气候变暖背景下青南牧区牧业生产关键期变化特征及预估研究

刘彩红，李红梅，张调风

(1．青海省气候中心，青海 西宁810001;2． 南京信息工程大学 大气科学气象灾害省部共建教育部重点实验室，江苏 南京210044)

青南牧区是青海省的主要牧区，属三江源自然保护区生态环境脆弱的地区，海拔均在3 500 m 以上，现有天然草地面积2 141．75 万hm2，草地类型以高寒草甸为主体，约占草地面积的76%，草地既是发展草地畜牧业的基础性资源，又是江河上游的主要生态屏障［1］。畜牧业是青南牧区经济发展的支柱产业，而且也是当地人民群众赖以生存和发展的基础。在全球变暖的大背景下，1961 ―2012 年青南牧区年平均气温和各季节气温显著升高，降水量总体呈增多趋势，但具有明显的区域性差异［2］。由于气候生态环境蠕变，使得畜牧业结构格局发生了显著变化［3］。目前已观测到的草地植被退化、草地载畜能力降低［4］、牧草生育期延长等［2］都被认为与气候变化有关。因此，在已认识到的气候条件变化对青南牧业生产影响的基础上，探讨未来气候变化亦或气候持续变暖对牧业造成的可能影响，已成为学者、公众和决策者共同关心的问题。

近年来，国内学者从不同角度对青藏高原气候变化及其对农牧业的影响作了大量研究［5-9］。但目前针对青南牧区的研究工作较少，尤其是气候变化对牧业影响的预评估更是鲜有报道，因此，本研究拟采用滑动平均、双线性插值、突变检验、小波分析等多种统计方法，在分析青南牧区牧业生产关键期(牧草生长季、青草期、牲畜抓膘期及掉膘期)变化特征的基础上，选择政府间气候变化专门委员会(Intergovernmental Panel on Climate Change，IPCC)第5 次评估报告公布的CMIP5(Coupled Model Intercomparison Project phase 5)计划21 个全球模式数值模拟结果，通过建立统计模型研究未来典型浓度路径(Representative Concentration Pathways，RCPs)情景下青南高寒牧区生产关键期的变化趋势，以期为当地科学安排牧业生产及适应气候变化工作提供决策参考。

1 资料与方法

1．1 资料

考虑到台站迁徙及资料的稳定性，本研究选取1961 ―2013 年青南牧区沱沱河、泽库、河南、玉树、杂多、囊谦、玛沁、达日、久治9 个地面气象站(图1)逐日气温观测资料。气候标准期为1971 ― 2000年。未来情景数据采用国际耦合模式比较计划第5阶段(CMIP5)［10］中21 个全球大气与海洋环流耦合模式数值模拟集合平均结果。温室气体排放情景RCPs 是目前国际采用的最新气候情景(表1)，能够完全反应气候公约中稳定大气温室气体浓度的目标［11］。

1．2 研究方法

1．2．1 指标确定

牧草生长季:以春季日平均气温≥0 ℃的初日为牧草生长季的始期，秋季日平均气温≥0 ℃的终日为牧草生长季的终止期，≥0 ℃的持续日数为牧草生长季。

牧草青草期:牧草青草期的开始期与日平均气温≥5 ℃的初日比较接近，青草期终日与日平均气温≥5 ℃的终日基本一致，因此把日平均气温≥5℃的持续日数作为牧草青草期。

牲畜抓膘期:春季，当日平均气温≥5 ℃时，各类家畜摆脱“春乏期”，逐渐恢复膘情。秋季，当日平均气温下降到－5 ～5 ℃时，牲畜的膘情大致维护平衡，也就是不再长膘［9］。因而，本研究中把日平均气温≤5 ℃初日到≥0 ℃的终日之间的天数定义为抓膘期。

图1 青南牧区气象站点的分布图Fig．1 The distribution of meteorological stations in Qingnan Pastoral areas

表1 典型浓度路径特征Table 1 Characteristics of the representative concentration pathways

牲畜掉膘期:当日平均气温稳定≤－5 ℃时，牧草干枯，营养成分下降，放牧牲畜以消耗体内脂肪来抗御外界低温而开始掉膘，故把日平均气温≤－5℃的初日称为牲畜掉膘的开始日，≤－5 ℃的终日称为牲畜掉膘的结束日，≤－5 ℃之间的天数为牲畜掉膘期。

1．2．2 统计方法

(1)滑动平均法

界限温度的初、终日采用5 日滑动平均方法确定［12］。对样本量为n 的序列x，其滑动平均序列表示为:

经过滑动平均后，可以消除序列中由于偶然引述所引起的不规则变动，序列中短于滑动长度的周期大大削弱，从而呈现出现象在较长时间的基本发展趋势。

(2)双线性差值

本研究采用双线性差值法［13］将未来气候场预估格点数据插值到站点上，与插值方法名称不同的是，这种插值方法是非线性的。

假设已知函数f 在Q11= (x1，y1)、Q12= (x1，y2)、Q21=(x2，y1)以及Q22=(x2，y2)4 个点的值，得到未知函数f 在点P(x，y)的值:

首先在x 方向进行线性插值，得到

然后在y 方向进行线性插值，得到

则:

(3)突变分析

Mann-Kendall 方法是一种较为客观的突变检测方法，特点是能够较为准确地确定符合统计检验的突变时间，避免人为因素的影响［14］。

Mann-kendall 方法首先对样本时间序列Ti(i=1，2，3，…，n)定义统计量:

在时间序列Sk随机独立的假定下，定义统计量:

式中，E(Sk)= n(n －1)/4，Var(Sk)= n(n － 1)(2n+5)/72．

对统计量Uk按顺序记为UF，同时按照逆顺序i=n，n－1，n－2，…，1 计算一次并取负值，记为UB。取显著性水平α=0．05。

(4)小波分析

小波分析在时域和频域上同时具有良好的局部性质，是一种窗口大小固定不变但其形状可改变，时间窗和频率都可以改变的时频局部化分析方法，被誉为分析信号的显微镜［15］，在气候分析中被广泛应用，此处选取的小波变换为Morlet 小波，其形式为:

2 结果与分析

2．1 牧业生产关键期变化特征

1961 ―2013 年青南牧区9 个站牧业生产关键期多年平均值统计显示，牧草生长季平均开始期为4 月14 日，结束期10 月19 日，各地生长季持续日数为171．3 ～203．8 d。近53 年青南牧区牧草生长季呈现出开始期提早、结束期推迟趋势(图2a)，生长季明显延长，速率为1．1 ～5．6 d·10a－1，其中囊谦延长的最多(图3)。牧草青草期的始期也呈提早趋势，其中在久治最为明显，速率达到7 d·10a－1，结束期除囊谦略提早外，其余地区趋于推迟，但变化幅度均不如开始期明显，幅度在0．6 ～3．1 d·10a－1之间。近53 年来，青南牧区青草期持续日数在64．7 ～133．2 d(图2b)，平均以4．8 d·10a－1的速度延长，其中久治、泽库为高值区。

由于气温显著上升，1961 －2013 年青南牧区牲畜抓膘始期提前、结束期推迟，致使持续日数显著延长(P ＜0． 05)，幅度介于2．2 ～9． 2 d·10a－1(图2c)，其中以久治表现的最为突出。从牲畜掉膘期的变化可见，掉膘期呈现出开始期推迟、结束期提早、持续日数缩短的趋势(图2d)，开始期平均推迟了0．7 ～4．3 d·10a－1，结束期提早了0．4 ～3．2 d·10a－1，持续日数缩短了2．2 ～7．4 d·10a－1，玉树地区掉膘期缩短幅度最大。

从6 次多项式拟合的趋势变化整体来看(图2)，青南牧区牧草生长季与青草期、牲畜抓膘期以及掉膘期均具有明显的年代际波动，20 世纪60 年代初至70 年代末前3 个指标经过短暂的低值后开始回升，80 年代初到90 年代末表现为持续时间的偏短期，自90 年代末期后呈明显的高值阶段，而掉膘期呈相反的变化趋势。

综上所述，1961 ―2013 年青南牧区牧草生长季与青草期，以及牲畜抓膘期均表现为开始期提早、结束期推迟、持续日数延长的变化特征，而牲畜掉膘期呈现出开始日推迟、结束日提早、持续日数缩短的变化特点。尤其是近15 年这种变化趋势更为明显，有利于青南高寒牧区的牧业生产。

图2 1961 －2013 年青南牧区牧草生长季、青草期、牲畜抓膘期及掉膘期的变化趋势Fig．2 The tendency of the indicators of animal husbandry critical period in Qingnan Pastoral areas during 1961 －2013

图3 1961 －2013 年青南牧区代表站牧业生产关键期变化特征Fig．3 Linear trend of the pasture growing duration，green grass duration，fatten duration and fat-loss duration of livestock in Qingnan Pastoral areas during 1961 －2013

2．2 突变分析

目前对气候突变的检测比较客观、准确的方法是Mann-Kendall 方法(简称M-K 法)，但也只能对均值突变的检测有把握，本研究利用M-K 法对青南牧业关键期53 年来是否存在气候突变进行分析。

1961 －2013 年青南牧区关键期的突变检验结果(图4)显示，1961 ―2013 年青南牧区牧草生长季、青草期、牲畜抓膘期和掉膘期的持续日数都发生了显著的气候突变(P ＜0．05)，并且突变均发生在1997/1998 年，牧草生长季、青草期及牲畜抓膘期(1997/1998 年)由相对偏短跃变为偏长，而牲畜抓膘期则由相对偏长跃变为偏短。这与李林等［16］对青海地区气温在1998 年由暖向显著变暖突变分析结果是一致的，同时与青藏高原气温在1998 年有一次突变发生的检测结果相吻合［17］。可见，青南牧区由于气温升高而导致的牧业关键期变化是对全球变暖的一种响应。

2．3 周期分析

采用Morlet 小波为基小波的分析中，依据小波系数的实部图结合模数分析，不仅能反映各个周期成分在局部时段的特征，而且模数代表不同参数的小波对总能量的贡献，能清楚的反映出试验序列中各个周期的成分的强度随时间的变化［18］。根据牧草生长季、青草期、牲畜抓膘期和掉膘期时间序列进行Morlet 小波变换，作出青南牧区牧业关键期Morlet 小波实部系数时－频分析图(图5)，图5 反映出在不同阶段的同一周期振荡以及同一阶段的不同周期振荡所表现出来的强弱程度是不一样的。近53年牧草生长季没有表现出明显的振荡周期，对于10年以下相对较小的时间尺度，牧草青草期、牲畜抓膘期8 ～12 年的周期突出(图5)，是一能量高值区。在20 世纪60 年代中期到90 年代，牲畜抓膘期和掉膘期4 ～6 年周期也十分明显(图5)，其他周期信号强度都较弱。而对于10 年及以上相对较大的时间尺度，牧草青草期、掉膘期16 ～18 年左右的振荡周期较为明显(图5)，具有较强的信号，这与突变分析及年代际变化的研究结果存在很好的对应关系。

3 未来青南牧区牧业生产关键期趋势预估

3．1 未来牧区气候变化趋势

CMIP5 试验全球模式对青海高原气候模拟能力较为稳定［19］，给出21 个模式集合对未来20 年青南牧区气温、降水变化的预估结果。根据RCP2．6、RCP4．5 和RCP8．5 排放情景下青南牧区年平均气温距平、降水距平百分率时间变化曲线(图6)可以看出，2015 －2035 年青南牧区在3 种排放情景下年平均气温均呈升高趋势(图4)，由于大气中温室气体的逐步增加，气温增幅与排放强度成正比，与气候基准年(1971 －2000年)相比，低、中、高3种排放情景下气温分别升高1．78、1．80、1．92 ℃。对于降水的未来变化情景，未来20 年青海牧区年降水量呈微弱的增多趋势(图4)，与气候基准年相比平均偏多2．7% ～3．9%。可见，未来较为暖湿的气候条件将可以在一定程度上缓解因热量、水分条件不足对牧草和牲畜的胁迫作用。

图4 青南牧区牧业关键期时间序列的Mann-Kendall 突变检验Fig．4 Mann-Kendall mutation testing of animal husbandry critical period in Qingnan Pastoral areas during 1961 －2013

图5 青南牧业生产关键期Morlet 小波实部系数时－频分析图Fig．5 Time-frequency distribution of Morlet wavelet transform for animal husbandry critical periodover Qingnan Pastoral areas

3．2 未来生产关键期可能变化

根据青南牧区牧草生长季、青草期、牲畜抓膘期和掉膘期持续日数与年平均气温的线性相关模型，分别计算了3 种温室气体排放情景下(RCP2． 6，RCP4．5，RCP8．5)未来20 年青南牧区牧业生产关键期持续日数的变化情况(表2，3)。

与1971 ―2000 年基准气候时段比较，RCP2．6情景下，未来20 年青海牧区牧草生长季、青草期、牲畜抓膘期平均分别延长11．5、18．2 和18．5 d，牲畜掉膘期缩短15．7 d;RCP4．5 情景下牧草生长季、青草期、抓膘期分别延长12．1、19．2 和19．7 d，掉膘期缩短16．6 d;RCP8．5 情景下，牧草生长季、青草期、牲畜抓膘期分别延长13．2、20．9 和21．5 d，掉膘期缩短18．1 d(表3)。可见，在未来气候变暖的背景下，青南牧区牧草生长季、青草期、牲畜抓膘期延长，而掉膘期缩短的趋势较为明显，适宜的气候条件对当地的牧业生产较为有利。但值得注意的是，近年来青南也出现了草畜不平衡，草地退化等问题，因此，抓住有利时机，合理调整畜种结构，有效控制牲畜数量，对青南发展牧业经济十分重要。

4 讨论与结论

图6 2015 －2035 年青南牧区年平均气温距平及年降水量距平百分率变化趋势Fig．6 The annual average temperature and annual precipitation anomaly time curve in Qingnan Pastoral areas during 2015 －2035

表2 青南牧区牧业生产关键期的持续日数与年平均气温的线性相关模型Table 2 The linear correlation model between duration of animal husbandry critical periodand annual mean temperature in Qingnan Pastoral areas

此前许多学者对气象条件与牧草生长和牧事活动关系进行了研究。黄德昌等［20］提出了川西北高原以草食为主的畜牧业生产应遵循的气候规律。杨志华［21］认为水、热条件是影响绵羊体重增长量多寡的主要因素。李英年［22］通过分析与气象条件相适应的各类牧事活动的最佳配套时间指出，日平均气温稳定通过0 ℃期间，家畜能吃上草籽和适口性很好的优质牧草，家畜膘情持续稳定，直到日均气温从－5 ℃开始时，家畜膘情才略有下降。张葆成［23］研究表明，藏东牦牛、藏绵羊、藏山羊和黄牛生长发育适应温度范围为3 ～22 ℃，在这种温度条件下，牧畜的生理机能较好，利于育肥抓膘。黄爱纤等［24］研究显示，牧草产量随3 ―5 月气温升高有增加的趋势，3 ―5 月月平均气温每增加1 ℃，干草产量增加585．1 kg·hm－2，但降水影响不明显。黄德青等［25］研究指出祁连山北坡草地生物量与降水量及相对湿度具有显著的正相关关系。张核真等［9］分析得到，近40 年藏西北地区由于积温和降水量显著增多，牧草生长季、青草期提前，结束期推迟，持续日数增多，大部分地区牲畜抓膘期日数显著增多，而掉膘期日数显著减少，这一结论与本研究结果相一致。可见，在气候变暖的背景下，高原大部分地区气温升高、降水增加，水、热条件的改善有利于牧草及牲畜的生长［26-28］。

表3 未来20 年青南牧区牧业生产关键期变化Table 3 Variation of the duration of animal husbandry critical period in Qingnan Pastoral areas during 2015 －2035 d

本研究通过气候统计方法，分析了青南牧业生产关键期的时空变化特征，并结合模式模拟数据预估了未来20 年在RCPs 情景下牧业生产关键期变化趋势，得出:

1)1961 －2013 年，青南牧区牧草生长季与青草期，以及牲畜抓膘期均表现为开始期提早、结束期推迟、持续日数延长的变化特征，延长速率分别为2．5，4．8，4．6 d·10a－1，而掉膘期呈现出开始日推迟、结束日提早、持续日数缩短的变化特点，缩短幅度为4．0 d·10a－1。

2)1961 －2013 年，青南牧区牧草生长季、青草期、牲畜抓膘期和掉膘期的持续日数都发生了气候突变，突变时间均发生在1997/1998 年，牧草生长季、青草期及牲畜抓膘期从突变开始(1997/1998年)由相对偏短跃变为偏长，而牲畜掉膘期则由相对偏长跃变为偏短。近53 年牧草生长季没有表现出明显的振荡周期;牧草青草期8 ～12 年、16 ～18年的周期突出，是一能量高值区;牲畜抓膘期4 ～6年、8 ～12 年周期信号强度较强;掉膘期具有4 ～6年、16 ～18 年的振荡周期。

3)2015 ―2035 年，预估RCP2．6 情景下，青海牧区平均牧草生长季、青草期、牲畜抓膘期分别延长11．5、18．2 和18．5 d，掉膘期缩短15．7 d;RCP4．5情景下，牧草生长季、青草期、牲畜抓膘期分别延长12．1、19．2 和19．7 d，掉膘期缩短16．6 d;RCP8．5情景下，牧草生长季、青草期、牲畜抓膘期分别延长13．2、20．9和21．5 d，掉膘期缩短18．1 d。

本研究总体上对青南牧区气候变化对牧业关键期的影响进行了分析，为当地牧业发展提供了一定的科学参考，但研究中没有对牧草产量及牧业关键期变化的原因进行详尽的分析，有待于进一步探讨。此外在未来预估中，气候系统本身的复杂性和模式本身在模拟能力及表述气候系统内部各种物理过程的不完善，相应的预估结果存在着一定程度的不确定性。

［1］ 王江山．青海省天气气候［M］．北京:气象出版社，2004．

［2］ 青海省气候变化监测评估中心．青海省气候变化评估报告［M］．北京:气象出版社，2012．

［3］ 赵小娟．青南牧区生态畜牧业发展现状分析及对策［J］．青海畜牧兽医杂志，2008，38(5):34-37．

［4］ 韩国军，王玉兰，房世波．近50 年青藏高原气候变化及其对农牧业的影响［J］．资源科学，2011，33(10):1969-1975．

［5］ 卓嘎，杨秀海，罗文红．西藏那曲地区气候变化与牧业生产的关系［J］．资源科学，2009，31(3):485-492．

［6］ 宋春桥，游松财，刘高焕，柯灵红，钟新科．那曲地区草地植被时空格局与变化及其人文因素影响研究［J］． 草业学报，2012，21(3):1-10．

［7］ 杨秀海，卓嘎，罗布．藏北高原气候变化与植被生长状况［J］．草业科学，2011，28(4):626-630．

［8］ 格桑，卓玛．浅析西藏高原气候变化及其对农牧业生产的影响［J］．西藏科技，2007(4):53-55．

［9］ 张核真，路红亚，洪健昌，马鹏飞． 藏西北地区气候变化及其对草地畜牧业的影响［J］． 干旱区研究，2013，30(2):308-314．

［10］ Xu C H，Xu Y．The projection of temperature and precipitation over China under RCP scenarios using a CMIP5［J］．Atmospheric and Oceanic Science Letters，2012，5(6):527-533．

［11］ 冯婧．多全球模式对中国区域气候的模拟评估和预估［D］．南京:信息工程大学硕士论文，2012:3-11．

［12］ 姜会飞．农业气象观测与数据分析［M］．北京:科学出版社，2009．

［13］ 任永建，洪国平，肖莺．长江流域上游气候变化的模拟评估及其未来50 年情景预估［J］． 长江流域资源与环境，2013，22(7):894-900．

［14］ 符淙斌，王强．气候突变的定义和检测方法［J］．大气科学，1992，16(4):482-493．

［15］ Torrence C，Compo G P．A practical guide to wavelet analysis［J］．Bulletin of the American Meteorological Society，1998，79:61-78．

［16］ 李林，陈晓光，王振宇，徐维新，唐红玉．青藏高原气候变化的最新事实及其区域差异性研究［J］．气候变化研究进展，2010，6(3):117-126．

［17］ 丁一汇，张莉．青藏高原与中国其他地区气候突变时间的比较［J］．大气科学，2008，3(4):794-805．

［18］ 吴洪宝，吴蕾．气候变率诊断和预测方法［M］．北京:气象出版社，2005:230-232．

［19］ 赵天保，陈亮，马柱国．CMIP5 多模式对全球典型干旱半干旱区气候变化的模拟与预估［J］．科学通报，2014，59:1148-1163．

［20］ 黄德昌，岳安荣，石现文．川西北高原主要的牧事活动与气象条件［J］．中国农业气象，1995，16(1):37-40．

［21］ 杨志华．放牧绵羊膘情气象条件的初步探讨［J］．内蒙古气象，1980(20):38-42．

［22］ 李英年．高寒地区气象条件与季节草场及牧事活动［J］．青海草业，1995，4(3):26-31．

［23］ 张葆成．藏东牧畜气候适应性探讨［A］．第27 届中国气象学会年会现代农业气象防灾减灾与粮食安全分会场论文集［C］．北京:中国气象学会，2010．

［24］ 黄爱纤，张新跃，唐川江，张绪校，鲁岩． 川西北牧区水热条件与牧草产量的相关性［J］． 草业科学，2015，32(5):754-759．

［25］ 黄德青，于兰，张耀生，赵新全．祁连山北坡草地生物量及其与气象因子的关系［J］．草业科学，2011，28(8):1495-1501．

［26］ 沈永平，王国亚．IPCC 第一工作组第五次评估报告对全球气候变化认知的最新科学要点［J］．冰川冻土，2013，35(5):1068-1076．

［27］ 梁云．影响天山北坡中山带天然牧草产量的主要气候因子分析［J］．草业科学，1999，16(3):1-3．

［28］ 董锁成，周长进，王海英．三江源地区主要生态环境问题与对策［J］．自然资源学报，2002，17(6):713-720．