局地水分空间分布与草地生态系统关系的初步研究

郭燕云，潘学标，王雪姣，王 森，高淑敏

（1.新疆农业气象台，新疆乌鲁木齐 830002；2.中国农业大学，北京 100193）

草地生态系统是陆地生态系统中最重要、分布最广的生态系统类型之一，内蒙古荒漠草原是草原向荒漠过渡的旱生性最强的草地生态系统，气候干旱，生态环境十分脆弱，在自然因素和人为活动影响下极易发生变化。

本研究区地处内蒙古荒漠草原，气候干旱，光照、温度和土壤水分成为影响植物生长的关键因素。植被群落的地上生物量空间格局受到诸多环境因素的影响，即表现出了一定的尺度依赖性：在大尺度分析时海拔对其的影响会掩盖其余地形因子的作用，而小尺度上各地形因子的影响作用能够更好地体现出来。在不同地区，气候特点、地貌类型等不尽相同，主要气候因子（温度和水分）哪一个对植物群落生长是主要限制因子也不尽相同；在同一地区，地形作为生境条件的综合指示，控制了太阳辐射和降水的空间再分配，往往能营造局部小气候[1]，改变土壤质地，影响土壤水分和养分的分布，所以各种地形因子的综合影响造就了不同性质的草地群落，最终改变了群落地上生物量的空间格局[2-3]。

草地光谱是草地资源遥感监测研究的基础，其地物光谱特性是绿色植被和生境条件的综合反映[4]。草地反射光谱是草地植被、土壤、大气、水分等多因子作用形成的综合反射光谱。草地植被与其他绿色植被具有类似的光谱反射特征，其反射率的大小受草地类型、种群成分、植被覆盖度大小、植物水分多少、土壤状况、大气状况等多种因素的影响。

鉴于内蒙古荒漠草原的特殊生态地位及其在全球气候变化中的高度敏感性和脆弱性，有效、快捷、连续、大范围地监测该地区的植被覆盖状况以及地上生物量的变化，对于科学、合理地利用草地资源，实现草地畜牧业的可持续发展具有重要的理论和现实意义，对于该地区的草地畜牧业应对气候变化的敏感性与脆弱性评估以及科学地评估未来气候变化对该区域的影响具有重要的基础支撑作用。在草地遥感领域，植被指数（Vegetation Index）作为一种遥感手段已广泛应用于植被覆盖密度评价、产量估测以及自然灾害预测预报等方面。植被指数是根据植被反射波段的特性计算出来的反映地表植物生长、覆盖状况、地表生物参数的间接指标，获取容易且计算方便。

本研究利用小尺度的野外调查资料，采用GIS空间数据处理技术和统计分析等手段，试图揭示内蒙古荒漠草原局地生物量空间分布规律及其与环境因子的关系；另一方面，通过草地植被实测数据与对应的高光谱数据结合，将不同的植被指数分别与地上部生物量及盖度进行相关分析，研究草地植被盖度和生物量的高光谱响应，为研究气候变化背景下草地生态系统变化提供参考。

1 研究区域概况

达尔罕茂明安联合旗地处内蒙古自治区中部，该旗地处中温带半干旱大陆性气候区。年平均气温3.4℃，年平均降水量256 mm。主要气候特征：春季干旱、风大沙多，夏秋季降水较为集中，冬季寒冷而干燥；光照资源丰富，但热量不足，无霜期短促，灾害性天气频繁；雨热同期，全旗在6—8月雨量多达120～190 mm，占到年降水量的70%，冬春季降水较少；降水量年际变化较大，干旱频繁，呈“十年九旱”之势。土壤主要以栗钙土、棕钙土为主，土壤质地多为沙壤，并有不同程度的砾质化，土壤肥力较低[5-6]。

研究样地 E111°12′5″～111°13′5″，N41°21′5″～41°21′40″，建群种为克氏针茅 （Stipa krylovii Roshv.）、羊草［Leymus chinensis（Trin.）Tzvel］、冰草［Agropyron cristatum（L.）Gaertn］和蒿类，常见种有冷蒿（Artemisia frigid Willd.）、阿尔泰狗娃花［Heteropappus altaicus （Willd.）］、碱韭（Allium mongolicumm Regel.）、 二裂叶 委 陵 菜（Potentilla bifurca L.）、糙隐子草［Cleistogenes squarrosa（Trin.）Keng］、 芨 芨 草 ［Achnatherum splendens（Trin.）Nevski］、马蔺［Iris lactea Pall.Var.chinensis（Fisch.）Koidz.］、猪毛菜（Salsola collina Pall.）、达乌里龙胆（Gentiana dahurica Fisch.）、灯心草蚤缀（Arenaria juncea Bieb.）。偶见种有旱麦瓶草（Silene jenisseensis Willd.）、糙苏 （Phlomis umbrosa Turcz.）、百里香（Thymus mongolicus Ronn.）等。

2 试验设计与研究方法

2.1 试验设计

本研究在内蒙古达尔罕茂明安联合旗希拉穆镇的牧区水科所的草地水土保持生态监测试验基地，选择面积为1000 m×1000 m的样地，研究样地的海拔在1598～1638 m（图1），呈西南至东北走向的缓坡。每隔200 m选择1个样点进行测定，共计测定36个样点，每个样点1 m×1 m。测定项目包括每个样点经纬度、海拔高度；1 m2样方内植被盖度、地上部生物量，0～50 cm的土壤含水量；草地植被高光谱数据。探讨相同气候背景下地表土壤水分的空间差异及其对草地的影响，以及对实测高光谱变量与牧草生物量和盖度之间进行相关性分析。

2.2 数据测定

草地植被生物量的测定：采用刈割法测定其地上部生物量（包括凋落物），称其鲜重后于105℃杀青0.5 h，再80℃烘干8 h后获得干重值。

盖度测定：目测法测定1 m2样方内植被盖度。

土壤含水量测定：通过“土钻法”测定土壤重量含水量，测定土层范围为0～50 cm，每10 cm测定1个土层。数据分析中的土壤含水量用体积含水量来表示。

光谱数据的采集：使用的仪器为美国ASD野外光谱辐射仪 FieldSpec HH（350～1050 nm），该仪器采用25°的前视场角镜头，光谱测量范围为350～1050 nm，光谱分辨率为3 nm，采样间隔为1.4 nm，数据间隔为1 nm；每个样点测量前都用白板（标准板）进行校正；取20次测量的平均值作为观测样点的光谱数据。

2.3 数据分析

用Excel2003对数据进行处理分析；用美国ASD公司提供的数据处理软件ViewSpec Pro对地面高光谱数据进行处理，输出每个样点的反射率；用ArcGis10.1对样点数据作图。

3 结果与分析

3.1 土壤水分与植被空间分布特征及其关系

图2显示出研究区域0～50 cm土层土壤平均含水量的空间变化，由西至东土壤含水量呈递减趋势，西部土壤含水量较高，最高点可达到28.92%以上，该样点对应生物量（干质量）是805.34 g/m2；而东部的含水量基本都在5.7%以下，土壤含水量最低点仅有2.93%，其对应生物量（干质量）也仅有68.67 g/m2。说明在相同的气候区域，由于地形的因素导致降水二次分配，水分聚集到地势较低的区域，导致高地势区土壤干燥，植被可利用水分缺乏，植株低矮，生物量很低。

图3、图4、图5分别是各样点（1 m2样方内）地上部生物量鲜质量、干质量值以及干鲜比的空间分布图。可以看出，从西到东各样点的生物量鲜质量和干质量值呈明显递减的趋势；干鲜比可以反映出植物体含水量，干鲜比越大，植物体含水量越小，东部样点的干鲜比明显大于西部样点，且与海拔的走势较为一致，即沿西南至东北走向逐渐增大，说明地形对牧草含水量也有一定的影响，地形通过影响降水的二次分配，影响土壤水分含量，进一步影响牧草生长状况及植物体含水量。

对所有样点的土壤水分数据与生物量（干质量）之间作相关性分析，结果表明，随着土层深度增加，土壤含水量与生物量（干质量）之间的相关性越好，即40～50 cm土层的土壤含水量越高，地上部生物量越大，生物量与40～50cm土层土壤含水量呈显著正相关（图6），而与表层土壤（0～5 cm）的含水量关系不大。

此外，对样点的0～50 cm土层土壤平均含水量数据与对应样点的植物体含水量数据进行相关性分析，如图7所示，植物体含水量随着土壤含水量的增加而增加至最大。

3.2 草地植被特性的高光谱响应

为了精确地体现荒漠草原不同生物量及盖度的草地的反射光谱的差异，本研究通过原始光谱曲线和一阶导数光谱曲线提取了高光谱特征变量，借鉴前人研究结果，利用4个基于高光谱的植被指数变量，对各样点的牧草生物量和盖度与高光谱特征变量之间进行相关性分析。

基于高光谱的植被指数变量：（1）VI1=Rg/Rr，绿峰反射率（Rg）与红谷反射率（Rr）的比值植被指数，其中绿峰反射率，即波长510～560 nm范围内最大的波段反射率，红谷反射率，即波长640～680 nm范围内最小的波段反射率；（2）VI2=（Rg-Rr）/（Rg+Rr），绿峰反射率(Rg)与红谷反射率（Rr）的归一化差植被指数；（3）比值植被指数RVI=NIR/R，是近红外波段的反射率与红色波段反射率的比值；（4）归一化植被指数NDVI=（NIR-R）/（NIR+R），本研究分别选择850 nm（NIR）和650 nm（R）波段对应的反射率。

表 1、表 2 是 4 种植被指数 VI1、VI2、RVI、NDVI与盖度、生物量的拟合方程，拟合是从36个调查样点中选取了其中23个样点的高光谱及植被数据。从表1、表2中可以看出，对于高光谱特征变量估算牧草盖度和生物量来说，以比值植被指数RVI和归一化植被指数NDVI能获得较好的拟合结果（图8），且比值植被指数RVI和归一化植被指数NDVI对于草地生物量的拟合都能取得较好的效果，R2分别为0.6268、0.5542；而归一化植被指数NDVI对于草地盖度拟合效果较好，R2达到0.5127。

表1 不同植被指数与盖度的拟合方程

表2 不同植被指数与生物量的拟合方程

4 讨论与结论

试验结果表明：在相同的气候区域，由于地形的因素导致降水二次分配聚集到地势较低的区域，导致高地势区土壤干燥，植被可利用水分缺乏，植株低矮，生物量很低，植物体含水量很小；对所有样点的土壤水分数据与生物量（干质量）之间作相关性分析，结果显示，随着土层深度增加，土壤含水量与生物量（干质量）之间的相关性越好，草地生物量与40～50 cm土层土壤含水量呈显著正相关，而与表层土壤（0～5 cm）的含水量关系不大。此外，对于高光谱特征变量估算牧草盖度和生物量来说，以比值植被指数RVI和归一化植被指数NDVI能获得较好的拟合结果。

本项研究由于人力物力有限，所选择的地域及样点数量有限，如果能够利用尽可能多的数据资料或者进行多年的调查采集数据，结果可能对于后续的研究更有参考价值。此外，草地高光谱数据的采集在9月初进行，9月部分牧草已进入枯黄期，有干草存在，对高光谱数据的采集产生影响；同时，由于本研究在荒漠草原进行，对于荒漠草原来说，有些样点的植被覆盖度较小，草地的反射光谱中包含了大部分的土壤信息，因此对于荒漠草原来说，利用高光谱特征变量进行草地生物量和盖度的估算，还需要更多的观测工作并对资料进行多层次分析，找到适用于荒漠草原草地生物量和盖度的高光谱特征变量及估算方程，以实现未来对草地的定量分析及动态监测，应对气候变化。

参考文献：

［1］Cantan Y，Del Barrio G，Sole-Benet A，et al.Topographic controls on the spatial distribution of ground cover in the Tabernas badlands of SE Spain［J］.Catena，2004，55：341-365.

［2］Hara M，Hirata K，Fujihara M，et al.Vegetation structure in relation to micro-landform in an evergreen broadleaved forest on Amami Ohshima Island，South-West Ja pan［J］.Ecological Research，1996，11：325-337.

［3］Austin MP.Spatial prediction of species distribution：An interface between ecological theory and statistical modelli ng［J］.Ecological Modelling，2002，157：101-118.

［4］胡新博.草地光谱与牧草产量的相关分析［J］.草食家畜，1996，93（4）：43-47.

［5］霍 擎.包头市达茂旗气候资源研究［J］.阴山学刊，2006，20（1）：29-31.

［6］霍 擎.包头市达茂旗土地荒漠化动态变化及其驱动因子分析［J］.阴山学刊，2008，22（1）：62-63.