改善。

本次研究的調查發現，果洛藏族自治州家畜年末存欄數在20世紀60年代后呈直線上升，至20世紀70年代達到最高值，相比上世紀50年代和60年代分別增加131.96%和57.23%。其后雖然家畜年末存欄數有所下降，但總體上家畜年末存欄數仍呈增長趨勢(圖5)。Fan等[36]經過研究也認為1988—2005年青海三江源區夏季草場平均超載100%，冬季草場平均超載近200%，其中果洛藏族自治州草地超載過牧現象尤其嚴重。Brekke認為氣候變化會導致草地產草量暫時下降，而草地長期過牧則會破壞草地生態系統的穩定性[37]。Sonneveld在東非干旱草原的研究表明草地退化格局與草地超載過牧格局基本一致[38]。本次研究也發現，研究區1982—2006的植被NDVI與家畜年末存欄數存在極顯著負相關關系(Plt;0.01)，說明研究區60年代以來家畜年末存欄數急劇上升、草地長期超載過牧是研究區草地退化的主要驅動因子。從而進一步印證草地長期超載過牧、載畜壓力過高是草地退化的主要原因。鼠害也是研究區普遍存在的現象，前人研究成果表明隨著植被蓋度和高度降低，高原鼢鼠數量增加[39]，鼠害是該區草地初始退化的一個伴生產物[8]。所以退化草地的恢復治理應重點放在減輕草地載畜壓力、控制草地現實載畜量方面，同時輔以退牧還草、惡化退化草場治理(圍欄封育、補播、人工草地等)、滅鼠以及水土保持等措施。研究表明：輕度退化草地封育2—3a后草地即可得到恢復，中度退化草地需要封育時間更長，重度和極度(黑土灘)退化草地必須通過建植人工草地、結合補播、施肥、毒雜草防除、滅鼠以及其它改良措施[40]。隨著2000年以來研究區草地放牧壓力下降，植被NDVI狀況轉好，退化草地開始恢復。2005年開始實施的《青海三江源自然保護區生態保護和建設總體規劃》對于降低放牧活動對草地生態系統的影響，恢復已經退化的草地具有重要意義。

本研究最大的特點是從宏觀上分析1961—2010年氣候變化和人類放牧活動對草地退化的影響，研究結果與趙新全[4,8]和周華坤[5,9]等人的觀點不完全一致，他們的研究認為暖干化氣候在三江源區草地退化中的貢獻率達到36.64%，僅次于草地長期超載過牧。這可能是由于研究區范圍、研究方法以及時間尺度不同導致的。雖然總體上果洛藏族自治州草地退化的主要驅動因子是草地超載過牧，但在局部地區也可能受其它因素的影響，例如極端天氣、地形條件以及其它人類干擾活動。本研究對于果洛藏族自治州制定合理的草地退化治理措施具有借鑒作用。由于受資料所限，本研究缺乏該區長期地面草地樣方監測數據對研究結論進行實證，同時該區遙感空間數據出現時間較晚，導致1961—1981年研究區草地總體狀況依舊不明。

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ThecauseofgrasslanddegradationinGologTibetanAutonomousPrefectureintheThreeRiversHeadwatersRegionofQinghaiProvince

ZHAO Zhiping，WU Xiaopu，LI Guo，LI Junsheng*

(ChineseResearchAcademyofEnvironmentalSciences，Beijing100012，China)

Grassland degradation was the deterioration of the grassland ecosystem function, such as structure, energy flow and material circulation, during its evolution process. This result is due to grassland coverage declining, yield of grass decrease and poison rank grass overgrowing, caused by human activities interference or adverse natural factors. Since the grim situation, the quality of grassland decline, Grassland productivity, economic potential and service function deteriorate, biodiversity complexity level descend, recovery function weaken or disappear, which threat region ecological security. Therefore, grassland degradation and its ecological impact have been an important research area of ecology. Located at the east of Tibet Plateau, the three rivers headwater region is the source region of Yangtze River, Yellow River and lancang River, and regard as the water tower of China. Under the influences of climate change and human activities，the grassland degradation presented a general situation in the Three Rivers Headwaters Region of Qinghai Province in last decades. Mainly located in the source region of Yellow River，the alpine meadow degradation and alpine steppe desertification were common phenomena. Grassland degradation was the result under joint action of long-term climate change and unreasonable grazing. By using long-term historical data，this paper investigated the cause of grassland degradation in the aspects of climate change effect and grazing influence to grassland productivity in Golog Tibetan Autonomous Prefecture since 1960s. The result showed that this region was sensitive to global warming. From 1961 to 2010，the annual average temperature ascending，annual precipitation slightly decreasing and moisture condition descending were the general trend. Nevertheless，the net primary productivity (NPP) was in the upward trend by the simulation of Miami Model，Thornthwaite Memorial Model and Synthetic Natural Vegetation Net Primary Productivity Model (Synthetic Model). The climate change improved the grassland productivity in generally. Hence，from macro point of view，climate change was not the cause of grassland degradation in the research area. The livestock amount at the end of year increased sharply in 1960s and reached the peak in 1970s. Large grassland current carrying capacity meant grassland overload and overgrazing. After that, the grassland deteriorated. The livestock amount at the end of year had extremely significant correlation (Plt;0.01) with NDVI condition. Therefore，long-term grassland overload and overgrazing was the cause of grassland degradation. The key points of degraded grassland recover and governance were controlling grassland current carrying capacity and relieving grassland livestock carrying pressure. Since 2000，with the declining of grassland current carrying capacity，degraded grassland began to recover.

grassland degradation; climate change; overgrazing; Golog Tibetan Autonomous Prefecture

環保公益性行業科研專項項目(201209031)

2012- 12- 20;

2013- 04- 18

*通訊作者Corresponding author.E-mail: lijsh@craes.org.cn

10.5846/stxb201212201833

趙志平，吳曉莆，李果，李俊生.青海三江源區果洛藏族自治州草地退化成因分析.生態學報,2013,33(20):6577- 6586.

Zhao Z P，Wu X P，Li G，Li J S.The cause of grassland degradation in Golog Tibetan Autonomous Prefecture in the Three Rivers Headwaters Region of Qinghai Province.Acta Ecologica Sinica,2013,33(20):6577- 6586.