基于Landsat影像的伊犁河流域草地地上生物量演變分析

摘要：【目的】分析伊犁河流域草地地上生物量（Above ground biomass，AGB）的演變，為合理利用該草地提供科學(xué)依據(jù)。【方法】采用1990＼～2022年Landsat數(shù)據(jù)與實測數(shù)據(jù)相結(jié)合，構(gòu)建伊犁河流域草地AGB反演模型，分析該流域及流域內(nèi)10個縣（市）草地AGB時空演變特征及其穩(wěn)定性，并運用趨勢分析和 F 顯著性檢驗揭示草地的歷史演變規(guī)律。【結(jié)果】在建立的回歸模型中，二次函數(shù)反演模型精度最高，其驗證精度為7 1 . 2 2 % ，可用于伊犁河流域草地AGB反演;在時間變化上，1990＼～2022年伊犁河流域草地AGB呈現(xiàn)波動增加趨勢，從1990年的 增加到2022年的 ，增長速率為 ，其中新源縣增加速率最快，為 ;霍爾果斯市增加速率最慢，為 。在空間變化上，東部新源縣、尼勒克縣，南部鞏留縣、昭蘇縣及北部伊寧縣偏高，西部霍城縣、察布查爾錫伯自治縣偏低的分布格局;在變化趨勢上，伊犁河流域草地AGB主要以改善為主，占草地總面積的 5 9 . 6 7 % 。【結(jié)論】近33年來伊犁河流域草地AGB呈現(xiàn)出“大部改善，局部穩(wěn)定，少量退化”的狀態(tài)，氣候的“暖濕化”以及草地保護(hù)的完善為草地AGB的改善提供了有利條件。

中圖分類號：S812 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：1001-4330（2025）02-0463-11

（1.新疆農(nóng)業(yè)大學(xué)草業(yè)學(xué)院/新疆草地資源與生態(tài)重點實驗室/西部干旱荒漠區(qū)草地資源與生態(tài)教育部重點實驗室，烏魯木齊830052;2.伊犁哈薩克自治州草原工作站，新疆伊寧835000;3.伊犁哈薩克自治州林業(yè)和草原局，新疆伊寧835000）

0引言

【研究意義】草地地上生物量（Abovegroundbiomass，AGB）不僅可反映植被的生長狀況、表征草地的生產(chǎn)潛力和載畜能力[1]，亦是陸地生態(tài)系統(tǒng)碳庫的主要組成部分[2，在草地生態(tài)系統(tǒng)中起著重要作用[3]。遙感技術(shù)的發(fā)展為草地AGB的研究提供了新的方法[4]，具有重復(fù)周期短、覆蓋范圍廣、數(shù)據(jù)源豐富、節(jié)約成本等優(yōu)勢，在草地AGB動態(tài)監(jiān)測中得到了廣泛應(yīng)用[5]。常用的遙感數(shù)據(jù)源有Modis、Landsat等，其中Landsat空間分辨率更高，能夠更準(zhǔn)確地反演地面參數(shù)并體現(xiàn)其空間變化規(guī)律[6]，在草地AGB 監(jiān)測中較廣泛的應(yīng)用[7-9]。研究草地AGB 的演變，對于解釋草地植被變化、制定適宜的草地載畜量、分析及評價區(qū)域生態(tài)環(huán)境具有重要意義[10-i]。【前人研究進(jìn)展】目前，關(guān)于草地AGB的研究多集中在不同區(qū)域的時空分布特征和趨勢分析等方面。前者基于長時序數(shù)據(jù)，對不同區(qū)域內(nèi)的草地AGB時空變化進(jìn)行分析，受自然因素與人為因素的影響，時間上呈現(xiàn)波動增加或減少的變化規(guī)律[5，12-13]，空間上呈現(xiàn)出不同的分布格局[14-15]。后者則采用趨勢分析法，利用長時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，研究不同像元內(nèi)草地AGB的變化[16]，其結(jié)果可以闡明一定時間內(nèi)，該區(qū)域內(nèi)的草地是處于改善、退化還是穩(wěn)定的狀態(tài)[17-19]。【本研究切入點】伊犁河流域東、北和南三面環(huán)山，草地植被發(fā)育良好，類型豐富，是新疆優(yōu)質(zhì)畜牧業(yè)生產(chǎn)基地。但目前草地?zé)o論在數(shù)量上，還是質(zhì)量上均出現(xiàn)一定程度的退化[20-22]。需研究伊犁河流域草地 AGB 時空演變。【擬解決的關(guān)鍵問題】基于Landsat影像并結(jié)合實測數(shù)據(jù)建立反演模型，得到伊犁河流域1990～ 2 0 2 2 年生長期最大草地AGB數(shù)據(jù)集，采用回歸分析、變異系數(shù)法分析伊犁河流域草地AGB時空演變特征及其空間穩(wěn)定性，并采用slope趨勢分析和 F 檢驗分析探討其草地AGB演變規(guī)律，為了解伊犁河流域草地生長狀況及變化趨勢提供依據(jù)。

材料與方法

1.1 材料

1. 1. 1 研究區(qū)概況

伊犁河流域位于伊犁哈薩克自治州（ E～ E， ，流域面積 。流域內(nèi)多種地貌類型并存，地勢東高西低，東窄西寬，最高海拔 ，最低海拔 5 3 2 m 。受地貌影響，流域內(nèi)降水豐富，形成了西北干旱半干旱區(qū)獨特的“濕島”氣候。年均氣溫 ，年均降水量 。由于流域整體較為濕潤，植被發(fā)育良好，是我國西北部重要的農(nóng)牧業(yè)基地[23] 。

1. 1.2 實測數(shù)據(jù)

地面實測樣本數(shù)據(jù)于2022年8月野外獲取。樣地及樣方布設(shè)采取典型取樣法在樣點附近選取符合整體樣地特征和未被家畜采食地區(qū)布設(shè)，總計布設(shè)321個樣地。其中，在以草本、半灌木及矮小灌木為主的樣地內(nèi)布設(shè)3個 1 m × 1 m 的樣方；在以灌木及高大草本植物為主的樣地內(nèi)布設(shè)1個 的灌木及高大草本植物樣方和3個1m× 1 m 的草本、半灌木及矮小灌木樣方。采用齊地面劉割法，分種測定植物地上生物量鮮重，總計963個樣方。

1. 1.3 遙感數(shù)據(jù)

基于GoogleEarthEngine（GEE）遙感云計算平臺得到研究區(qū) 1 9 9 0 ～ 2 0 2 2 年Landsat 3 0 m 逐年4＼～10月歸一化植被指數(shù)（NormalizedDiffer-enceVegetationIndex，NDVI）最大值數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集是基于美國陸地衛(wèi)星Landsat5、landsat8和Landsat9遙感影像，利用最大值合成法計算得到的。

1.2 方法

1.2.1 AGB模型的建立

采用 70 % 的樣地建立模型， 30 % 的樣地用于精度驗證。利用ArcGIS提取各樣本點的 N D V I 建立生物量的線性及非線性反演模型，5種模型為線性函數(shù)模型（ y = a x + b ）、二次函數(shù)模型（ y = ）、指數(shù)函數(shù)模型 ）冪函數(shù)模型 ）及對數(shù)函數(shù)模型（ 。

1.2.2 精度驗證

選取平均相對誤差（ ）、均方根誤差（RMSE）、估算模型精度（Accuracy）評價模型精度。

式中， n 為樣本數(shù)， 為實測生物量， 為實測生物量的平均， 為估測生物量。

1.2.3 AGB時空演變

（1）草地AGB時空變化特征

將研究期劃分為 1 9 9 0 ～ 1 9 9 5 年 . 1 9 9 6 ～ 2 0 0 0 年 . 2 0 0 1 ～ 2 0 0 5 年 年 年和 2 0 1 6 ～ 2 0 2 2 年6個時間段，利用ArcGIS波段集統(tǒng)計處理其數(shù)據(jù)集，分析其草地AGB空間變化。

（2）AGB變異系數(shù)

利用變異系數(shù)（CoefficientofVariation， C V ） 描述 1 9 9 0 ～ 2 0 2 2 年草地AGB的相對波動程度[24]

式中， C V 是變異系數(shù)， σ 是標(biāo)準(zhǔn)差， 是AGB的平均值。

用聚類分析將變異系數(shù)劃分為小、較小、中、較大和大 個波動等級。表1

1.2.4 AGB變化趨勢

利用slope趨勢分析及 F 檢驗分析草地AGB在時間尺度上的變化趨勢，其中slope表示研究區(qū)每個像元內(nèi)草地AGB的變化趨勢。當(dāng) s l o p e gt; 0 時，表示該像元內(nèi)草地AGB呈增加趨勢；反之，則表示該像元內(nèi)草地AGB呈退化趨勢，計算公式[21]及趨勢劃分[26]。表4

（5）

式中， i 為年序號， 為第 年的 A G B 值， n 為樣本量。slope是 A G B 在研究時間內(nèi)的變化率。表2

2 結(jié)果與分析

2.1 草地生物量反演

研究表明，NDVI的二次函數(shù)模型最佳，其均方根誤差（RMSE）和平均相對誤差 （ R E ） 均為最小，分別為 和 1 . 1 4 % ；決定系數(shù) 和精度最高，分別為0.90和 7 1 . 2 2 % ，模型較為可靠。表3

實測草地AGB和遙感反演AGB相關(guān)性 達(dá)0.90，平均相對誤差和均方根誤差分別為 7 . 5 9 % 和 ，模型精度達(dá) 6 9 . 1 1 % 。以二次函數(shù)模型建立的NDVI和地上生物量估測值與實測值較為接近，可以用于估測伊犁河流域草地AGB。圖1

2.2 草地AGB時空變化特征

2.2.1 時間變化特征

研究表明， 1 9 9 0 ～ 2 0 2 2 年伊犁河流域草地

AGB整體呈波動增加趨勢，增長速率為 。其最小值出現(xiàn)在1995年，為 ;最大值出現(xiàn)在2006年，為 。在6個時間段中， 1 9 9 6 ～ 2 0 0 0 年和 2 0 1 1 ～ 2 0 1 5 年為快速上升階段，上升速率分別為35.43和17.29 5 1 9 9 0 ～ 1 9 9 5 年和 2 0 0 1 ～ 2 0 0 6 年為緩慢上升階段，上升速率為0.17和 ·a）;而 2 0 0 6 ～ 2 0 1 0 年和 2 0 1 6 ～ 2 0 2 2 年為波動下降階段，下降速率分別為20.25和 ：a）；

1 9 9 0 ～ 2 0 2 2 年伊犁河流域各縣（市）草地AGB均呈波動增加趨勢，其中新源縣增加速率最大，為 ;霍爾果斯市增加速率最小，為 ;其余縣（市）增長速率依次為鞏留縣 尼勒克縣（ ） gt; 察布查爾錫伯自治縣（8.22 ） gt; 特克斯縣 伊寧縣 昭蘇縣 a）） gt; 霍城縣 ） gt; 伊寧市（4.34 ）。圖2＼～3

2.2.2 空間變化特征

研究表明， 1 9 9 0 ～ 2 0 2 2 年，伊犁河流域草地AGB空間上呈現(xiàn)東部、南部和北部山區(qū)偏高，西部、中部河谷偏低的空間分布格局。其中， 1 9 9 0 ～ 2000年，絕大部分草地AGB在 ，占草地總面積的 91 % ： 2 0 0 1 ～ 2 0 2 2 年，草地AGB逐漸增加。生物量大于 的地區(qū)占比從1 9 9 0 ～ 1 9 9 5 年的 0 . 2 1 % 增加到 2 0 1 6 ～ 2 0 2 2 年的2 6 . 6 2 % ，生物量高的草地主要分布在東部那拉提山、南部哈克他烏山和北部科古琴一婆羅科努山等山區(qū)。圖4

1 9 9 0 ～ 2 0 2 2 年伊犁河流域草地AGB主要集中在 ，占全流域草地面積的4 2 . 7 1 % ，在各縣（市）均有分布；其次為 3 0 0 ～ 6 0 0 ，占比 3 3 . 2 5 % ，各縣（市）皆有分布;第三為 ，占比為 2 3 . 8 3 % ，主要分布在昭蘇縣、特克斯縣、新源縣，尼勒克縣、霍城縣、鞏留縣以及伊寧縣海拔 的山區(qū)。表4

注：審圖號：GS（2009）1822號，底圖邊界無修改，下同

Notes：Review Drawing Number：GS（2O09）1822 Number，No modification to map boun daries，the same as below

1 9 9 0 ～ 2 0 2 2 年伊犁河流域草地AGB變異系數(shù)整體較低，處于較為穩(wěn)定的狀態(tài)。 1 9 9 0 ～ 1 9 9 5 年，草地AGB變異系數(shù)相對較大，變異系數(shù)低或較低的草地面積占比為 4 7 . 8 2 % ，主要分布在中西部地區(qū)；中度變異的草地占比為 2 7 . 6 3 % ，主要分布在中西部及北部地區(qū)；變異系數(shù)高和較高的草地占比 2 4 . 5 5 % ，主要分布在東部地區(qū)。33年間，變異系數(shù)高和較高的草地占比逐漸降低，由1 9 9 0 ～ 1 9 9 5 年的 2 7 . 6 3 % 降低到 2 0 1 6 ～ 2 0 2 2 年的 2 . 7 1 % ；變異系數(shù)低和較低的草地占比由1990＼～1995年的 4 7 . 8 2 % 逐漸增加 2 0 1 6 ～ 2 0 2 2 年的到 9 3 . 5 9 % ，草地趨于穩(wěn)定狀態(tài)。

1 9 9 0 ～ 2 0 2 2 年變異系數(shù)低變和較低的草地占比較大，為 7 2 . 0 2 % ，在伊犁河流域各縣（市）均有分布；中等變異的草地占比 2 1 . 7 0 % ，主要分布在霍城縣中部、特克斯縣北部以及昭蘇縣中部、新源縣東部山區(qū)；變異系數(shù)較高和高的草地占比7 . 2 8 % ，主要分布在察布查爾錫伯自治縣北部、鞏留縣中部河谷，以及尼勒克縣西南部山區(qū)。1990～ 2 0 2 2 年33年間各縣（市）草地AGB變異系數(shù)較小，草地AGB較為穩(wěn)定。圖5，表5

2.2.3 趨勢分析及顯著性檢驗

研究表明， 1 9 9 0 ～ 2 0 2 2 年伊犁河流域大部分草地AGB處于穩(wěn)定狀態(tài)。其中， 1 9 9 0 ～ 2 0 1 5 年，伊犁河流域絕大部分草地AGB都趨于穩(wěn)定，占比9 3 . 3 0 % ～ 9 7 . 9 6 % ；處于退化草地AGB的占0 . 8 8 % ～ 5 . 6 1 % ；處于改善的草地AGB占比較少，在 0 . 6 1 % ～ 2 . 4 4 % 。 2 0 1 6 ～ 2 0 2 2 年，處于穩(wěn)定的草地占比 8 1 . 9 7 % ，而退化草地占比1 6 . 1 3 % ，主要分布在中部及南部地區(qū)；改善草地占比 1 . 9 % ，零星分布在北部地區(qū)。圖6

33年來伊犁河流域草地AGB主要以改善為主，占總草地面積的 5 9 . 6 8 % ，各縣（市）均有分布;其次為穩(wěn)定草地，占比為 2 7 . 6 6 % ，分布于各縣（市）；退化草地占比為 1 2 . 6 6 % ，主要分布在昭蘇縣、特克斯縣和新源縣南部高海拔地區(qū)，伊寧縣東南部，尼勒克東部、北部和西南部山區(qū)以及霍城縣河谷。表6

3討論

3.1楊淑霞等[5]、Zeng等[27]、樂榮武等[28]對不同草地AGB的時間變化特征的研究均發(fā)現(xiàn)，草地AGB隨時間的變化呈現(xiàn)波動增加趨勢，與研究結(jié)果相似。研究在探討伊犁河流域各縣（市）草地AGB變化時發(fā)現(xiàn)，各縣（市）草地變化與伊犁河流域總體變化一致，均呈現(xiàn)波動上升趨勢，與劉亮等[29對 2 0 0 8 ～ 2 0 1 8 年伊犁河流域年際植被NPP隨時間變化總體呈現(xiàn)波動上升趨勢結(jié)果一致。區(qū)域氣候變暖已報道為草地AGB增長的驅(qū)動因素[27-28]。伊犁河流域氣候變暖[30-33]可能促進(jìn)了該區(qū)域草地AGB的增長，通過增溫增加植物光合酶的活性加速光合作用的生化反應(yīng)，使得光合速率提高并且延長植物的生長季[34-35]。此外，由于該區(qū)域擁有獨特的地理位置和海拔高度，溫度升高可能增加山地冰川融水，產(chǎn)生的地表徑流作為可利用水的重要來源，促進(jìn)該地區(qū)草地植被的生長。降水是影響草地生長速率的關(guān)鍵因素，降水量增加能夠促進(jìn)植被生物量積累[36]。新源縣降水量最高，而霍爾果斯市降水量最低，可能是造成新源縣草地AGB增長速率最快，而霍爾果斯市增長速率最慢的主要原因。在2016～2022年間伊犁河流域降水量呈現(xiàn)下降趨勢[37]，可能是導(dǎo)致生物量在此時間段內(nèi)呈現(xiàn)波動下降趨勢的主要原因。

3.2空間特征上，伊犁河流域草地AGB總體呈現(xiàn)東部、南部和北部偏高，西部、中部偏低的空間分布格局，與孫國軍等[32]對 2 0 0 0 ～ 2 0 1 5 年伊犁河谷植被覆蓋空間特征相似。河谷區(qū)的降水量較小，而山區(qū)的降水量較大。因此，中西部低海拔區(qū)植被稀疏，而北部、東部、南部海拔較高的山谷地帶植被豐富，草地AGB高[38-39] 。

3.3楊淑霞等[5]、王公鑫等[40]對不同時序、地區(qū)的草地AGB進(jìn)行趨勢分析，發(fā)現(xiàn)草地AGB變化趨勢以改善為主，與試驗研究的伊犁河流域草地AGB主要以改善（ 5 9 . 6 7 % ）為主結(jié)果相似，主要是因為氣候變化及人類活動限制草地AGB增長[41-43]。由于新疆氣候出現(xiàn)“暖濕化\"現(xiàn)象[44]且草原生態(tài)補(bǔ)償政策[45-46]，使得草地得以恢復(fù)，草地AGB得以改善。

4結(jié)論

4.1最佳模型為NDVI的二次函數(shù)模型，其平均相對誤差和均方根誤差均最小，分別為 7 . 5 9 % 和 ，決定系數(shù)和精度最高，分別為0.90和 6 9 . 1 1 % ，此模型可用于監(jiān)測伊犁河流域的草地AGB變化。

4.2 1 9 9 0 ～ 2 0 2 2 年伊犁河流域草地 AGB總體呈現(xiàn)波動增加趨勢，波動范圍為 1 4 4 . 5 3 ～ 6 0 1 . 4 0 ，增長速率為 。伊犁河流域各縣（市）草地AGB變化與流域總體變化一致，均呈現(xiàn)波動增加趨勢，其中新源縣增加速率最快，為 ；霍爾果斯市增加速率最慢，為 。

4.3伊犁河流域草地AGB呈出東部、南部和北部山區(qū)偏高，西部、中部河谷偏低的空間分布格局。草地AGB較高的主要分布在昭蘇縣、特克斯縣、新源縣，尼勒克縣、霍城縣、鞏留縣以及伊寧縣海拔 的山區(qū)。草地AGB變異系數(shù)整體較小（低或較低占比 7 1 . 5 4 % ），且呈降低趨勢，草地趨于穩(wěn)定狀態(tài)。

4.4近33年來伊犁河流域草地AGB呈穩(wěn)定改善趨勢。

參考文獻(xiàn)（References）

[1]WhiteRP，MurrayS，RohwederM，etal.Pilotanalysisofglobalecosystems：grassland ecosystems .Washington，D.C.：WorldResources Institute，2000.

[2]YangYH，F(xiàn)angJY，PanYD，etal.Aboveground biomass inTibetan grasslands[J]. Journal of Arid Environments，2009，73（1）：91-95.

［3］楊榮榮，蘭垚，張卓.中國近30年草地地上生物量的研究進(jìn)展[J].亞熱帶水土保持，2019，31（2）：38-41，48.YANG Rongrong，LAN Yao， ZHANG Zhuo. Study progress onthe ground biomass of grassand with 3O years in China[J]. Sub-tropical Soil and WaterConservation，2019，31（2）：38-41，48.

［4］于惠，吳玉鋒，金毅，等．基于 MODIS SWIR數(shù)據(jù)的干旱區(qū)草地地上生物量反演及時空變化研究[J]．遙感技術(shù)與應(yīng)用，2017，32（3）：524-530.YUHui，WUYufeng，JINYi，etal.Anapproach for monitoringthe aboveground biomass of grassland in arid areas based on MO-DIS SWIR bands[J]. Remote Sensing Technology and Applica-tion，2017，32（3）： 524-530.

［5］張靜宇，史擊天，張群．遙感技術(shù)在北京市農(nóng)業(yè)統(tǒng)計中的應(yīng)用現(xiàn)狀[J]．寧夏農(nóng)林科技，2012，53（4）：110－112.ZHANG Jingyu，SHI Jitian， ZHANG Qun.Application of remotesensing technology in agriculture-statistics in Beijing[J].Ningxia Journal ofAgriculture and Forestry Scienceand Technolo-gy，2012，53（4）：110-112.

[6]Meng B P，Ge J，Liang TG，et al. Evaluation of remote sensinginversion error for the above-ground biomassof alpine meadowgrassand based on multi -source satelite data[J].Remote Sens-ing，2017，9（4） ： 372.

[7］趙越，徐大偉，范凱凱，等．Landsat8和機(jī)器學(xué)習(xí)估算蒙古高原草地地上生物量[J]．農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2022，38（24）：138-144.ZHAO Yue， XU Dawei， FAN Kaikai，et al. Estimating above -ground biomass in grassland using Landsat 8 and machine learningin Mongolian plateau[J]. Transactions of the Chinese Society ofAgricultural Engineering，2022，38（24）：138-144.

［8］李瑩，張勇娟，靳瑰麗，等．基于Landsat 數(shù)據(jù)的烏魯木齊市草地地上生物量時空演變及趨勢分析［J]．草地學(xué)報，2023，31（7）：1950-1963.LI Ying，ZHANG Yongjuan，JIN Guili，et al. Temporal andspatial evolution and trend analysis on the grassland above groundbiomass in Urumqi based on landsat data[J]. Acta Agrestia Sini-ca，2023，31（7） ： 1950-1963.

[9]張雅，尹小君，王偉強(qiáng)，等．基于Landsat8OLI遙感影像的天山北坡草地地上生物量估算［J]．遙感技術(shù)與應(yīng)用，2017，32（6）：1012-1021.ZHANG Ya， YIN Xiaojun，WANG Weiqiang， et al. Estimationof grassland aboveground biomass using landsat 8 OLI satelite im-age in the northern hilside of Tianshan Mountain[J]．RemoteSensing Technologyand Application，2017，32（6）：1012-1021.

［10］賴熾敏，賴日文，薛嫻，等．基于植被蓋度和高度的不同退化程度高寒草地地上生物量估算［J]．中國沙漠，2019，39（5）：127 -134.LAI Chimin，LAI Riwen，XUE Xian，et al. Estimation ofaboveground biomassofdifferentdegradedalpine grasslandbasedon vegetation coverage and height[J]. Journal of Desert Research，2019，39（5）：127-134.

［11］楊淑霞，馮琦勝，孟寶平，等.三江源地區(qū)高寒草地地上生物量時空動態(tài)變化[J]．草業(yè)科學(xué)，2018，35（5）：956-968.YANG Shuxia，F(xiàn)ENG Qisheng，MENG Baoping，et al.Tempo-ral and spatial dynamics of alpine grassland biomass in the Three-RiverHeadwaterRegion[J].Pratacultural Science，2O18，35（5）： 956 -968.

［12］陸蔭，楊淑霞，李曉紅．甘南州高寒天然草地生長狀況遙感監(jiān)測[J]．草業(yè)科學(xué)，2021，38（1）：32-43.LUYin，YANG Shuxia，LI Xiaohong.Monitoring of grasslandherbage accumulation by using remote sensing in Gannan Prefec-ture[J]. Pratacultural Science，2021，38（1） ： 32-43.

[13］王秀梅，董建軍.基于廣義線性模型估算內(nèi)蒙古荒漠草原及典型草原地上生物量變化[J]．草地學(xué)報，2020，28（6）：1711 -1718.WANG Xiumei，DONG Jianjun. Estimation of the abovegroundbiomass of desert steppe and typical steppe in Inner Mongolia u-sing generalized linear model[J].Acta Agrestia Sinica，2020，28（6）： 1711-1718.

[14]GeJ，HouMJ，LiangTG，etal．Spatiotemporal dynamics ofgrassland aboveground biomass and its driving factors in NorthChina over the past 2O years[J]. Science of the Total Environ-ment，2022，826：154226.

[15]YuH，WuYF，NiuLT，et al.A method to avoid spatial over-fiting in estimation of grassand above- ground biomass on the Ti-betanPlateau[J].Ecological Indicators，2021，125：107450.

［16］張建云，張成鳳，鮑振鑫，等．黃淮海流域植被覆蓋變化對徑流的影響[J]．水科學(xué)進(jìn)展，2021，32（6）：813-823.ZHANG Jianyun， ZHANG Chengfeng，BAO Zhenxin， et al. A-nalysis of the effects of vegetation changes on runoff in the Huang- Huai-Hai River basin under global change[J]. Advances inWater Science，2021，32（6）：813-823.

[17］宋瑞玲，王昊，張迪，等．基于 MODIS-EVI評估三江源高寒草地的保護(hù)成效［J]．生物多樣性，2018，26（2）：149-157.SONG Ruiling，WANG Hao， ZHANG Di，et al. Conservationoutcomes assessment of Sanjiangyuan alpine grassland with MODIS-EVIapproach[J].Biodiversity Science，2018，26（2）：149-157.

[18］陳琪，趙健，楊九艷，等．荒漠草場地上生物量的遙感監(jiān)測——以內(nèi)蒙古阿拉善盟為例[J]．中國草地學(xué)報，2020，42（2）： 105 -116.CHEN Qi， ZHAO Jian，YANG Jiuyan，et al. Remote sensingmonitoring of biomass on desert grassland：a case study of Alxaleague in Inner Mongolia[J].ChineseJournal of Grassland，2020，42（2）：105-116.

[19］張玉琢，楊志貴，于紅妍，等．基于STARFM 的草地地上生物量遙感估測研究——以甘肅省夏河縣桑科草原為例［J].草業(yè)學(xué)報，2022，31（6）：23-34.ZHANG Yuzhuo，YANG Zhigui，YU Hongyan，et al.Estimatinggrassland above ground biomass based on the STARFM algorithmand remote sensing data-a case study in the sangke grassland inXiahe County，Gansu Province[J].Acta Prataculturae Sinica，2022，31（6）：23-34.

[20］王宏偉，張小雷，喬木，等．基于GIS 的伊犁河流域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評價與動態(tài)分析[J]．干旱區(qū)地理，2008，31（2）：215-221.WANG Hongwei， ZHANG Xiaolei， QIAO Mu， et al. Assessmentand dynamic analysis of the eco -environmental quality in the liRiver Basin based on GIS[J]． Arid Land Geography，2008，31（2）：215-221.

[21］趙麗，楊青，韓雪云．1961-2009年伊犁地區(qū)降水指數(shù)的時空分布及變化特征分析[J]．干旱區(qū)資源與環(huán)境，2014，28（10）：82-89.ZHAO Li， YANG Qing， HAN Xueyun. Analysis of temporal andspatial distributionand variation characteristics of precipitation in-dex in Ili during 1961-2009[J]. Journal of Arid Land Resourcesand Environment，2014，28（10） ： 82-89.

[22］楊陽，張紅旗．近20年來伊犁新墾區(qū)土地利用/覆被變化分析[J]．資源科學(xué)，2009，31（12）：2029－2034.YANG Yang，ZHANG Hongqi.Analysis of land useand landcover change in the Yili newly reclaimed area in recent 2O years[J].Resources Science，2009，31（12）： 2029-2034.

[23］王穎慧，丁建麗，李曉航，等．伊犁河流域土地利用/覆被變化對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值的影響—基于強(qiáng)度分析模型[J]．生態(tài)學(xué)報，2022，42（8）：3106-3118.WANG Yinghui，DING Jianli，LI Xiaohang，etal.ImpactofLUCC on ecosystem services values in the Yili River Basin basedon an intensity analysis model[J]. Acta Ecologica Sinica，2022，42（8） ： 3106 -3118.

[24]李傳華，趙軍，師銀芳，等.基于變異系數(shù)的植被NPP人為影響定量研究——以石羊河流域為例[J]．生態(tài)學(xué)報，2016，36（13）：4034-4044.LI Chuanhua，ZHAO Jun，SHI Yinfang，et al．The impact ofhuman activities on net primary productivitybased on the coeffi-cient of variation：a case study of the Shiyang River Basin[J].Acta Ecologica Sinica，2016，36（13） ： 4034-4044.

［25］李卓，孫然好，張繼超，等．京津冀城市群地區(qū)植被覆蓋動態(tài)變化時空分析[J]．生態(tài)學(xué)報，2017，37（22）：7418-7426.LI Zhuo，SUN Ranhao，ZHANG Jichao，et al. Temporal- spa-tial analysis of vegetationcoverage dynamics in Beijing- Tianjin-Hebei metropolitan regions[J]. Acta Ecologica Sinica，2017，37（22）： 7418-7426.

[26］崔博超，鄭江華，吐爾遜·哈斯木，等．塔里木河流域草地凈初級生產(chǎn)力時空分異特征研究［J]．草業(yè)學(xué)報，2020，29（6）：1-13.CUI Bochao， ZHENG Jianghua，Tuerxun Hasimu，et al. Spatio-temporal characteristicsof grasslandnet primaryproductivity（NPP）in the Tarim River basin[J]. Acta Prataculturae Sinica，2020，29（6）：1-13.

[27]Zeng N，Ren X L，He HL，etal.Estimating grasslandaboveground biomassontheTibetanPlateauusingarandomforestalgorithm[J].Ecological Indicators，2019，102：479-487.

[28］樂榮武，張娜，王晶杰，等.2000＼～2019年內(nèi)蒙古草地地上生物量的時空變化特征［J]．中國科學(xué)院大學(xué)學(xué)報，2022，39（1）：21-33.Le Rongwu，ZHANG Na，WANG Jingjie，etal.Spatiotemporalvariation of grassland aboveground biomass in Inner Mongolia from2000 to 2019[J]. Journal of University of Chinese Academy ofSciences，2022，39（1） ：21-33.

[29］劉亮，關(guān)靖云，穆晨，等.2008-2018年伊犁河流域植被凈初級生產(chǎn)力時空分異特征[J]．生態(tài)學(xué)報，2022，42（12）：4861 -4871.LIU Liang，GUAN Jingyun，MU Chen，etal.Spatio -temporalcharacteristics of vegetationnet primary productivity in the li Riv-er Basin from 2008 to 2018[J]. Acta Ecologica Sinica，2022，42（12）：4861-4871.

[30]Jobbagy E G，Sala OE.Controls of grass and shrubaboveground production in the Patagonian steppe[J]. EcologicalApplications，2000，10（2）： 541.

[31]BaiYF，Han XG，Wu JG，et al．Ecosystem stability andcompensatory effects in the Inner Mongolia grassland[J]. Nature，2004，431（7005）：181-184.

[32］孫國軍，李衛(wèi)紅，朱成剛，等.2000＼～2015 年伊犁河谷植被覆蓋時空變化特征[J]．干旱區(qū)地理，2020，43（6）：1551-1558.SUN Guojun，LI Weihong，ZHU Chenggang，et al.Spatial-temporal characteristics of vegetation cover in Ili River Valley from2000 to 2015[J]. Arid Land Geography，2020，43（6）： 1551-1558.

[33］閆俊杰，陳晨，趙陽，等．基于TINDVI的伊犁河谷草地覆蓋變化[J]．水土保持研究，2021，28（3）：331-339.Yan Junjie，Chen Chen，Zhao Yang，et al．Dynamics of grass-land coverage in IliRiver valley based on TINDVI[J].Researchof Soil andWater Conservation，2021，28（3）：331-339.

[34]WhiteMA，Running SW，ThorntonPE.The impact of grow-ing- season length variability on carbon assmilation and evapo-transpiration over 88 years in the eastern US deciduous forest[J].InternationalJournal ofBiometeorology，1999，42（3）：139-145.

[35]Piao SL，F(xiàn)ang JY， Zhou L M，et al. Interannual variations ofmonthly and seasonal normalized diference vegetation index （ND-VI）in China from1982 to 1999[J]. Journal of Geophysical Re-search：Atmospheres，2003，108（D14）： e2002jd002848.

［36］王明明，劉新平，何玉惠，等．科爾沁沙質(zhì)草地生物量積累過程對降水變化的響應(yīng)模擬[J]．生態(tài)學(xué)報，2020，40（11）：3656-3665.WANG Mingming，LIU Xinping，HE Yuhui，et al.Simulatingthe response of biomass accumulation process in semi -arid grass-land to changes in precipitation[J]. Acta Ecologica Sinica，2020，40（11）： 3656-3665.

［37］仲濤，李漠巖，李建豪，等．伊犁河流域陸表水域面積時空變化及驅(qū)動力分析[J]．人民長江，2023，54（4）：101-107.ZHONG Tao，LI Moyan，LI Jianhao，etal.Spatio－ temporalvariation and driving force analysis of water area on land surface inIli River Basin[J].Yangtze River，2023，54（4）：101-107.

[38］劉芳，張紅旗，董光龍．伊犁河谷草地植被NDVI變化及其降水敏感性特征［J]．資源科學(xué)，2014，36（8）：1724-1731.LIU Fang， ZHANG Hongqi， DONG Guanglong. Vegetation dy-namics and precipitation sensitivity in Yilivalley grassand[J].Resources Science，2014，36（8）：1724-1731.

[39］孫國軍，李衛(wèi)紅，朱成剛，等．新疆伊犁河谷表層土壤容重的空間變異性分析[J]．資源科學(xué)，2016，38（7）：1222-1228.SUN Guojun，LI Weihong，ZHU Chenggang，et al.Spatial vari-ationanalysisftopsoilbulkensitineYili Valley，Xijiang[J].Resources Science，2016，38（7）：1222-1228.

[40］王公鑫，井長青，董萍，等．新疆荒漠草地生物量估算及影響因素研究[J]．草地學(xué)報，2022，30（7）：1862-1872.WANG Gongxin， JING Changqing，DONG Ping，et al. Study onbiomass estimationand influencing factors of desert grasland inXinjiang[J]. Acta Agrestia Sinica，2022，30（7） ： 1862-1872.

[41]Liu N，DingY X，PengSZ.Temporal effects of climateonvegetation trigger theresponse biases of vegetation to human activ-ities[J].Global Ecologyand Conservation，2021，31：e01822.

[42]ChenJH，WangYF，SunJ，et al.Precipitation dominantssynergies and trade - ofs among ecosystem services across theQinghai- Tibet Plateau[J]. Global Ecology and Conservation，2021，32：e01886.

[43]Zhang J，F(xiàn)ang SB，Liu HH. Estimation of alpine grassland a-bove-ground biomass and its response to climate on the Qinghai-TibetPlateau during 2001 to 2019[J]．Global Ecology andConservation，2022，35：e02065.

[44］姚俊強(qiáng)，李漠巖，迪麗努爾·托列吾別克，等．不同時間尺度下新疆氣候“暖濕化”特征［J]．干旱區(qū)研究，2022，39（2）： 333-346.YAO Junqiang，LIMoyan，Dilinuer Tuoliewubieke，et al.Theassessment on“warming - weting” trend in Xinjiang at multi -scale during 1961-2019[J]. Arid Zone Research，2022，39（2）： 333 -346.

[45］恒巴特·阿賽那力，海力且木·斯依提，阿依吐爾遜·沙木西．草原生態(tài)補(bǔ)償政策實施效果評價——以伊犁河谷為例[J]．湖北農(nóng)業(yè)科學(xué)，2021，60（14）：144－147，191.Hengbate Asainali，Hailiqiemu Siyiti，Ayituerxun Shamuxi.Imple-mentation efect evaluation and improvement suggestions of grass-land eco -compensation policies：based on Yili River valley[J].Hubei Agricultural Sciences，2021，60（14）：144-147，191.

[46］趙哲，陳建成，王夢，等．中國生態(tài)草牧業(yè)政策梳理及評價[J]．中國農(nóng)學(xué)通報，2019，35（9）：132－137.ZHAO Zhe， CHEN Jiancheng，WANG Meng， et al. Ecologicalgrass husbandry in China：analysis and evaluation of the policies[J].Chinese Agricultural Science Bulletin，2019，35（9）： 132-137.

Above ground biomass evolution analysis of grassland in Ili River Basin based on landsat imagery

LI Chao1，F(xiàn)AN Tianwen2， Tuerxunjiang Ailimubieke2，HE ， LI Jianwei2 ， WEN ， ZHANG ， JIN Guili1，LI ，LIU Wenhao1，WANG Shengju1 （1. Xinjiang Key Laboratory of Grassland Resources and Ecology/Key Laboratory of Grassand Resources andEcology in Western Arid Region，Ministryof Education / College of Grastand Science，Xinjiang Agricultural University， Urumqi 830052，China; 2. Grassand Workstation of Ii Kazakh Autonomous Prefecture， Yining Xinjiang 835Oo，China;3. Bureau of Forestry and Grassland of Ili Kazakh Autonomous Prefecture， Yining Xinjiang 835000，China）

Abstract：【Objective】 The evolution analysis of its grassland aboveground biomass （AGB） is of great significance for scientific understanding and rational utilization of grassland.【Methods】The spatio-temporal characteristics and stabilityof grassland AGB in the basinand1O counties and cities in the basin were analyzed，and the historical evolution regularof grassland was revealed bytrend analysis andF-significance test. 【Results】Among the established regression models，the quadratic function inversion model had the highest accuracy with a validation accuracy of 7 1 . 2 2 % ，which could be used for aboveground biomass inversion. From 1990 to 2O22，the AGB of grassand in Ii River basin showed a trend offluctuating increase，from 270. in 1990 to in 2022，with an increase rate of ， Xinyuan County had the fastest growth rate of ，Khorgos City had the slowest increase rate of .In terms of spatial variation，the distribution pattern demonstrated a relatively high level in Xinyuan County and NilekeCounty in the east，Gongliu County， Zhaosu County in the south，Yining County in the north，whilea relatively low level in Huocheng County，Qapqal Xibe Autonomous County，and Gongliu County in the west. In terms of the change trend， grassland AGB mainly focusee on improvement，accounting for 5 9 . 6 7 % of the total grassland area.【Conclusion】In general，in the past 33 years，the grassland AGB in Ili River basin has shown a state of‘mostly improved，locally stable and slightly degraded’.The‘warming and humidification’ of climate，the improvement and implementation of grassland protection policies have provided favorable conditions for the better grassland AGB.

Key words：Ili River basin；aboveground biomass of grassland; spatio -temporal evolution