高寒草甸牧草产量形成过程及与气象因子的关联分析

高寒草甸牧草产量的形成过程与生物量的积累过程和自然界各种生物种群消长规律一样,可用逻辑斯谛生长函数来描述。随着季节的进程,依环境条件的周期变化表现为有缓慢积累-快速增加-相对稳定-折损减少等4个阶段。对气象因子影响高寒草甸牧草产量灰色关联分析结果表明,高寒草甸地区降水量可基本满足牧草生长发育的需求,而温度因子则成为主要的限制因子。其气象因子影响程度大小的序次为：1月平均气温>5-8月平均气温>5-8月日照时数>5-8月水热综合配合(降水量与气 温的比值)>5-8月降水量>上年度末9-11月的降水量。在分辨系数取0.5的条件下,以上各因子所对应的关联度排列为：0.835>0.791>0.771>0.754>0.743>0.638。将上述各气象因子进行主成分处理后,建立评估或预报高寒草甸牧草产量的模拟模型方程：GW=a+aj覺j。其拟合及试报效果很好,可作高寒草甸牧草产量的评估或预测预报工具。     

环境因子对高寒牧草生长影响程度的关联排序及产量评估模式的确立

利用灰色关联分析方法,通过生态因子对高寒草甸牧草产量影响的结果程度表明,高寒草甸地带降水量基本可满足牧草生长发育的需求,而温度因子则成为主要的限制因子。其影响程度大小排序有：1月平均气温＞5～8月平均气温＞5～8月日照时数＞5～8月水热综合配合（降水量与气温的比值）＞5～8月降水量＞上年度末9～11月的降水量。在分辨系数取0．5的条件下,以上各因子所对应的关联度排序有：0．835＞0．791＞0．771＞0．754＞0．734＞0．638。将上述各生态因子进行主成分处理后,建立评估或预报高寒草甸牧草产量的模拟模型方程是：GW=a＋ΣajXj。其拟合及试报效果均很好,故可作为高寒草甸牧草产量的评估或预测预报工具。     

呼伦贝尔草地天然牧草生物量预报模型研究

应用积分回归、模糊数学中隶属函数的统计方法，采用地理信息系统（GIS）进行了呼伦贝尔草地天然牧草生物量预报模型的研究，结果表明：基准单元预报模式模拟的拟合率较高，平均相对误差为5．06％，2004年和2005年牧草产草量试报相对误差分别为5．10％和7．32％，预报准确度较高；用牧草气候资源可利用系数建立的区域牧草产量模式中气象因子的选取与当地的草地第一生产力相关密切，牧草气候资源可利用系数地理分布与当地的牧草气候生产力基本一致。     

内蒙古天然草场牧草产量的气象估算模型

以内蒙古天然草场为研究区域,利用2004～2008年生长季牧草产量观测资料和能够综合反映光、温、水对牧草生长影响的气象条件指数,分析了内蒙古主要天然草场牧草产量与气象因子之间的关系,并分别建立了适用于不同草地类型(温性草原类、温性草甸草原类、低地草甸类、温性草原化荒漠类、温性荒漠草原类)的牧草产量气象估算模型.经过验证,所建产草量估算模型具有良好的估测能力,准确率较高,可以满足应用需要.     

高寒草甸地区牧草生长量模拟模式研究

本文讨论了土壤含水量和蒸散量对牧草生长量的影响过程，提出牧草干物质增长模式。并根据青海海北高寒草甸地区的气象条件，对牧草生长模式进行数值模拟，同时，与实测值进行比较，模拟结果与实测值趋向一致，可为牧草产草量预报提供一定实用价值和科学依据。     

禁牧封育措施改良高寒地区退化草地的效果

2003-2005年,通过对青海省玉树县上拉秀乡高寒草甸和高寒沼泽化草甸退化草地进行为期3年的禁牧封育改良试验,结果表明:禁牧封育措施对恢复高寒草甸、高寒沼泽化草甸退化草地植被有明显的效果,禁牧封育后草地中植物的盖度、高度和产草量明显提高;牧草成分发生显著变化,优良莎草科、禾本科牧草种类与产量增加,杂类草的种类、产量下降.     

高寒草甸牧草产量和草场载畜量模拟研究及对气候变暖的响应

高寒草甸地区温度是限制牧草地上年产量提高的主要因素,利用这一点,引进牧草产量与生长期间的产量积温比概念,建立高寒草甸牧草产量的估算模式。     

禁牧封育对退化草地的改良效果

在实施天然草原退牧还草示范工程的青海省玉树县上拉秀乡进行了3年禁牧封育退化草地的观测,研究了禁牧封育对高寒草甸和高寒沼泽化草甸退化草地的改良作用。试验结果表明,禁牧封育对恢复高寒草甸和高寒沼泽化草甸退化草地植被有明显的效果。禁牧封育后草地中植物的盖度,高度和产草量明显提高;牧草种类发生显著变化,莎草科、禾本科牧草的种类和产量增加,杂类草的种类和产量明显下降。     

GIS支持下的天然牧草产草量区域预报模型研究

为了建立天然牧草产草量区域预报模型,利用呼伦贝尔市所属16个旗县的气象台站1989-2005年的各时段气温、降水量、日照时数和鄂温克旗天然牧草产草量观测资料,应用积分回归、模糊数学中隶属函数的统计方法,在地理信息系统(GIS)的平台上,建立了呼伦贝尔草地天然牧草生物量区域预报模型。结果表明,基准单元预报模式模拟的拟合率较高,平均准确率为95%,试报2004和2005年牧草产草量,相对误差分别在5%和7%左右;选取与当地的草地第一生产力密切相关、地理分布基本一致的牧草气候资源可利用系数,建立了牧草产量区域预报模式,此模式可应用于任意区域牧草产量预报。     

泽库高寒草甸草地牧草质量动态研究

泽库高寒草甸草地牧草随季节变化差异极大。五月初开始返青,八月份产草量最高可达4890公斤/公顷,九月底开始枯黄,十一月产草量只有750公斤/公顷(枯草);六、七月份混合牧草的营养成分最高,十一月后粗蛋白只有最高期的10～20％、粗脂肪30～40％、而粗纤维增加40％左右;五、六月份牧草的再生性较强,特别是高山嵩草,七月份以后明显下降。高寒草甸草地牧草整体再生能力较差。这一地区适宜搞季节性畜牧业生产。     

合作、玛曲草旬禾本科牧草黄枯与气象因子的关系分析

利用甘南合作、玛曲农业气象观测站禾本科牧草观测资料及同期的降水、气温、日照时数等气象资料,分析了气象因子对合作、玛曲亚高山草甸禾本科牧草黄枯的影响。分析发现,合作、玛曲牧草黄枯期均有提前的趋势,提前趋势分别为每10年5.5和2.0 d,特别是1994年后,合作地区牧草黄枯期出现了明显提前的趋势。甘南高原牧草黄枯主要受热量条件限制,5 ℃终日是影响甘南高原牧草黄枯的主要因子,合作日平均气温5 ℃终日有提前的趋势;同时影响合作牧草黄枯期提前的气象因子还有夏季降水量的减少,而与玛曲牧草黄枯期提前有关的气象因子则与9月份气温升高、初秋降水量减少和9月份日照时数增加密切相关。     

气候变化对东祁连山禾草——嵩草草甸生产力的影响

通过对金强河高山草原定位试验站气候变化和禾草—嵩草草甸生产力分析,探讨了气候变化和草地退化的关系。结果表明,自从1980～1998年,金强河流域大气温度10年间变化梯度约为0.286℃;2000～2006年平均温度为0.899℃,温度增幅加大;平均降水量408.3±52.4 mm,在1988年达到峰值后,降水量有减小趋势;草原湿润度K平均值2.778±0.475,减少幅度约为每年0.003,在草原综合顺序分类法中仍为"寒温潮湿寒温性针叶林类"草地,尚未改变草原类型中类的划分。降水量减少趋势缓慢,但草产量变化表现出明显的下降趋势,这种降水量持平、草产量快速下降的事实也说明了人为因素造成的牲畜超载过牧是加速高寒草甸退化的主导因子,即该草地生产力降低的主要原因是由人为过度利用造成。     

高寒草甸地区冷季水分资源及对牧草产量的可能影响

分析了高寒草甸地区冷季降水和土壤水分资源分布特征及其对牧草产量的可能影响，结果表明，祁连山海北高寒草甸地区冷季降水资源贫乏，但9－10月较高的降水受枯黄植被蒸散量小，植被盖度大的影响，易贮存于土壤，加之地处高寒， 气温低，土壤封冻早，冻结期长，使土壤水分在冬季可以冰晶水的形式留存于土体，从而给来年牧草进入正常营养生长发育阶段提供了水分条件的需求，牧草产量的高代与冷季降水及土壤水分条件有一定的联系性，建立冷季降水与牧草产量间的预报方程，其拟合率高。     

青海省兴海县天然草地牧草生长发育与气候条件的关系

为了解青海省兴海县天然草地牧草生长发育及其与气候条件的关系,本研究基于青海省兴海县近11年的气象和牧草观测数据,较系统地分析了该区牧草返青、生长高度和产量与水热因子的关系特征。结果表明,春季多雨与春季干旱年份牧草返青期相差38d,牧草返青期提前或推迟主要与≥0℃初日的时间、当年3-4月份降水量和上年9-11月份降水量密切相关,牧草返青期降水的最佳气候模型为一次线性回归方程;牧草全生育期植物高度增加量与降水呈显著正相关关系(P0.05),而与气温呈负相关关系;另外,牧草生长高峰期6-7月份降水量每增加10 mm,鲜草增产225kg·hm~(-2)。因此,降水量是限制青海省兴海县天然草地牧草返青和生长发育的主要气象因子。     

高寒草甸草原净初级生产力对气候变化响应的模拟

利用1957-2014年气象数据和1998-2014年实测数据驱动CENTURY模型模拟海北高寒草甸草原生态系统地上净初级生产力(ANPP)的动态变化,并利用典型浓度路径RCP4.5和RCP8.5情景下5个大气环流模型的气候情景数据来模拟未来气候变化和CO₂浓度变化对草地生态系统ANPP的影响。结果表明:1)研究地点1998-2014年的ANPP观测值与模拟值变化趋势吻合度较高,Pearson相关性系数为0.67,均方根误差为19.62 g·m^-2,CENTURY模型适用于模拟气候变化对高寒草甸草原影响的研究。2)过去50多年,高寒草甸草原的年平均最低气温、最高气温和年平均气温都呈极显著的波动上升趋势(P<0.01),年降水量年际波动特征比较明显,降水主要集中在植被的生长季。过去50多年,高寒草甸草原ANPP平均值达到271 g·m^-2,总体变化趋势为增加,但变化趋势不显著(P>0.05)。3)与基准时段(2001-2014年)相比,高寒草甸草原未来2030s(2015-2040年)、2050s(2041-2070年)、2080s(2071-2099年)时段多模型年平均降水量、年平均温度、年平均最低和最高温度变化率均为正值。不考虑CO₂肥效作用下,高寒草甸草原多模型平均ANPP在RCP4.5和RCP8.5情景下分别增加2.21%,11.53%,17.78%和8.34%,21.68%,40.32%;考虑CO₂肥效作用下,高寒草甸草原多模型平均ANPP在RCP4.5和RCP8.5情景下分别增加2.89%,14.29%,24.28%和11.57%,31.74%,57.29%。考虑和不考虑CO₂肥效的情况下,5个大气环流模型引起的模拟结果的不确定性都在合理范围之内,多大气环流模型与CENTURY耦合模拟的ANPP结果较为一致。     

基于无人机的高寒草甸地表温度监测及影响因素研究

地表温度直接影响地表感热、潜热及辐射能量传输过程，是研究寒区植被生态水文过程的重要参数。以疏勒河源区高寒草甸为研究对象，利用无人机搭载普通及热红外相机获取6块样地植被盖度及地表温度数据，用以评估热红外相机在高寒草甸地表温度监测中的应用精度，分析高寒草甸地表温度变化特征，并结合气象因子及植被盖度数据，探究地表温度的影响因素。结果表明：热红外影像地表温度与地面实测值具有较高一致性（R² ≈ 0.75），平均误差5 ℃以内；高寒草甸地表温度在9： 00-18： 00时段内表现为快速升温达到峰值继而波动下降的趋势，观测期内（7月4日-8月17日）未表现出显著日际变化趋势；气象因子中，太阳辐射和空气温度与地表温度呈显著正相关，起到增温作用，而空气湿度抑制地表增温，表现为显著负相关；连续降水降低裸土温度，植被覆盖度与地表温度呈现出正相关变化趋势。无人机热红外遥感技术可以快速、精准获取高分辨率地表温度数据，为高寒草甸干旱监测、土壤水分及蒸散发等反演提供数据支持。     

矮嵩草草甸植物种群物候学定量研究

通过对矮嵩草草甸主要植物种群物候特性的观测研究,采用聚类分析和主分量排序法将矮嵩草草甸19种植物种群划分为不同的物候类群。利用相关系数排序法指出了影响不同物候期的主要生态因子依次是温度、降水量和日照时数。研究结果表明,物候指数是说明高寒矮嵩草草甸物候模式的一个有用指标。