基于遥感数据对内蒙古陈旗草畜平衡的评价*

张勇娟，曹 娟，辛晓平，贠旭江，李新一，王加亭，闫瑞瑞，毛平平，朱晓昱※

（1. 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所，北京100081；2. 乌鲁木齐市林业和草原局，新疆乌鲁木齐 830000；3. 全国畜牧总站，北京100081）

0 引言

草原在我国生态系统中是最重要的陆地生态系统［1］，具有重要的战略地位，是重要的天然生态屏障不可替代的“保护伞”和畜牧业发展的重要“基石”［2］，对防风固沙、水土保持、水源涵养、调节气候、净化空气、固碳以及维护生物多样性发挥着不可替代的作用。对经济、社会、文化发展具有重要的价值和意义［3］。但是，近年来在我国不少地区由于长期持续超载过牧［4］，植被覆盖率下降，草地出现大面积退化和荒漠化，同时生态服务明显功能也下降［5］。为此，2011年6月1日国务院发布《关于促进牧区又好又快发展的若干意见》，2015年4月25日国务院发布《关于加快推进生态文明建设的意见》，明确提出对严重退化区、生态脆弱区和水源涵养区实施禁牧和对除此以外的实施草畜平衡。从第一轮实施周期（2011—2015年）到第二轮实施周期（2016—2020年），中央财政每年从136亿元增加到150亿元［6］，通过增加投入补助奖励资金，既保护草原生态环境，又弥补了牧民的经济差距，最主要是造福了子孙后代造福，使草原生态环境可持续健康发展［7］。

草畜平衡政策就是通过监督管理使人、草、畜达到动态平衡，即合理利用草地资源，实现草地生态健康和草地畜牧业可持续发展［8］，因此及时准确掌握某区域草畜平衡状况意义重大［9］。目前已有众多学者研究草畜平衡政策实施的效果，方法各异，比如李毛措［10］选择典型样地获取草原可食牧草产量来评估整个同仁县天然草地草畜平衡现状，缺点是以点盖面；特日格勒等［11］利用外业调查结合MODIS遥感影像数据，估算杭锦旗草地地上生物量和天然草地合理载畜量评价杭锦旗的草畜平衡状态；徐斌等［12］、张良侠等［13］基于遥感模型反演的产草量来评估载畜情况，缺点是只考虑草地现存量，未考虑牲畜采食量和补饲量。因此评估草畜平衡状况，完全利用典型样地地面监测数据做不到全覆盖，评估结果不准确，不便于全面推广实施；而通过利用典型样地地面监测数据结合遥感数据建立模型，反演整个区域草地现存量，加之牲畜采食量和补饲量，更真实、更可靠地评估草畜平衡状况，有效服务生产［14］。因此，文章利用2010—2018年陈巴尔虎旗（以下简称陈旗）的遥感数据、地面样方调查数据进行草地现存量产草量估算建模，并利用反演草地现存生物量结合牧业统计数据中牲畜数量、补饲量等计算载畜平衡指标，在此基础上分析其草畜平衡状况，以期为陈旗草原管理和畜牧业发展提供参考依据。

1 研究区概况与研究方法

1.1 研究区概况

陈旗位于内蒙古自治区呼伦贝尔市西北部的大兴安岭与呼伦贝尔高平原的交界地区，地处北纬 48°43′18″～50°10′35″，东经 118°22′30″～121°10′45″，属于中温带半干旱大陆性气候，气候年平均气温-2.5℃，年平均降水量322.3 mm。地势较为平坦，平均海拔600～800 m，土壤主要由黑钙土、暗栗钙土和沙壤土组成。主要以蒙古族为主体的牧业旗，全旗人口5.8万，土地总面积174.58万hm2，草原面积152.71万hm2，占土地总面积的87.47%，其中可利用草原面积144.33万hm2，占草原总面积的94.51%。地带性草原由东向西分布着温性草甸草原、温性草原；在山地垂直带上分布有山地草甸；隐域性的低地草甸草原和沼泽类镶嵌于其中（图1）。

1.2 基于遥感的草产量估算

1.2.1 地面数据采集

地面调查数据源于内蒙古陈旗草原工作站，2016—2018年每年在7月中旬至8月下旬进行采集。草本样方大小为1 m×1 m，灌木样方为10 m×10 m。对每个样方数据进行录入整理检查，建立并存储草原地面样方数据信息，为草原大数据平台提供。

图1 陈旗草地类型和地面调查点分布图Fig.1 The distribution map of grassland type and survey sample point in Chenqi

1.2.2 遥感数据获取

根据地面样点实测产草量的时间选用同期少云（云覆盖率＜20%）Landsat 8影像，数据集的时间分辨率为16 d，空间分辨率分别为30 m。对Landsat8数据进行辐射定标、大气纠正、镶嵌、裁剪等预处理后，从中提取了红光波段和近红外波段的反射率数据，利用这2个波段的数据计算归一化植被指数。

式（1）中，NIR为近红外波段，R为红光波段。NDVI可以反映植被的长势变化，NDVI越大表明植被生长越好，值越小表明生长越差。通常情况下为了便于年际间变化比较，用草原长势指数对长势进行分级，分为5级：依次为好、较好、持平、较差和差，每一级10%～15%上下浮动，差：G＜-15%，较差：-15%≤G＜-5%，持平：-5%≤G＜5%，较好：5%≤G＜15%，好：15%≤G。

式（2）中，NGGI为草原长势指数，简称“G”；NDVI为多年同期平均值；NDVIm、NDVIn为不同时间同一时期的植被指数值。

1.2.3 建立估产模型和验证

在建立估产模型时，将地面监测样点，去除不合理样点，将剩余80个样点，分成两部分，一部分用于估产模型建立，一部分用于估产模型验证，选取65个样点数据利用可食草的产草量与相对应的植被指数建立回归关系，选择指数、线性、对数和幂函数进行估产的模型研究，确定研究区最优产草量的估算模型。

为了检验模型模拟的地上生物量与实测生物量之间的精确度，选用15个样点数据，约占总样本数的1/4来检验模型精度，主要指标采用均方根误差（RMSE）和平均相对误差（REE），计算公式为：

式（3）～（4）中，yi与yi分别为实测值与预测值，n为样本数量。RMSE越小，说明拟合程度越好。REE越小，精度越好。

1.3 载畜量的计算

依据农业部行业标准《天然草地合理载畜量载畜量计算》（NY/T 635-2015），陈旗天然草场合理载畜量计算方法为：

牲畜采食量=实际载畜量×1个羊单位日食量×完全放牧天数 （5）式（5）中各参数单位为，实际载畜量：羊单位；1个羊单位日食量：1.8 kg/（d · 只）；完全放牧天数：天。

式（6）中，可食干草量：kg；草地可利用面积：hm2；放牧利用率：%；牲畜采食量：kg；补充饲料量：kg；1个羊单位日食量：1.8 kg/（d· 只）；放牧天数：d。

2 结果与分析

2.1 遥感草原植被长势变化

陈旗由于草畜平衡政策的实施，2015年较2010年，草地长势差和较差面积分别仅占草地面积的24.01%和9.95%；面积持平部分占草地面积11.73%，主要分布于陈旗南部；等级为较好和好的草地占总面积的54.31%，主要分布于北部。2018较2010年，草地长势变好，长势等级为较差和差的草地占总面积的33.96%，主要是中部偏西地区，主要为温性草甸草原类和低地草甸类；长势等级较好和好的草地占82.12%（图2）。

图3（a）是陈旗草地长势2018年较2015年变化情况，长势等级为差和较差的草地占总面积的21.84%，主要是山地草甸类和温性草甸草原类生长较差，位于陈旗西部，长势等级为好和较好的草地占总面积的73.48%，主要分布在东部，草原类型主要以温性草原和温性荒漠草原为主。

图3（b）是陈旗草地长势2018年较2017年变化情况，长势等级为差和较差的草地占总面积的22.95%，主要是山地草甸类生长较差，长势等级为好和较好的草地占总面积的63.17%。

综上所述，2011年开始实施草畜平衡政策，到2015年第一轮结束陈旗县草地长势变好，长势等级为较好的草地占面积54.31%。2018年较2015年，草地长势继续变好，长势等级为好和较好的草地占总面积的73.48%，主要分布在东部，草原类型主要以温性草原和温性荒漠草原为主。

图2 2010—2018年草地长势对比分布图Fig.2 The grassland growth map from 2010 to 2018

图3 2015—2018年草地长势对比分布图Fig.3 The grassland growth map from 2015 to 2018

2.2 草畜平衡情况

2.2.1 估产模型及生物量反演

地面样点可食草的产草量与其对应的NDVI值建立指数、线性、对数和幂函数相关关系（表1），不同函数的估产模型的R2都在0.65～0.75，变化幅度较小，均方根误差（RMSE）在250～280之间，模型精度78%以上，差异较小，综合评价R2越大，RMSE越小，模型精度越大，模型最优。结果表明幂函数能较好地模拟二者之间的关系，y=1 756.10x1.0017（R²=0.738 2）（图 4）。

表1 基于NDVI值建立模型Table 1 Modeling based on NDVI value

图4 产草量与NDVI的相关关系Fig.4 The correlation between grass yield and NDVI

利用模型反演2010年7月下旬产草量，产草量600～900 kg/hm2的比例为31.75%，产草量900～1 200 kg/hm2的比例为25.55%，主要为温性草原和温性草原类；产草量1 200～1 500 kg/hm2比例为14.33%，主要为低地草甸和草甸草原类；而低于600 kg/hm2的草地占24.98%，主要为温性草原类。

2015年植被产草量有所增加，低于600 kg/hm2的草地占21.89%，比例较2010年有所减少；产草量600～900 kg/hm2的比例为33.97%，产草量900～1 200 kg/hm2的比例为17.13%，主要是温性草原和温性荒漠草原类；而产草量1 500～1 756 kg/hm2的范围明显增加，比例由2010年的3.4%提高到14.73%。

2017年植被产草量量继续增加，低于600 kg/hm2的草地较2015年减少1倍；产草量600～900 kg/hm2的比例减少为16.38%，产草量900～1 200 kg/hm2和1 200～1 500 kg/hm2的比例明显增加，增加到60.69%，主要是温性草甸草原类、温性草原和温性草原类；而产草量1 500～1 756 kg/hm2的范围较2015年减少到10.24%。

2018年7月下旬产草量，陈旗草地平均产草量1 231.76 kg/hm2，与往年同期相比处于最高值，比2015年提高了34.64%，比2010年提高了44.32%，产草量分布主要在900～1 756 kg/hm2，占86.32%；2015年比2010年提高7.19%，提高幅度不大。总体而言，实施草畜平衡政策后，陈旗天然草原平均产草量逐年提高。

图5 2010年、2015年、2017年和2018年模型反演的产草量分布Fig.5 The maps of grass yield distribution by inversion model in 2010，2015，2017 and 2018

2.2.2 载畜平衡情况

基于陈旗2010年、2015年、2017年和2018年统计报表提供的全年牲畜数量，利用其他各类牲畜的换算比率规定，统计各年度实际载畜量，结合合理载畜量，参照《资源环境承载能力监测预警技术方法（试行）》（2016）［15］，应用欠超载率对草畜平衡状况进行评价，草畜平衡分为5级：＜-10%为载畜不足，-10%～10%为载畜平衡，10%～20%为临界超载，20%～50%为超载，＞50%为严重超载。2010年陈旗超载区占总面积的25.60%，其中严重超载占9.12%，主要集中在东部偏南的温性荒漠草原类。2015年处于超载峰值，达到34.41%。随着年际变化自2015年超载区逐年减少，其中2017年比2010年增加了4.5%，但比2015年减少4.31%；2018年超载区较2017年减少9.53%，2017年草畜平衡区比2015年增加了16.78%，比2010年增加了14.29%，2018年比2017年草畜平衡区增加了9.86%。载畜不足区域逐年减少。临界超载区2018年比2015年、2017年都有所增加，主要为温性荒漠草原类（图6）。

图6 2010年、2015年、2017年和2018年载畜情况分布Fig.6 The distribution maps of livestock carrying in 2010，2015，2017 and 2018

2010年陈旗在实施草畜平衡政策前，草地整体处于欠载，欠载率6.0%，实施草畜平衡后，2015年欠载1.2%，比2010年增加4.8个百分点，证明陈旗牲畜数量在不断增加，但还是处于草畜平衡。2017年、2018年分别超载9.14%、6.17%，陈旗总体达到草畜平衡，但是接近临界超载（表2）。

表2 载畜平衡评估结果Table 2 Assessment of livestock balance

3 结论

（1）根据Landsat8影像和实地分布特征选择样点获得地上实际生物量，利用影像提取的植被指数值与现存地上生物量建立的幂函数估产模型，可以获得草原生物量分布图，结合实际牲畜数量、牲畜采食量，能够得出草畜平衡分布图，对研究草原的合理利用和草原生态的发展变化具有重要意义。

（2）根据最优模型反演，陈旗2015年比2010年草原植被平均产草量有所增加，2018年草原植被平均产草量1 231.76 kg/hm2，往年同期相比处于最高值。通过植被长势指数，2010—2018年长势等级为较好和好的草地不断增加，从54.31%增加到73.48%。草原生物量整体增加，草原植被长势总体变好，草原生态环境在不断改善。

（3）陈旗在草畜平衡政策测定年份中，总体基本达到草畜平衡，但接近临界超载，希望调整牲畜结构、控制牲畜数量的持续增加，来维持草原生态系统动态平衡、可持续发展。