曹 彦,李宝贺,徐振朋,刘 凯,李秀萍,栗艳芳,赵逸雯,狄彩霞
(1. 乌兰察布市农林科学研究所, 内蒙古 乌兰察布 012000;2. 内蒙古自治区农牧业科学院, 内蒙古 呼和浩特
010031)
草地对维持自然生态系统格局具有特殊的生态学意义[1-3]。 草地放牧家畜的生产水平主要依赖于草地植物的营养供给, 植被的营养成分不仅是形成植物营养价值的重要指标, 决定着畜牧业生产的物质基础, 也是评定放牧家畜生产水平的指标[4-5]。 由于牧草的生长受到季节限制,营养物质含量随着生长阶段的不同而不断发生改变[6]。 草地退化中包括植被和土壤退化[7],在众多草地恢复措施之中, 土壤肥力评价是退化草地恢复状况的重要指标[8]。 植被对土壤环境中的养分吸收具有一定的选择性, 一般对土壤中有效成分较低的氮、磷、钾吸收较多。 营养元素的吸收利用和流失是生态系统物质循环的关键过程[9-10]。 氮、磷参与植物生长和代谢的关键过程, 是陆地生态系统中最常见的植物生长限制元素[10]。
在草地生态系统中, 土壤养分是植物生长的基础,为植物生长提供必需的营养元素,直接影响土壤健康与植物生长状况[11],但是同时土壤养分主要来自施肥和植物枯落物等的转化, 所以土壤养分及植被养分关系密切。 陈佐忠等[12]对内蒙古典型草原中重要群落类型大针茅草原9 种植物氮、磷、钾、铁含量季节动态进行了研究。塔娜等[13]选择内蒙古苏尼特右旗天然草场,分析了0~30 cm土壤营养元素有效态含量及与土壤有机质、pH 值的关系。 李才才[14]对内蒙古四子王旗境内的退化荒漠草原实施浇水和施肥处理, 探讨水肥条件改善对退化荒漠草原植被恢复和碳储量的影响。 王莹等[15]对内蒙古希拉穆仁草原4 种主要植物的营养成分进行测定,分析月动态变化规律。对于内蒙古草地营养状况的研究比较多, 但是针对多个监测点同时考查土壤和植被营养状况的研究很少。
该研究依托国家农业环境长期性、 基础性监测研究项目, 以内蒙古多个典型草地类型为研究对象,对不同监测点返青期、旺盛期和枯萎期草地土壤及植被的养分状况进行监测, 并通过主成分分析法对土壤、植被养分水平进行综合量化评价,以期客观、准确、全面地反映内蒙古典型草地土壤及植被营养状况的差异及变化特点, 为内蒙古典型草地的合理利用、 退化草地的恢复治理以及畜牧业的可持续发展提供参考。
共选取8 个典型草原监测点。 监测点G1,选址于鄂温克草原, 位于内蒙古呼伦贝尔市鄂温克族自治旗巴彦塔拉乡,119°25′E,49°00′N, 属温性草甸草原,主要土壤类型为黑钙土、暗栗钙土,主要植物有羊草、贝加尔针茅、大针茅、冷蒿、线叶菊等。 监测点G2,选址于乌拉特草原,位于内蒙古巴彦淖尔市乌拉特中旗南部,108°24′E,41°54′N,属荒漠化草原,主要土壤类型为栗钙土,主要植物有戈壁针茅、无芒隐子草、小针茅、锦鸡儿、嵩草、松叶猪毛菜等。 监测点G3,位于内蒙古乌兰察布市察哈尔右翼前旗黄旗海附近,113°11′E,40°51′N,为天然草滩,主要土壤类型为栗钙土,主要植物有嵩草、羊草、大针茅等。 监测点G4,选址于辉腾锡勒草原, 位于内蒙古乌兰察布市察哈尔右翼中旗和卓资县交界处,112°42′E,41°12′N, 为五花草甸草原,主要土壤类型为栗钙土、黑钙土,主要分布菊科、蔷薇科植物。 监测点G5,选址于科尔沁草原,位于内蒙古通辽市扎鲁特旗鲁北镇小黑山村,120°13′E,44°90′N,属温性草甸草原,主要土壤类型为栗钙土,主要植物有中华隐子草、大针茅、达乌里胡枝子等。 监测点G6,选址于内蒙古赤峰市阿鲁科尔沁旗牧草种植核心区, 位于阿鲁科尔沁旗绍根镇额黑诺尔嘎查,120°22′E,43°37′N, 为人工草地,主要土壤类型为沙土,较贫瘠,种植苜蓿、饲用燕麦。 监测点G7,选址于乌拉特草原,位于内蒙古包头市达尔罕茂明安联合旗巴音敖包苏木,110°5′E,42°4′N,属荒漠草原,主要土壤类型为栗钙土, 主要植物有小针茅、 无芒隐子草。 监测点G8,选址于格根塔拉草原,位于内蒙古乌兰察布市四子王旗脑木更苏木,111°85′E,41°79′N, 属荒漠草原,主要土壤类型为淡栗钙土和棕钙土,主要分布旱生、丛生小禾草。
于2020 年在选取的8 个监测点分3 个时期进行取样。 ①返青期:指植物开始生长的时期[16],植物越冬后,由黄色变为绿色,并恢复生长的一段时间,大约在4 月初—6 月底,根据不同监测点气候条件不同,略有提前或推迟。 ②旺盛期:指植物生长最旺盛的时期,大约在7 月初—9 月底,不同监测点情况略有不同。③枯萎期:指植物失去水分或失去生机的阶段,大约在10 月初—11 月底。 在各个监测点按“S”形随机设置6 个1 m×1 m 的样方,进行植物样品和土壤样品的采集。在每个样方中随机采样, 取0~20 cm 土层土壤样品以及植物样品地上部分, 最后将6 个样方采集的土壤样品混合,将6 个样方采集的植物样品混合,装入自封袋封存并正确编号, 送回实验室进行相关指标测定。 试验设3 次重复。
土壤样品在室内通风处自然风干,严禁曝晒。磨碎去掉土块颗粒、石块、枯枝等杂物后,根据不同检测项次要求过筛。 依据《土壤检测第7 部分:土壤有效磷的测定》(NY/T 1121.7—2014)、《土壤速效钾和缓效钾含量的测定》(NY/T 889—2004)、《土壤全氮测定法 (半微量开氏法)》(NY/T 53—1987)、《土 壤 水 溶 性 盐 总 量 的 测 定》 (NY/T 1121.16—2006), 用钼锑抗比色法测定有效磷(mg/kg)含量,用火焰光度计法测定速效钾(mg/kg)含量, 用半微量凯氏法测定全氮(g/kg) 含量,用Mettler Toledo pH 计测定pH 值, 采用重铬酸钾容量法-外加热法测定有机质(g/kg)含量。
植物于105 ℃杀青15 min 后粉碎。 氮、磷、钾含量测定按照《植物中氮、 磷、 钾的测定》(NY/T 2017—2011)执行,水分含量测定按照《饲料中水分的测定》(GB/T 6435—2014)执行,灰分含量测定按照 《饲料中粗灰分的测定》(GB/T 6438—2007)执行,粗纤维含量测定按照《饲料中粗纤维的含量测定 过滤法》(GB/T 6434—2006)执行,粗脂肪含量测定按照《饲料中粗脂肪的测定》(GB/T 6433—2006)执行。
运用Excel 2007 对试验数据进行初步整理。利用SPSS Statistics 26 统计学软件进行单因素ANOVA 检验:应用事后多重比较,图基s-b(K),沃勒-邓肯(W)和LSD 检测各组数据之间的差异。 P<0.05 表示差异显著,P<0.01 表示差异极显著,P>0.05 表示差异不显著。 利用主成分分析法计算土壤、植被养分价值综合得分。试验数据用“平均值±标准误”表示。
2.1.1 返青期不同监测点土壤养分差异分析
返青期不同监测点土壤养分含量测定分析结果见表1。 由表1 可知,8 个监测点的土壤全氮含量在0.54~5.09 g/kg,排序为:G4>G3>G5>G8>G1>G6>G7>G2;G4 监测点极显著(P<0.01)高于其他监测点。 土壤有效磷含量在0.27~31.53 mg/kg;G6监测点是施用肥料的人工种植草场, 土壤有效磷含量最高,但是速效钾、全氮和有机质含量较低,这与前茬作物种植以及施肥情况有关。 土壤速效钾含量在154.33~454.67 mg/kg,G3 监测点显著(P<0.05)高于G1、G2、G4、G5、G6 监测点,G5 监测点最低。土壤有机质含量在7.23~90.57 g/kg;G4 监测点最高,极显著(P<0.01)高于其他监测点,这与全氮含量的测定结果具有一致性。G7 监测点的土壤有机质含量最低。土壤全盐含量在0.40~1.43 g/kg,G1监测点最高,G6 监测点最低。 土壤pH 值在7.32~8.38。
表1 不同监测点返青期土壤养分差异分析
2.1.2 旺盛期不同监测点土壤养分差异分析
由表2 可以看出, 旺盛期不同监测点的土壤全氮含量在0.67~5.06 g/kg;G4 监测点最高, 极显著(P<0.01)高于其他监测点,与返青期测定结果相同;G7 监测点最低。 土壤有效磷含量在0.13~24.33 mg/kg;G6 监测点最高,极显著(P<0.01)高于其他监测点, 与返青期测定结果相同;G8 监测点最低。 土壤速效钾含量在110.67~1 070.33 mg/kg;G8 监测点最高,极显著(P<0.01)高于其他监测点;G6 监测点最低。 与施用肥料的人工种植草场G6 相比,其他监测点的土壤全氮、速效钾含量大部分都较高,土壤有效磷含量都较低。土壤有机质含量在9.90~91.40 g/kg;G4 监测点最高, 极显著(P<0.01)高于其他监测点;G7 监测点最低。 土壤全氮含量与有机质含量变化趋势一致。 土壤全盐含量在0.33~1.30 g/kg;G8 监测点最高, 显著(P<0.05) 高于其他监测点;G6 监测点最低。 土壤pH值在7.65~10.13。
表2 不同监测点旺盛期土壤养分差异分析
2.1.3 枯萎期不同监测点土壤养分差异分析
由表3 可以看出, 枯萎期不同监测点的土壤全氮含量在0.34~4.42 g/kg;G4 监测点最高, 极显著(P<0.01)高于其他监测点,G7 监测点最低,与旺盛期测定结果相同。 土壤有效磷含量在0.53~27.13 mg/kg;G6 监测点最高,与返青期、旺盛期测定结果相同,显著(P<0.05)或极显著(P<0.01)高于其他监测点;G7 监测点最低。 土壤速效钾含量在116.00~262.00 mg/kg;G4 监测点最高,其次为G3 监测点,二者极显著(P<0.01)高于其他监测点;G1 监测点最低。 土壤有机质含量在5.37~80.13 g/kg;G4 监测点最高,极显著(P<0.01)高于其他监测点;G7 监测点最低,与返青期、旺盛期测定结果相同。 土壤全盐含量在0.20~1.23 g/kg,G4 监测点最高,G6 监测点最低。 土壤pH 值在7.87~8.37。
表3 不同监测点枯萎期土壤养分差异分析
2.2.1 返青期不同监测点植被营养成分差异分析由表4 可知, 返青期不同监测点的植被氮含量在1.38%~4.77%;G6 监测点最高, 极显著 (P<0.01)高于其他监测点;G1 监测点最低。 植被磷含量在0.20%~0.59%;G6 监测点最高, 极显著 (P<0.01)高于其他监测点;G2 监测点最低。 植被钾含量在0.27%~0.94%;G6 监测点最高, 极显著 (P<0.01)高于其他监测点;G1 监测点最低。 植被水分含量在1.16%~6.40%,G3 监测点最高,其次为G4监测点,二者极显著(P<0.01)高于其他监测点;G2监测点最低。 植被灰分含量在5.31%~14.09%;G6监测点最高,极显著(P<0.01)高于其他监测点;G8监测点最低。 植被粗纤维含量在9.92%~15.83%;G5 监测点最高, 其次为G2 监测点, 二者极显著(P<0.01)高于其他监测点;G4 监测点最低。 植被粗脂肪含量在2.03%~3.80%,G7 监测点最高,G4监测点最低。
表4 不同监测点返青期植被营养成分差异分析 单位:%
2.2.2 旺盛期不同监测点植被营养成分差异分析由表5 可知, 旺盛期不同监测点的植被氮含量在1.54%~3.21%;G8 监测点最高,其次是G6 监测点,二者极显著(P<0.01)高于其他监测点;G5最低监测点。 植被磷含量在0.35%~0.78%;G6 监测点最高,极显著(P<0.01)高于G3、G4 监测点;G3 监测点最低。 植被钾含量在0.48%~1.57%;G8监测点最高,极显著(P<0.01)高于其他监测点;G2 监测点最低。 植被水分含量在1.36%~9.15%;G4 监测点最高,极显著(P<0.01)高于其他监测点;G2 监测点最低。 植被灰分含量在5.72%~8.72%;G8 监测点最高,极显著(P<0.01)高于G2、G5、G1 监测点;G1 监测点最低。 植被粗纤维含量在20.90%~34.73%;G5 监测点最高,极显著(P<0.01)高于G2、G3、G4、G7、G8 监测点;G4 监测点最低。 植被粗脂肪含量2.41%~4.61%;G7 监测点最高,极显著(P<0.01)高于G5、G6 监测点;G5 监测点最低。
表5 不同监测点旺盛期植被营养成分差异分析 单位:%
2.2.3 枯萎期不同监测点植被营养成分差异分析
由表6 可知, 枯萎期不同监测点的植被氮含量在0.54%~1.08%;G3 监测点最高, 极显著 (P<0.01)高于G5 监测点,显著(P<0.05)高于G2、G7监测点;G5 监测点最低。 植被磷含量在0.22%~1.07%;G3 监测点最高,极显著(P<0.01)高于G4、G8、G6 监测点;G6 监测点最低。 植被钾含量在0.17%~0.45%;G4 监测点最高,极显著(P<0.01)高于G1、G6、G8、G5 监测点;G5 监测点最低。植被水分含量在9.97%~71.87%;G6 监测点最高,极显著(P<0.01)高于其他监测点;G1 监测点最低。 植被灰分含量在6.17%~12.24%;G4 监测点最高,极显著(P<0.01)高于其他监测点;G8 监测点最低。 植被粗纤维含量在25.83%~36.33%;G5 监测点最高;极显著(P<0.01)高于G2、G3、G4、G8 监测点;G4 监测点最低。 植被粗脂肪含量在0.49%~2.24%;G2 监测点最高,G4 监测点最低,G2 监测点极显著(P<0.01)高于G4 监测点,其余监测点差异均不显著(P>0.05)。
表6 不同监测点枯萎期植被营养成分差异分析 单位:%
2.3.1 试验数据的无量纲化处理
土壤养分指标全氮含量、有效磷含量、速效钾含量、有机质含量、全盐含量、pH 值(X1~X6),虽然量纲相同(%),但是不同评价指标之间无法进行直接比较,因此,需要对数据进行标准化处理。
2.3.2 计算贡献率和主成分提取
该部分研究中,对主成分进行提取时,依据方差累计贡献率达到85%左右的原则。由表7 可知,共提取3 个主成分, 第1 主成分全氮含量对总方差的贡献率为43.860%; 第2 主成分有效磷含量对总方差的贡献率为24.283%, 累积贡献率为68.143%;第3 主成分速效钾含量对总方差的贡献率为16.254%,累积贡献率为84.397%。 这说明全氮、有效磷、速效钾含量3 个主成分代表了该试验中原始数据84.397%的信息。
表7 土壤数据方差分解主成分提取分析
2.3.3 计算综合得分并排序
进一步以主成分的方差贡献率为权重, 对该指标在各主成分线性组合中系数的加权平均归一化,利用主成分分析方法计算指标权重。 首先,计算线性组合中的系数,计算公式为:
F=0.439F1+0.243F2+0.163F3。
应用主成分分析法对不同监测点不同时期的土壤养分水平进行综合评价, 即根据综合得分的大小来评价土壤养分的高低, 综合得分越大营养水平越高,反之越低。 8 个监测点返青期(FQ)、旺盛期(WS)、枯萎期(KW)土壤养分主成分分析结果详见表8。由表8 可知,位于辉腾锡勒草原的G4监测点3 个时期排名1(WS)、2(FQ)、4(KW)位,位于达尔罕茂明安联合旗乌拉特荒漠草原的G7监测点3 个时期评分最低。
表8 土壤数据主成分得分及其排序 单位:分
2.4.1 试验数据的无量纲化处理
植被营养水平评价指标氮含量、磷含量、钾含量、水分含量、灰分含量、粗纤维含量、粗脂肪含量(X1~X7)虽然量纲相同(%),但是不同评价指标之间无法进行直接比较,因此,需要对数据进行标准化处理。
2.4.2 计算贡献率和主成分提取
该部分研究中,对主成分进行提取时,依据主成分特征值大于1 的原则。 从表9 结果共提取3个主成分, 第1 主成分氮对总方差的贡献率为40.435%, 第2 主成分磷对总方差的贡献率为22.385%,累积贡献率为62.820%,第3 主成分钾对总方差的贡献率为17.581%, 累积贡献率为80.401%,说明这3 个主成分氮磷钾代表了该试验中原始数据80.401%的信息。
表9 植被数据方差分解主成分提取分析
2.4.3 计算综合得分并排序
进一步以主成分的方差贡献率为权重, 对该指标在各主成分线性组合中系数的加权平均归一化,利用主成分分析方法计算指标权重。 首先,计算线性组合中的系数,计算公式为:
F1=0.512X1-0.288X2+0.346X3-0.384X4+0.212X5-0.395X6+0.433X7;
F2=0.208X1+0.581X2+0.528X3-0.117X4-0.016X5+0.557X6+0.131X7;
F3=0.204X1+0.181X2+0.014X3+0.146X4+0.805X5-0.107X6-0.494X7;
F=0.404F1+0.224F2+0.176F3。
应用主成分分析法对植被营养水平进行综合评价, 即根据综合得分的大小评价植被营养水平的高低,综合得分越大营养水平越高,反之越低。不同监测点不同时期植被营养水平高低排序详见表10。 由表10 可知,G2、G6 监测点植被营养水平是返青期(FQ)>旺盛期(WS)>枯萎期(KW),G1、G3、G4、G5、G7、G8 监测点植被营养水平均是旺盛期(WS)>返青期(FQ)>枯萎期(KW)。
表10 植被数据主成分得分及其排序 单位:分
土壤有机质含量是衡量土壤肥力的重要指标之一[17],土壤的物理、化学、生物等多种属性与有机质含量密切相关,同时,土壤全氮、有机质含量也是衡量草地退化程度重要指标[18]。 该研究中返青期、旺盛期、枯萎期土壤全氮含量测定结果均为G4 监测点最高,极显著(P<0.01)高于其他监测点,旺盛期、枯萎期均为G7 监测点最低。 研究表明, 土壤中的氮含量对植被有机质含量有显著影响,土壤中氮含量增加,会使碳同化作用增强,表现为地上植物生长加快, 最终也会有更多的凋落物形成有机质进入土壤中[8]。 该研究中返青期、旺盛期、 枯萎期土壤有机质含量均为G4 监测点最高,均极显著(P<0.01)高于其他监测点,G7 监测点最低,这与土壤全氮含量的测定结果一致,与氮素对土壤中有机质含量有重要贡献的研究结果相符。 枯萎期土壤有效磷含量G6 监测点最高,与返青期、旺盛期相同,显著(P<0.05)或极显著(P<0.01) 高于其他监测点。 有效磷包括全部水溶性磷、部分吸附态磷、一部分微溶性的无机磷和易矿化的有机磷等, 只是后二者需要经过一定的转化过程方能被植物直接吸收。 磷循环受地球化学和生物过程的控制,受土地利用、植被状况、土壤类型、地形等因素的影响[19-27]。 该研究中土壤有效磷含量3 个时期均是G6 监测点最高,返青期、旺盛期植被磷含量G6 监测点最高,枯萎期G6 监测点最低, 这可能与有效磷在土壤和植被中的转化有关。 土壤pH 值是衡量土壤酸碱性的指标,过高或过低都会改变土壤养分的分布及转化情况, 决定了植物生长发育所需养分元素的有效性[28]。 该研究中土壤速效钾含量3 个时期的测定结果并不完全一致。 速效钾含量是表征土壤钾素供应状况的重要指标之一。大量研究表明,我国北方土壤富含钾[29-30],但是如果土壤中氮、磷元素含量偏高会增加植物对钾素的需求,显著降低土壤速效钾含量。
粗纤维是植物细胞壁的主要成分, 是牧草中不易或不能被动物消化利用的成分[31]。 牧草的粗纤维含量越高,品质越低[32]。该研究中植被粗纤维含量3 个时期均为G5 监测点最高,G4 监测点最低。 牧草粗灰分是除了碳、氢、氧、氮以外,所有其他元素氧化物的总和, 反映了牧草矿物质的总体含量,是生境条件的最好指示[32]。
不同时期不同监测点植被成分差异分析结果显示,返青期植被氮、磷、钾含量均是G6 监测点最高;旺盛期氮含量G8 监测点最高,G6 监测点排第二,磷含量G6 监测点最高,钾含量G8 监测点最高,G6 监测点排第三。 氮素在牧草生命活动中占据首要地位,堪称生命元素[33]。 氮肥充足时,牧草表现枝多叶大,生长健壮,供氮不足会出现叶片衰老、植株矮小、产量低下等问题,因此,在实际农业生产中要保证牧草氮素的正常供应。 如果氮素不足,牧草体内核酸、蛋白质、叶绿素以及相关植物激素的合成都会受到阻碍, 导致牧草产量与品质降低[34-35]。 磷素作为大量必需元素在牧草体内的作用极为重要[3]。 磷是植物所需土壤营养元素中有效性最低的元素之一, 速效磷的缺失是影响作物产量最为关键的限制因子[36]。 磷素缺乏时植物代谢受阻,植株弱小,生长受到严重抑制[37]。 植物体内磷还会促进其他营养元素的吸收利用。 陈佐忠等[12]研究发现,植物含磷量的动态变化与气候条件有一定关系, 并且含磷量支配着粗蛋白含量的变化[38]。杨娟[39]研究发现,在土壤中施用氮、磷、钾肥会提高牧草氮、磷、钾的含量及吸收。但蔺蕊[40]研究发现,向土壤中施肥对植株体内氮、磷、钾含量没有影响。该研究中,植被粗脂肪、粗灰分、磷含量测定结果与刘敏等[41]的测定结果相近,在相同范围内。
草地生产力受很多因素的影响,在宏观方面,气温、海拔、降水、土壤类型等环境因素是影响草地生产力的关键, 并且植物的营养价值不仅与营养成分含量有关,还受品种、农艺性状、适口性、消化率等多个因素的影响。 通过对草地土壤和植被营养状况长期监测,有针对性地配施一定的肥料,能够迅速补充土壤中牧草生长需要且缺少的营养元素,同时还能调节土壤酸碱性,改善土壤结构和理化性质[42-43],提高牧草产量和品质[44-45]。另外,养殖废弃物制成的有机肥通过补充大量氮素, 可以增加天然草地的地上生物量[46],也对植株的含氮量有极大的促进作用[47]。 但是在寻求草地恢复的不同途径时,不能一味追求较高的生产力,有研究报道, 通过水分和养分处理可以提高草地地上生物量,但是也会导致植物群落结构简单,多样性降低, 群落结构的合理性及稳定性才是退化草地恢复和草地可持续利用的关键[48-53]。
荒漠草原是内蒙古草原的重要组成部分,是草原区向荒漠区过渡的旱生化草原生态系统,目前存在不同程度的退化[54],主要是受自然和人为活动影响形成的。草甸草原是在雨水适中、气候适宜的条件下, 由多年生丛生禾草及根茎性禾草占优势所组成的草原植被, 比疏林草原含有更多的中旱生植物,只有少量的一年生植物混生其间。甸是指相对高度在2 m 之内较平缓的沙土地, 土壤为黄沙土和栗沙土,植被主要有隐子草、羊草、冰草等。该研究中土壤养分的主成分得分,草甸草原G4WS、G4FQ、G4KW 排 名1、2、4 位。 草 甸 草 原G5FQ、G5WS、G5KW,分别排名7、8、12 位。位于包头市境内乌拉特荒漠草原的G7 监测点3 个时期评分最低。
草地植物的传统营养成分评价中, 通常以营养物质成分的绝对含量作为评价指标, 但这种方法指标单一, 对各营养成分之间的比例关系及相互影响考虑较少。 主成分分析法采用综合评价指标,可以客观地确定评价指标的权重,避免了主观任意性,评价结果更精确、可靠[3]。 该研究分析植被养分主成分得分发现, 除G2、G6 监测点外,其余草地植被养分旺盛期得分均高于返青期、 枯萎期,所有监测点旺盛期、返青期得分排序均高于枯萎期。 植物的营养成分受分布地域、品种、生长发育阶段、土壤、海拔高度、季节、气候条件、畜种和采食量等各种因素的影响[33,55-56], 植物的部位不同,营养成分也不同。
内蒙古典型草原的土壤及植被养分含量存在明显的时空差异, 草原土壤和植物中的常规养分含量随草地类型和牧草生长阶段发生动态变化。总体来看,草甸草原返青期、旺盛期、枯萎期土壤中养分综合评分较高, 荒漠草原3 个时期评分较低; 不同草原类型的植被养分综合评分在旺盛期较高,枯萎期较低。