全 文 ：第 ３６ 卷第 １３ 期
２０１６年 ７月
生 态 学 报
ＡＣＴＡ ＥＣＯＬＯＧＩＣＡ ＳＩＮＩＣＡ
Ｖｏｌ．３６，Ｎｏ．１３
Ｊｕｌ．，２０１６
ｈｔｔｐ： ／ ／ ｗｗｗ．ｅｃｏｌｏｇｉｃａ．ｃｎ
基金项目：国家重点基础研究计划（９７３）前期专项项目（２０１２ＣＢ７２３２０６）；国家科技支撑计划项目（２０１１ＢＡＣ０７Ｂ０３）；宁夏大学 ２１１建设项目
收稿日期：２０１４⁃１１⁃１７； 网络出版日期：２０１５⁃１０⁃３０
∗通讯作者 Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇ ａｕｔｈｏｒ．Ｅ⁃ｍａｉｌ： ｓｏｎｇｎｐ＠ １６３．ｃｏｍ
ＤＯＩ： １０．５８４６ ／ ｓｔｘｂ２０１４１１１７２２７３
宋乃平，王兴，杨新国，吴旭东，陈林，米楠．农牧交错带县域农牧系统对气候波动的响应机制．生态学报，２０１６，３６（１３）：３９６９⁃３９７７．
Ｓｏｎｇ Ｎ Ｐ， Ｗａｎｇ Ｘ， Ｙａｎｇ Ｘ Ｇ， Ｗｕ Ｘ Ｄ， Ｃｈｅｎ Ｌ， Ｍｉ Ｎ．Ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｍｅｃｈａｎｉｓｍｓ ｏｆ ａ ｃｏｕｎｔｙ ｔｅｒｒｉｔｏｒｙ ａｇｒｏ⁃ｐａｓｔｏｒａｌ ｓｙｓｔｅｍ ｔｏ ｃｌｉｍａｔｅ ｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎｓ ｉｎ ａｎ ａｇｒｏ⁃
ｐａｓｔｏｒａｌ ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎａｌ ｚｏｎｅ．Ａｃｔａ Ｅｃｏｌｏｇｉｃａ Ｓｉｎｉｃａ，２０１６，３６（１３）：３９６９⁃３９７７．
农牧交错带县域农牧系统对气候波动的响应机制
宋乃平∗，王 兴，杨新国，吴旭东，陈 林，米 楠
宁夏大学， 西北土地退化与生态恢复国家重点实验室培育基地，西北退化生态系统恢复与重建教育部重点实验室， 银川 ７５００２１
摘要：农牧系统过程对气候波动的响应机制既是建立农牧耦合系统的主要科学问题又是农牧交错带可持续发展的关键问题之
一。 以盐池县 １９５４—２０１３年气候和农牧系统过程为例，运用变异系数、逐步回归方法和经验模态分解法，分析了气候、农业、牧
业系统 １２个指标的波动周期、振幅和方差贡献率，据此研究了它们之间的波动关系。 结果表明：１）农牧系统受气候影响具有较
大波动性。 波动由强到弱依次为气候、农业、牧业，呈逐级传递的特性。 三者的高频波动分量的方差贡献率依次减小，而中低频
波动分量的方差依次增大。 ２）近 ６０年农牧系统过程主要受经济系统驱动发生趋势性变化，同时受气候的驱动发生波动。 农业
在突变前受气候影响较大而突变后明显减小；同样牧业在突变前受农业影响大，突变后也明显减小。 经济对农牧系统过程的影
响逐渐增强。 它在提高和稳定粮食总产量同时导致家畜数量特别是羊只总数的剧增，使得牧业波动加剧。 ３）农牧系统的波动
差异、相互关联以及对气候的响应的分析表明，农牧耦合系统具有减少内部要素波动性的功能。 因此，依据生态和经济规律设
计具有健全正负反馈机制的农牧耦合系统是实现农牧交错带农牧业可持续发展的重要途径。
关键词：农牧系统；气候波动；响应机制；农牧交错带；盐池县
Ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｍｅｃｈａｎｉｓｍｓ ｏｆ ａ ｃｏｕｎｔｙ ｔｅｒｒｉｔｏｒｙ ａｇｒｏ⁃ｐａｓｔｏｒａｌ ｓｙｓｔｅｍ ｔｏ ｃｌｉｍａｔｅ
ｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎｓ ｉｎ ａｎ ａｇｒｏ⁃ｐａｓｔｏｒａｌ ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎａｌ ｚｏｎｅ
ＳＯＮＧ Ｎａｉｐｉｎｇ∗， ＷＡＮＧ Ｘｉｎｇ， ＹＡＮＧ Ｘｉｎｇｕｏ， ＷＵ Ｘｕｄｏｎｇ， ＣＨＥＮ Ｌｉｎ， ＭＩ Ｎａｎ
Ｂｒｅｅｄｉｎｇ Ｂａｓｅ ｆｏｒ Ｓｔａｔｅ Ｋｅｙ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ ｏｆ Ｌａｎｄ Ｄｅｇｒａｄａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ Ｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎ ｉｎ Ｎｏｒｔｈｗｅｓｔ Ｃｈｉｎａ， Ｋｅｙ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ ｆｏｒ Ｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎ ａｎｄ
Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｏｆ Ｄｅｇｒａｄｅｄ Ｅｃｏｓｙｓｔｅｍ ｉｎ Ｎｏｒｔｈ⁃ｗｅｓｔｅｒｎ Ｃｈｉｎａ ｏｆ Ｍｉｎｉｓｔｒｙ ｏｆ Ｅｄｕｃａｔｉｏｎ， Ｎｉｎｇｘｉａ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｙｉｎｃｈｕａｎ ７５００２１， Ｃｈｉｎａ
Ａｂｓｔｒａｃｔ： Ｔｈｅ ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｍｅｃｈａｎｉｓｍ ｏｆ ａｎ ａｇｒｏ⁃ｐａｓｔｏｒａｌ ｓｙｓｔｅｍ ｔｏ ｃｌｉｍａｔｅ ｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎｓ ｉｓ ｏｎｅ ｏｆ ｔｈｅ ｍａｊｏｒ ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ
ｃｈａｌｌｅｎｇｅｓ ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｍｅｎｔ ｏｆ ａｎ ａｇｒｏ⁃ｐａｓｔｏｒａｌ ｃｏｕｐｌｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ， ａｓ ｗｅｌｌ ａｓ ｂｅｉｎｇ ａ ｋｅｙ ｐｒｏｂｌｅｍ ｒｅｌａｔｅｄ ｔｏ
ｔｈｅ ｓｕｓｔａｉｎａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ａｎ ａｇｒｏ⁃ｐａｓｔｏｒａｌ ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎａｌ ｚｏｎｅ． Ｂｙ ｕｓｉｎｇ ｓｔｅｐｗｉｓｅ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ ａｎａｌｙｓｉｓ （ ＳＲＡ） ａｎｄ ｅｍｐｉｒｉｃａｌ ｍｏｄｅ
ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ， ｗｅ ｅｖａｌｕａｔｅｄ ｔｈｅ ｄｙｎａｍｉｃｓ ｏｆ ｃｌｉｍａｔｅ ｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｈｅ ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇ ｃｈａｎｇｅｓ ｉｎ ｔｈｅ ａｇｒｏ⁃ｐａｓｔｏｒａｌ
ｓｙｓｔｅｍ ｏｆ Ｙａｎｃｈｉ Ｃｏｕｎｔｙ ｂｅｔｗｅｅｎ １９５４ ａｎｄ ２０１３． Ｔｈｅ ｒａｎｇｅ， ａｍｐｌｉｔｕｄｅ， ａｎｄ ｖａｒｉａｎｃｅ ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｒａｔｅ ｗｅｒｅ ａｎａｌｙｚｅｄ ｆｏｒ
１２ ｉｎｄｉｃａｔｏｒｓ ｉｎ ｔｈｅ ｃｌｉｍａｔｅ ｓｙｓｔｅｍ， ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ ｓｙｓｔｅｍ， ａｎｄ ａｎｉｍａｌ ｈｕｓｂａｎｄｒｙ ｓｙｓｔｅｍ． Ｆｕｒｔｈｅｒｍｏｒｅ， ｗｅ ｅｘｐｌｏｒｅｄ ｔｈｅ
ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓ ａｍｏｎｇ ｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎｓ ｉｎ ｃｌｉｍａｔｅ， ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ， ａｎｄ ａｎｉｍａｌ ｈｕｓｂａｎｄｒｙ． Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｄ ｔｈｅ ｐｒｅｓｅｎｃｅ ｏｆ
ｃｌｅａｒ ｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎｓ ｉｎ ｔｈｅ ａｇｒｏ⁃ｐａｓｔｏｒａｌ ｓｙｓｔｅｍ， ｗｈｉｃｈ ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｅｄ ｔｏ ｃｌｉｍａｔｅ ｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎｓ ｉｎ ｔｈｅ ｐａｓｔ ６０ ｙｅａｒｓ． Ｔｈｅ ｓｅｑｕｅｎｃｅ
ｏｆ ｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎｓ ｒａｎｇｉｎｇ ｆｒｏｍ ｓｔｒｏｎｇ ｔｏ ｗｅａｋ ｃｏｍｐｒｉｓｅｄ ｔｈｅ ｃｌｉｍａｔｅ， ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ， ａｎｄ ａｎｉｍａｌ ｈｕｓｂａｎｄｒｙ ｓｙｓｔｅｍｓ． Ｔｈｅ ａｍｏｕｎｔ
ｏｆ ｖａｒｉａｎｃｅ ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｅｄ ｂｙ ｈｉｇｈ⁃ａｍｐｌｉｔｕｄｅ ｉｎｔｒｉｎｓｉｃ ｍｏｄｅ ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ （ＩＭＦｓ） ｗａｓ ｔｈｅ ｈｉｇｈｅｓｔ ｆｏｒ ｃｌｉｍａｔｅ ｉｎｄｉｃａｔｏｒｓ， ｆｏｌｌｏｗｅｄ
ｂｙ ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ ｉｎｄｉｃａｔｏｒｓ ａｎｄ ａｎｉｍａｌ ｈｕｓｂａｎｄｒｙ ｉｎｄｉｃａｔｏｒｓ． Ｈｏｗｅｖｅｒ， ｔｈｅ ａｍｏｕｎｔｓ ｏｆ ｖａｒｉａｎｃｅ ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｅｄ ｂｙ ｍｅｄｉａｌ⁃ ａｎｄ
ｌｏｗ⁃ａｍｐｌｉｔｕｄｅ ＩＭＦｓ ｅｘｈｉｂｉｔｅｄ ｔｈｅ ｏｐｐｏｓｉｔｅ ｔｒｅｎｄ， ｉｎｃｒｅａｓｉｎｇ ｆｒｏｍ ｃｌｉｍａｔｅ ｉｎｄｉｃａｔｏｒｓ ｔｏ ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ ｉｎｄｉｃａｔｏｒｓ ａｎｄ ｔｈｅｎ
ａｎｉｍａｌ ｈｕｓｂａｎｄｒｙ ｉｎｄｉｃａｔｏｒｓ． Ｔｈｅ ＳＲＡ ｓｈｏｗｅｄ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｍａｉｎ ｆａｃｔｏｒｓ ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｎｇ ｔｏ ｔｈｅ ｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎｓ ｗｅｒｅ ａｎｎｕａｌ
ｈｔｔｐ： ／ ／ ｗｗｗ．ｅｃｏｌｏｇｉｃａ．ｃｎ
ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ， ｆｏｌｌｏｗｅｄ ｂｙ ｔｈｅ ｔｏｔａｌ ｇｒａｉｎ ｏｕｔｐｕｔ ａｎｄ ｔｏｔａｌ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｓｈｅｅｐ． Ｔｈｕｓ， ｔｈｅ ａｍｐｌｉｔｕｄｅ ｏｆ ｔｈｅ ｓｙｓｔｅｍ ｗａｓ ｈｉｇｈｅｒ
ｗｈｅｎ ｉｔ ｗａｓ ｍｏｒｅ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄ ｂｙ ｎａｔｕｒｅ． Ｆｕｒｔｈｅｒｍｏｒｅ， ｔｈｅ ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ ａｎｄ ａｎｉｍａｌ ｈｕｓｂａｎｄｒｙ ｓｙｓｔｅｍｓ ｇｅｎｅｒａｌｌｙ ｅｘｈｉｂｉｔｅｄ
ｃｈａｎｇｅｓ ｄｕｅ ｔｏ ｔｈｅ ｃｏｍｂｉｎｅｄ ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｆａｃｔｏｒｓ ａｎｄ ｃｌｉｍａｔｅ ｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎ ｄｕｒｉｎｇ ｔｈｅ ｐａｓｔ ６０ ｙｅａｒｓ． Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ ｗａｓ
ａｆｆｅｃｔｅｄ ｔｈｅ ｍｏｓｔ ｓｔｒｏｎｇｌｙ ｂｙ ｃｌｉｍａｔｅ ｂｅｆｏｒｅ １９９９ ｗｈｅｎ ａｎ ａｂｒｕｐｔ ｃｈａｎｇｅ ｏｃｃｕｒｒｅｄ， ｂｕｔ ｓｕｂｓｅｑｕｅｎｔｌｙ， ｔｈｅ ｅｆｆｅｃｔｓ ｗｅｒｅ ｗｅａｋ．
Ｓｉｍｉｌａｒｌｙ， ａｎｉｍａｌ ｈｕｓｂａｎｄｒｙ ｗａｓ ａｆｆｅｃｔｅｄ ｔｈｅ ｍｏｓｔ ｓｔｒｏｎｇｌｙ ｂｙ ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ ｂｅｆｏｒｅ ｔｈｅ ａｂｒｕｐｔ ｃｈａｎｇｅ ｐｏｉｎｔ， ａｎｄ ｔｈｅ ｅｆｆｅｃｔｓ
ｗｅｒｅ ｗｅａｋｅｒ ｔｈｅｒｅａｆｔｅｒ． Ｉｎ ａｄｄｉｔｉｏｎ， ｉｎ ｒｅｃｅｎｔ ｙｅａｒｓ， ｂｏｔｈ ｔｈｅ ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ ａｎｄ ａｎｉｍａｌ ｈｕｓｂａｎｄｒｙ ｓｙｓｔｅｍｓ ｈａｖｅ ｂｅｅｎ
ｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｌｙ ｉｎｆｌｕｅｎｃｅｄ ｂｙ ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｆａｃｔｏｒｓ． Ｔｈｅ ｉｎｐｕｔ ｏｆ ｗａｔｅｒ ａｎｄ ｃａｐｉｔａｌ ｈａｓ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ａｎｄ ｓｔａｂｉｌｉｚｅｄ ｔｈｅ ｔｏｔａｌ ｇｒａｉｎ ｙｉｅｌｄ，
ｔｈｅｒｅｂｙ ｌｅａｄｉｎｇ ｔｏ ｄｒａｍａｔｉｃ ｉｎｃｒｅａｓｅｓ ａｎｄ ｆｕｒｔｈｅｒ ｅｘｔｒｅｍｅ ｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎｓ ｉｎ ｌｉｖｅｓｔｏｃｋ ｎｕｍｂｅｒｓ． Ｆｉｎａｌｌｙ， ｔｈｅ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ ｉｎ ｔｈｅ
ｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎｓ， ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｓ， ａｎｄ ｃｌｉｍａｔｅ ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｆｅａｔｕｒｅｓ ｏｆ ｔｈｅ ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ ａｎｄ ａｎｉｍａｌ ｈｕｓｂａｎｄｒｙ ｓｙｓｔｅｍｓ ｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｄ ｔｈａｔ
ｃｏｕｐｌｉｎｇ ｔｈｅｓｅ ｓｙｓｔｅｍｓ ｍａｙ ｈｅｌｐ ｔｏ ｒｅｄｕｃｅ ｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎｓ ｉｎ ｔｈｅｓｅ ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ ｓｙｓｔｅｍｓ． Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ， ｉｔ ｉｓ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｔｏ ｄｅｓｉｇｎ ａｎ
ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ ａｎｄ ａｎｉｍａｌ ｈｕｓｂａｎｄｒｙ ｃｏｕｐｌｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ ｗｉｔｈ ｂａｌａｎｃｅｄ ｐｏｓｉｔｉｖｅ ａｎｄ ｎｅｇａｔｉｖｅ ｆｅｅｄｂａｃｋ ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｔｈｅ ｒｕｌｅｓ ｏｆ
ｅｃｏｌｏｇｙ ａｎｄ ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ａｃｈｉｅｖｅ ｓｕｓｔａｉｎａｂｉｌｉｔｙ ｉｎ ｔｈｅ ａｇｒｏ⁃ｐａｓｔｏｒａｌ ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎａｌ ｚｏｎｅ．
Ｋｅｙ Ｗｏｒｄｓ： ａｇｒｏ⁃ｐａｓｔｏｒａｌ ｓｙｓｔｅｍ； ａｇｒｏ⁃ｐａｓｔｏｒａｌ ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎａｌ ｚｏｎｅ； ｃｌｉｍａｔｅ ｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎ； ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｍｅｃｈａｎｉｓｍ； Ｙａｎｃｈｉ
Ｃｏｕｎｔｙ ｉｎ ｔｈｅ Ｈｕｉ Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ Ｒｅｇｉｏｎ ｏｆ Ｎｉｎｇｘｉａ
农牧交错带的脆弱性主要由过程波动和界面脆弱两方面造成。 降水量少且波动性强，由此引起农田、草
地、林地的生产力波动，进一步向牧业系统传递［１］。 波动性引发的土地利用和人类活动的机会主义因素，对
生态系统维持的危害极大［２⁃３］。 自然系统波动的突变性、随机性与社会系统的稳定性、保守性形成了尖锐的
矛盾［４］。 对此问题，史培军等人提出建立“波动性农牧业”的观点［５］。 孙武认为牧草、粮食会放大降水的波动
性［４］。 系统的波动性、人口压力、脆弱性三者之间在空间分布和成因上均有密切的联系［６］。 并且认为，荒漠
草原的波动性最大，由此向两侧的草原化荒漠和典型草原降低［１］。 非洲半干旱地区和南美洲干湿交替地区
的生态系统年际间也具有显著的波动性［７⁃８］，当地农牧民的许多传统习惯以及土地利用的策略都与波动密切
相关［９⁃１０］。 建立稳定的农牧耦合系统是缓解这些地区生态与生产矛盾的重要途径，农牧系统对气候波动的响
应及传导机制是其主要科学问题。 但目前关于农牧耦合系统稳定性的研究较少，尤其缺乏波动结构分析及其
在系统内部传递过程的研究。 盐池县近 ６０年经历了从草地畜牧业为主到大力发展农业再到农林牧结合的发
展过程，为农牧结构变化及其耦合系统对气候波动的响应机理研究提供了良好材料。
１ 研究区域与研究方法
１．１ 研究区概况
盐池县位于我国北方农牧交错带北缘、宁夏回族自治区东部，地理坐标 ３７°０４′—３８°１０′Ｎ，１０６°３０′—１０７°
４７′Ｅ，面积约 ６７６９ ｋｍ２。 以麻黄山为界，北部为组成鄂尔多斯高原的剥蚀准平原，南部为黄土丘陵。 属于典型
中温带大陆性气候，年均气温为 ８．４ ℃，年均无霜期为 １６０ ｄ；境内多年平均降水量在 ２５０—３５０ ｍｍ，从东南向
西北递减，县城多年平均降水量为 ２９２ ｍｍ，１９５４—２０１３ 年年降水变率为 ２９．７１％。 土壤类型以灰钙土、风沙
土、黑垆土为主，还有少量盐碱土。 植被类型主要有干草原、荒漠草原、沙生及隐域性的盐生植被和草甸植被。
耕地面积 ８８８７９ ｈｍ２，占全县国土面积的 １３．３６％。 粮食播种面积占总播种面积的比例从 １９５４ 年的 ８２．０３％减
少到 ２０１３年的 ５５．３２％。 盐池县从 １９７０年代发展井灌，１９８８年开始建设扬黄灌溉工程，目前已发展扬黄灌溉
面积 １３１４０ ｈｍ２，井灌面积 ３５５３ ｈｍ２。 草地面积占全县总面积的 ５８．６７％，林地占 １０．５５％。 畜牧业产值在农林
牧渔总产值中的比重为 ２１．９０％—８７．３８％，１９５４—２０１３ 年平均为 ４９．８７％，属偏牧型农牧交错区。 １９５４—２０１３
年的家畜数量为 ４８０９３５（１９７６年）—１４９４２６１（２０１１ 年）羊单位，羊占家畜数量的比重在 ６９．３１％（１９７６ 年）—
９７．９９％（２０１３年）（图 １）。
０７９３ 生 态 学 报 ３６卷
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图 １ 近 ６０年盐池县降水量、粮食产量、家畜数量变化
Ｆｉｇ．１ Ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ， ｏｕｔｐｕｔ ｏｆ ｇｒａｉｎ ａｎｄ ｌｉｖｅｓｔｏｃｋ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ Ｙａｎｃｈｉ Ｃｏｕｎｔｙ ｉｎ ｔｈｅ ｒｅｃｅｎｔ ６０ ｙｅａｒｓ
１．２ 资料来源与研究方法
（１）资料来源
本研究统计数据来自《盐池县五十年》和《盐池县经济要情手册（２０１１—２０１３）》，气象数据来自盐池县气
象局，灌溉数据来自盐池县水务局，植被指数见文献［１１⁃１２］。
（２）波动性测度方法
通常用生产力变异系数来表示波动性，本文分别用粮食总产量和家畜数量的变异系数表示盐池县农业系
统和牧业系统的波动性。 其中家畜数量是牛、马、驴、骡、羊等大小牲畜按照各自的折算系数折合为标准羊单
位的加总数量：
Ｃｖ ＝Ｓｄ ／ Ｍ （１）
式中，Ｃｖ代表指标的变异系数，Ｓｄ代表标准差，Ｍ代表平均值。
（３）多元逐步回归分析法
用 ＳＰＳＳ统计分析软件中的 ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ 功能，参考鲁欣等对宁夏粮食产量主要因素的研究结果［１３］和牛创
民等对盐池县粮食产量的主要因素研究结果［１４］，结合课题组在盐池县的调查和数据的可获得性，本研究选择
年降水量、年平均气温、引黄灌溉水量、有效灌溉面积、粮食播种面积、化肥施用量、农业机械总动力作为粮食
总产量的影响因子。 参考周道玮等草地畜牧业系统的要素研究［１５］和周海林对盐池县畜牧业主要因素的研究
结果［１６］，结合盐池县牧业特点和数据的可获得性，选择年降水量、年平均气温、引黄河灌溉水量、有效灌溉面
积、粮食播种面积、粮食总产量、当年造林面积、草场面积、植被指数、农业劳动力、农民人均纯收入作为家畜数
量的影响因子。 进行多元回归分析，比较各主要指标对粮食总产量和家畜数量的相对重要性。
（４）经验模态分解法（ｅｍｐｉｒｉｃａｌ ｍｏｄｅ ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ，ＥＭＤ）
将时间信号 Ｘ（ ｔ）分解成一系列本征模态函数（ｉｎｔｒｉｎｓｉｃ ｍｏｄｅ ｆｕｎｃｔｉｏｎ，ＩＭＦ），每个 ＩＭＦ分量具有如下特征：
从全局特征上看，极值点数和零点数目相等或者至多相差一个；分别连接其局部极大值和局部极小值所形成
的两条包络线的均值在任一点处为零。 ＥＭＤ 分解过程的主要步骤为：从时间序列数据 Ｘ（ ｔ）中将具有不同大
小时间尺度的模态分离出来，产生一系列本征模态函数分量；逐级进行平稳化处理，把不同周期的波动从原信
号中分离出来，最后得到趋势量。 所分解出的 ＩＭＦ包含并突出了原信号的局部特征信息，并且各 ＩＭＦ分量分
别包含了原信号的不同时间尺度的局部特征信息［１７］。
２ 结果与分析
２．１ 气候⁃农业⁃牧业系统波动的时间序列特征
根据数据的可获得性以及盐池县各层级生产力的相关性，用年降水量、粮食总产量、家畜数量分别作为气
１７９３ １３期 宋乃平 等：农牧交错带县域农牧系统对气候波动的响应机制
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候、农业、牧业系统的主要指标，并研究它们的波动性（表 １）。 根据盐池县年降水量、粮食总产量和家畜数量
突变点，将其分为两个阶段。 １９５４—１９９９年为平稳波动期，这一阶段粮食总产量围绕 １９０１１ｔ 上下波动，基本
呈现平稳趋势；家畜数量呈现两轮上升再下降的长周期波动，在 １９９０ 年代呈现少有的低波动平稳态势。
２０００—２０１３年为上升波动期，伴随扬黄灌区开发和草原恢复显效，粮食总产量呈上升与波动复合的趋势；家
畜数量大幅上升（图 １）。
近 ６０年，粮食总产量的波动程度最大，其次是降水量，最后是家畜数量。 平稳波动期的情况与此相同，但
在近 １４年的上升波动期，粮食总产量的波动性大幅降低，且波动最小，牧业的波动性大幅增加，居于首位。 平
稳波动期的粮食总产量与降水量在 ０．０１水平上显著相关，二者在上升波动期在 ０．１０ 水平上相关。 年降水量
与家畜数量的相关性不显著，但是粮食总产量与家畜数量显著相关，与翌年家畜数量极显著相关。 说明年降
水量、粮食总产量、家畜数量之间存在逐步传递关系。 尤其是粮食总产量对牧业的支持作用更加显著。
表 １ 气候⁃农业⁃牧业系统的波动性和相关性
Ｔａｂｌｅ １ Ｖｏｌａｔｉｌｉｔｙ ａｎｄ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｏｆ ｃｌｉｍａｔｅ， ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ ａｎｄ ｈｕｓｂａｎｄｒｙ ｉｎ ｔｈｅ ｒｅｃｅｎｔ ６０ ｙｅａｒｓ
项目
Ｉｔｅｍｓ
平稳波动期
Ｓｔｅａｄｙ ｐｅｒｉｏｄ
ｗｉｔｈ ｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎ
（１９５４—１９９９）
上升波动期
Ｒｉｓｅ ｐｅｒｉｏｄ ｗｉｔｈ
ｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎ
（２０００—２０１３）
１９５４—２０１３
突变年份
Ｔｈｅ ｙｅａｒ ｔｈａｔ
ａｂｒｕｐｔ ｃｈａｎｇｅ
ｐｏｉｎｔ ｏｃｃｕｒｒｅｄ
降水量波动性（Ｃｖ）
Ｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎ ｏｆ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ
０．２８２８ ０．２４２９ ０．２９７１ １９９３，２０００
粮食总产量波动性（Ｃｖ）
Ｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎ ｏｆ ｇｒａｉｎ ｏｕｔｐｕｔ
０．４３６４ ０．１７７０ ０．６９９９ １９９９
家畜数量（以羊单位计）波动性（Ｃｖ）
Ｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎ ｏｆ ｌｉｖｅｓｔｏｃｋ ｎｕｍｂｅｒｓ ｉｎ ｓｈｅｅｐ ｕｎｉｔ
０．１２３７ ０．３０７１ ０．２６２３ ２０００
降水量与粮食总产量 Ｒ
Ｒ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ ａｎｄ ｇｒａｉｎ ｏｕｔｐｕｔ ０．４５３１
∗∗∗ ０．４６０１∗ ０．２０７３
降水量与当年家畜数量 Ｒ
Ｒ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ ａｎｄ ｌｉｖｅｓｔｏｃｋ ｎｕｍｂｅｒｓ
ｉｎ ｃｕｒｒｅｎｔ ｙｅａｒ
０．１０３６ ０．２０４７ ０．０６５５
降水量与翌年家畜数量 Ｒ
Ｒ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ ａｎｄ ｌｉｖｅｓｔｏｃｋ ｎｕｍｂｅｒｓ
ｉｎ ｔｈｅ ｎｅｘｔ ｙｅａｒ
０．２３７２ ０．１２４７ ０．０８９５
粮食总产量与当年家畜数量 Ｒ
Ｒ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｇｒａｉｎ ｏｕｔｐｕｔ ａｎｄ ｌｉｖｅｓｔｏｃｋ ｎｕｍｂｅｒｓ
ｉｎ ｃｕｒｒｅｎｔ ｙｅａｒ
０．２８８５∗∗ ０．７４５６∗∗∗ ０．７２４９∗∗∗∗ －
粮食总产量与翌年家畜数量 Ｒ
Ｒ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｇｒａｉｎ ｏｕｔｐｕｔ ａｎｄ ｌｉｖｅｓｔｏｃｋ ｎｕｍｂｅｒｓ ｉｎ ｔｈｅ
ｎｅｘｔ ｙｅａｒ
０．５４８６∗∗∗∗ ０．７６２２∗∗∗∗ ０．７８０８∗∗∗∗
∗∗∗∗表示在 ０．００１置信水平相关；∗∗∗表示在 ０．０１置信水平相关；∗∗表示在 ０．０５置信水平相关；∗表示在 ０．１０置信水平相关
２．２ 气候⁃农业⁃牧业系统波动的关联性
为了进一步研究波动性在生态系统中气候、农业、牧业之间的传导机理，利用多元逐步回归分析 １９５４—
２０１３年粮食总产量和家畜数量突变前后各因子的作用大小及显著性。 结果表明，粮食总产量在 １９９９ 年突变
点之前的显著性影响因子为农业机械总动力、年降水量和年平均气温，三者对粮食总产量的解释量分别为
４６．８％，２０％，３．６％；突变之后的显著性影响因子为农业机械总动力和年降水量，二者对粮食总产量的解释量
分别为 ７３．９％和 １１．７％（表 ２）。 虽然气候因子的解释量在突变后大幅减少，但始终是粮食总产量的显著性影
响因子。 家畜数量在 ２０００年突变点之前的显著性影响因子为年平均气温，其对家畜数量的解释量为１０． ９％；
在 ２０００年突变之后的显著性影响因子为粮食总产量、农业劳动力人数和农民人均纯收入，三者对家畜数量的
解释量分别为 ７０．７％、２２．８％和 ５．６％。 气候因子的解释量在粮食总产量和家畜数量之间以及它们突变前后的
差别，说明其对粮食总产量的影响大于家畜数量，在它们的突变前大于突变后。 总体来看，近 ６０年，气候对粮
食总产量的影响显著，粮食总产量对家畜数量的影响显著，其中前 ４６ ａ的解释量比后 １４ ａ更加显著。 这反映
２７９３ 生 态 学 报 ３６卷
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了波动在气候、农业、牧业之间的逐步传导特征；也反映了近 １４年要素投入、扬黄灌区开发等措施在克服农牧
业生产随气候波动方面效果显著。 粮食生产系统中农业机械总动力等经济因子对农业生产的解释量要远高
于气候对粮食的解释量，牧业生产中的粮食总产量、农业劳动力人数和农民人均纯收入等社会经济因子对牧
业生产的解释量要远高于气候对家畜数量的解释量，说明盐池县农牧生产的集约化程度显著提高，稳定性维
持的内在机制发生了重大改变，从而在后期表现出波动上升的发展趋势。
表 ２ 盐池县粮食总产量、家畜数量与各影响因子的多元逐步回归分析
Ｔａｂｌｅ ２ Ｓｔｅｐｗｉｓｅ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｇｒａｉｎ ｏｕｔｐｕｔ ａｎｄ ｌｉｖｅｓｔｏｃｋ ｎｕｍｂｅｒ ａｎｄ ｔｈｅｉｒ ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｆａｃｔｏｒｓ
因变量
Ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ
ｖａｒｉａｂｌｅ
分析时段
Ａｎａｌｙｓｉｓ ｐｅｒｉｏｄ
模型组成
Ｍｏｄｅｌ ｔｅｒｍｓ
参数 Ｐ值
Ｐａｒａｍｅｔｅｒ
Ｐ ｖａｌｕｅ
决定系数
变化量 ／ ％
Ｒ２ｃｈａｎｇｅ ／ ％
ｄｆ
模型 Ｐ值
Ｍｏｄｅｌ
Ｐ ｖａｌｕｅ
Ｒ２
方差膨胀因子
Ｖａｒｉａｎｃｅ
ｉｎｆｌａｔｉｏｎ ｆａｃｔｏｒ
粮食总产量 突变前 截距 ３９７５２ ４５ ０．０２９ ０．７０４
Ｇｒａｉｎ ｏｕｔｐｕｔ （１９５４—１９９９） 农业机械总动力 ＜０．００１ ４６．８ ２．４７１
年降水量 ＜０．００１ ２０．０ １．０４８
年平均气温 ０．０２９ ３．６ ２．５１４
突变后 截距 —１３９２５ １３ ０．０１３ ０．８７８
（２０００—２０１３） 农业机械总动力 ＜０．００１ ７３．９ １．０１３
年降水量 ０．０１２ １１．７ １．０１３
家畜数量 突变前 截距 ４．３×１０５ ４６ ０．０１６ ０．１０９
Ｌｉｖｅｓｔｏｃｋ （１９５４—２００１） 年平均气温 ０．０１６ １０．９ １
ｎｕｍｂｅｒｓ 突变后 截距 ５．７×１０６ １１ ０．０３４ ０．９１２
（２００２—２０１３） 粮食总产量 ０．００２ ７０．７ １．３８１
农业劳动力人数 ０．０１ ２２．８ １．２４９
农民纯收入 ０．０２４ ５．６ １．６６６
２．３ 气候⁃农业⁃牧业系统波动的幅度
为了深入分析系统波动的特征和影响，用经验模态分解法（ＥＭＤ）将农业和牧业及支持它们的气候、林
草、经济方面的 １２个指标（表 ４）近 ６０年的时间序列分解为数目不等的本征模态函数（ ＩＭＦ）分量和趋势量，
并且分析它们的波动幅度及变化趋势。
年降水量以准 ３ａ周期的 ＩＭＦ１分量波动幅度最大，近 ６０年平均达到±５５ ｍｍ。 １９５４—１９６８年波动幅度最
大，此后在 １９７８—１９８７、１９９３—２００２ 年有所增加，１９８８—１９９２、２００３ 年以来，波动幅度减少。 准 ４．６ ａ 的 ＩＭＦ２
分量的波动幅度在 １９７８—１９９３年略有增加，总体平稳。 准 ９ ａ的 ＩＭＦ３ 和准 ３０ ａ 的 ＩＭＦ４ 的波动幅度略有下
降。 趋势量呈现下降并略有回升的趋势，但幅度不大。 各分量呈现高频大幅波动、中频小幅波动、低频中幅波
动与趋势量略有下降的组合（图 ２）。 结合 ＩＭＦ各分量的方差来说，准 ３ ａ 周期波动是最主要的，对农牧业的
影响最大。 总体来说，年降水量波动幅度呈减下趋势。
粮食总产量也以准 ３ ａ周期的 ＩＭＦ１波动幅度最大，近 ６０年平均达到±７２４０ ｔ。 其波动幅度随时间的变化
较小；短暂下降的时期，如 １９７０—１９７３、１９８８—１９９０ 和近 １０ 年；明显的增加时期，如 １９８０—１９８５、１９９２—２００３
年，正好与土地承包到户、扬黄灌区开发的转折相吻合。 到 ２００４ 年之后，由于扬黄灌区的成熟和经济投入提
高，１６６９３ ｈｍ２灌溉耕地大大稳定了粮食总产量，因而波动幅度明显减低。 准 ５．５ ａ周期的 ＩＭＦ２呈现小幅增大
的趋势。 准 １２ ａ周期的 ＩＭＦ３则呈现明显减少的趋势，２００５年以后 ＩＭＦ３ 的波动几乎消失。 各分量呈现高频
大幅波动、中频中幅波动与趋势量显著上升的组合（图 ２）。 结合 ＩＭＦ 各分量的方差，准 ３ ａ 周期波动是最主
要的。 总体而言，粮食总产量呈现趋势上升和波动幅度减少的向好态势。
家畜数量波动幅度呈现出频率越高波动幅度越小的规律。 准 ３ ａ 周期的 ＩＭＦ１ 分量幅度很不规则，在
１９５７—１９６８年和 １９９２—２００１年波动大幅减小，近 １０年波动又急剧增大。 主要是由于近 １４ 年粮食总产量大
增、大牲畜数量大减、植被恢复和禁牧之后饲养方式改变、羊肉价格不断攀升等，大大刺激了农户养殖的意愿。
ＩＭＦ２在 １９８２—１９９５年波动大幅减小。 ＩＭＦ３和 ＩＭＦ４近 ２０年呈现明显的波动幅度增加趋势。 各分量呈现高
频中幅波动、中频和低频大幅波动与趋势量显著上升的组合（图 ２）。 结合 ＩＭＦ各分量的方差（表 ４），准 ３ ａ和
３７９３ １３期 宋乃平 等：农牧交错带县域农牧系统对气候波动的响应机制
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准 ２６ ａ周期波动更为重要。 说明在消弱了自然因素对牧业的影响后，社会经济因素引起的牧业增长和波动
均趋于显著。
图 ２ 盐池县近 ６０年年降水量、粮食总产量、家畜数量的波动幅度及变化趋势
Ｆｉｇ．２ Ｖａｒｉａｎｃｅ ｒａｎｇｅ ａｎｄ ｉｔｓ ｔｒｅｎｄｓ ｏｆ ＩＭＦ ｏｆ ａｎｎｕａｌ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ， ｇｒａｉｎ ｏｕｔｐｕｔ ａｎｄ ｌｉｖｅｓｔｏｃｋ ｎｕｍｂｅｒ
将上述分析与表 ３结合发现，年降水量对处于植物生产层的粮食总产量的波动幅度影响大，而对处于动
物生产层的家畜数量影响小；年降水量对高频分量 ＩＭＦ１ 的波动幅度影响大，而对中低频分量 ＩＭＦ２ 和 ＩＭＦ３
的影响小。 剖析气候波动引起的农牧业负反馈机制（图 ３）和资源经济投入引起的农牧业正反馈机制（图 ４）
发现，受气候波动的影响，土地生产力波动使得家畜数量处在数量增加和饲草料不足而被动下降的往复变化
中 。而一旦资源和经济投入增加减缓了土地生产力波动之后，又会使得家畜数量大幅增长，挑战承载能力。
表 ３ 气候⁃农业⁃牧业系统主要变量的波动幅度
Ｔａｂｌｅ ３ Ｖａｒｉａｎｃｅ ｒａｎｇｅ ｏｆ ＩＭＦ ｉｎ ｃｈａｎｇｉｎｇ ｏｆ ｃｌｉｍａｔｅ ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ ｈｕｓｂａｎｄｒｙ ｓｙｓｔｅｍ ｆａｃｔｏｒｓ
项目
Ｉｔｅｍｓ
ＩＭＦ１ Ｉｎｔｒｉｎｓｉｃ
ｍｏｄｅ ｆｕｎｃｔｉｏｎ １
ＩＭＦ２ Ｉｎｔｒｉｎｓｉｃ
ｍｏｄｅ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ２
ＩＭＦ３ Ｉｎｔｒｉｎｓｉｃ
ｍｏｄｅ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ３
ＩＭＦ４ Ｉｎｔｒｉｎｓｉｃ
ｍｏｄｅ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ４
绝对波
动幅度
Ａｍｐｌｉｔｕｄｅ
相对波动
幅度 ／ ％
Ｐｅｒｃｅｎｔａｇｅ ｏｆ
ＩＭＦ１ ｉｎ
ａｍｐｌｉｔｕｄｅ
绝对波
动幅度
Ａｍｐｌｉｔｕｄｅ
相对波动
幅度 ／ ％
Ｐｅｒｃｅｎｔａｇｅ ｏｆ
ＩＭＦ１ ｉｎ
ａｍｐｌｉｔｕｄｅ
绝对波
动幅度
Ａｍｐｌｉｔｕｄｅ
相对波动
幅度 ／ ％
Ｐｅｒｃｅｎｔａｇｅ ｏｆ
ＩＭＦ１ ｉｎ
ａｍｐｌｉｔｕｄｅ
绝对波
动幅度
Ａｍｐｌｉｔｕｄｅ
相对波动
幅度 ／ ％
Ｐｅｒｃｅｎｔａｇｅ ｏｆ
ＩＭＦ１ ｉｎ
ａｍｐｌｉｔｕｄｅ
年降水量
Ａｎｎｕａｌ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ
－５６．１８—
５４．７１ ３８．２４
－１８．１１—
１９．０２ １２．８０
－１４．３—１２．５１ ９．２４
－２７．５２—
２５．９８ １８．４５
粮食总产量
Ｇｒａｉｎ ｏｕｔｐｕｔ
－７５０２．２６—
６９７８．５０ ４０．８０
－３１６４．９９—
３２０９．２３ １７．９６
－３０５２．４１—
３０６７．７４ １７．２５
家畜数量
Ｌｉｖｅｓｔｏｃｋ ｎｕｍｂｅｒ
－４８８０４．４８—
４５１１９．０１ １１．３６
－３８７６６．７２—
４１６４４．０７ ９．７２
－４４７０６．５５—
４２６６８．９６ １０．５６
－８３４５２．４０—
７８３９０．４２ １９．５７
绝对波动幅度是指各波动分量的最大波幅平均值和最小波幅平均值区间； 相对波动幅度＝（绝对波动幅度 ／指标平均值）×１００％
４７９３ 生 态 学 报 ３６卷
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图 ３ 气候波动引起的农牧系统负反馈过程
Ｆｉｇ．３ Ｎｅｇａｔｉｖｅ ｆｅｅｄｂａｃｋ ｏｆ ｆａｒｍｉｎｇ ａｎｄ ｈｕｓｂａｎｄｒｙ ｓｙｓｔｅｍ ｂｙ ｃｌｉｍａｔｅ ｖｏｌａｔｉｌｉｔｙ
图 ４ 资源和经济投入引起的农牧系统正反馈过程
Ｆｉｇ．４ Ｐｏｓｉｔｉｖｅ ｆｅｅｄｂａｃｋ ｏｆ ｆａｒｍｉｎｇ ａｎｄ ｈｕｓｂａｎｄｒｙ ｓｙｓｔｅｍ ｂｙ ｔｈｅ ｉｎｐｕｔ ｏｆ ｎａｔｕｒａｌ ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ａｎｄ ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｆａｃｔｏｒｓ
这是突变前后的农牧业波动的主要机制，也是牧业与农业的主要差别。 这正是农牧复合的优势和切入点。 家
畜数量的波动特点与粮食的不同，既是农牧矛盾的表现，也是克服波动的契机。
２．４ 气候⁃农业⁃牧业系统波动的周期
运用经验模态分解法（ＥＭＤ）对 １２个变量分解出的本征模态函数（ＩＭＦ）特征表明，１２ 个变量的 ＩＭＦ１ 的
周期均为 ３—４ ａ，多数变量的 ＩＭＦ２的周期为 ６—８ ａ，ＩＭＦ３的周期为 １２—１５ ａ，ＩＭＦ４的周期为 ２２—４０ ａ，ＩＭＦ５
的周期大于 ６０ ａ。 对于农牧业系统影响最大的是 ３—４ ａ的高频波动，较难调适。 其次是 ６—８ ａ的波动。 ２０ ａ
及以上低频波动在实际感受中比较模糊。 气候指标以高频波动为主，年降水量和年平均气温的 ＩＭＦ１ 分量的
方差贡献率居于 １２ 个指标最前列，而趋势量接近或为 ０。 农业指标（有效灌溉面积除外）的高频波动分量
ＩＭＦ１的方差贡献率仅次于气候指标，波动较大。 粮食播种面积的准 ４ ａ 周期 ＩＭＦ２ 分量的方差贡献率也较
高。 由于灌区开发和投入增加，粮食总产量的趋势量的方差贡献率高达 ８２．８６％。 牧业指标的高频波动分量
ＩＭＦ１的方差贡献率明显低于农业指标，２ 个指标的趋势量都在 ６６％—７１％之间，如果加上准 １６ ａ 和准 ２６
（２４） ａ的低频波动分量的方差贡献率，也都超过 ８０％，稳定性高于农业。 林草指标与同在植物生产层的农业
表 ４ 气候⁃农业⁃牧业⁃经济系统各变量的 ＥＭＤ分量及方差贡献率
Ｔａｂｌｅ ４ Ｖａｒｉａｎｃｅ ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ ＩＭＦ ｉｎ ｃｈａｎｇｉｎｇ ｏｆ ｃｌｉｍａｔｅ⁃ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ⁃ｈｕｓｂａｎｄｒｙ ａｎｄ ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｓｙｓｔｅｍ ｆａｃｔｏｒｓ
项目
Ｉｔｅｍｓ
指标
Ｉｎｄｉｃａｔｏｒｓ
ＩＭＦ１
Ｉｎｔｒｉｎｓｉｃ ｍｏｄｅ
ｆｕｎｃｔｉｏｎ １
ＩＭＦ２
Ｉｎｔｒｉｎｓｉｃ ｍｏｄｅ
ｆｕｎｃｔｉｏｎ ２
ＩＭＦ３
Ｉｎｔｒｉｎｓｉｃ ｍｏｄｅ
ｆｕｎｃｔｉｏｎ ３
ＩＭＦ４
Ｉｎｔｒｉｎｓｉｃ ｍｏｄｅ
ｆｕｎｃｔｉｏｎ ４
ＩＭＦ５
Ｉｎｔｒｉｎｓｉｃ ｍｏｄｅ
ｆｕｎｃｔｉｏｎ ５
趋势量
Ｔｒｅｎｄ ｉｔｅｍ
气候指标 Ｃｌｉｍａｔｅ ｖａｒｉａｂｌｅｓ 年降水量 ７０．５８（３） ６．１９（６） ４．６５（９） １１．８３（３０） — ６．７６
年平均气温 ２３．１４（４） １６．５８（７） ８．９８（１４） — ５１．３０（－） ０．００
林草指标 当年造林面积 １４．１４（４） ２６．６４（８） １５．３２（１３） — — ４３．９１
Ｆｏｒｅｓｔ ａｎｄ ｇｒａｓｓ ｖａｒｉａｂｌｅｓ 草地面积 ６．３３（４） ５．８９（６） ５．６４（１４） １．２６（２２） １３．４９（－） ６７．３８
植被指数 １７．３９（４） ２．１７（８） — — — ８０．４４
经济指标 Ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｖａｒｉａｂｌｅｓ 农业劳动力人数 ０．３２（４） — ０．３９（１２） — — ９９．２８
农民人均纯收入 ０．３５（３） — ２．３８（１６） — — ９７．２７
农业指标 Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ ｖａｒｉａｂｌｅｓ 粮食播种面积 １５．１６（３） ２７．４８（４） ２７．０９（７） ２２．２５（１５） — ８．０１
有效灌溉面积 ０．２７（４） — ２．１６（１４） ６．５３（４０） — ９１．０４
粮食总产量 １１．７０（３） ２．８２（５．５） ２．６１（１２） — — ８２．８６
牧业指标 家畜数量 ７．７４（３） ４．４２（７） ４．１１（１６） １３．２９（２６） — ７０．４４
Ａｎｉｍａｌ ｈｕｓｂａｎｄｒｙ ｖａｒｉａｂｌｅｓ 羊只总数 ７．４２（３） １１．５２（１０） — １５．００（２４） — ６６．５９
ＩＭＦ：波动分量 Ｉｎｔｒｉｎｓｉｃ ｍｏｄｅ ｆｕｎｃｔｉｏｎ；各列括号内的数据表示相应的模态函数的准周期（ａ）
５７９３ １３期 宋乃平 等：农牧交错带县域农牧系统对气候波动的响应机制
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接近，但由于投入要素不同，其波动略高于农业。 而支持农牧业的经济指标的稳定性最高，趋势量的方差贡献
率在 ９７％以上。
总体来说，气候、农业、牧业指标的高频波动分量的方差贡献率依次减小，而低频波动分量的方差依次增
大。 将各指标模态分量的频率、振幅与方差贡献率综合起来看，波动由强到弱依次为气候、农业、牧业。 说明
越是受气候影响的产业，越是以高频波动为主，稳定性越小。
３ 讨论
单纯的变异系数计算（表 １）说明粮食总产量的波动性大于年降水量，而 ＥＭＤ 分析说明农业的稳定性高
于气候，二者的差别在于不同频率的波动分量的方差大小和应对难度。 孙武等人对内蒙古东南部的研究认为
农业对气候的波动具有放大效果［１］。 而在盐池县既有农业对气候波动的放大，也有农业对气候波动的缩小。
在干旱年份，农户缩减旱耕地播种面积，减少对耕地的施肥、劳动力等投入，都会加强旱情对粮食产量正反馈。
相反，在风调雨顺的年份，农户则扩大种植面积，甚至开荒和利用“帮忙田”，各种投入也相对较多。 因此，粮
食总产量对气候波动的响应不仅是气候生产力的年际变化，还有农户种植规模和投入大小的叠加效应。 另一
方面，扬黄灌溉区拓展从提高和稳定粮食产量、促使农户放弃产量低而不稳的旱耕地等多方面减少了波动。
农业究竟放大还是缩小气候波动，在于以上两方面的平衡结果，２０００ 年前后粮食总产量的变异系数大相径庭
正是这种平衡向不同方向演变的结果。
以上分析说明气候尤其是降水量是粮食总产量的显著影响因子，粮食总产量也显著地影响着畜牧业。 加
之农业的稳定性比林草指标高，在水分条件较好的壤质土壤上发展一定量的较为稳定的农业实属必要。 过度
实施退耕还林还草，甚至弃农从牧，有违现实，很难实现牧业发展和草原生态保护［１８］。 事实证明，盐池县最近
十几年粮食总产量的率先突破，不但承担了封育禁牧的压力，有效保护了草原，而且为家畜数量特别是羊只总
数的突破奠定了基础。 但是家畜数量过度增长导致了波动加大。 因此，家畜饲养量必将有一个理性回归的
过程。
牧业对气候波动的响应与种植业不同。 毫无疑问，气候异常会加大自然或经济方式淘汰家畜的可能。 但
实际上农户为了适应市场波动和应对干旱时期牲畜高死亡，往往增加牲畜存栏数量［１９］。 牧业虽然对气候波
动具有减缓作用，但是代价高、效率低，造成草地的过载和破坏。 孙武的研究认为农业发展消弱了降水量与牧
业之间的相关关系［１］。 粮食总产量与家畜数量存在的相邻年份的极显著相关性，对于减弱家畜数量的准 ３ ａ
波动、稳定牧业具有积极作用（表 ２） ［２０］。 但这并不是必然结果。 非洲坦桑尼亚的隆基多（Ｌｏｎｇｉｄｏ）和肯尼亚
马萨伊地区，水利条件改善后生态恶化的情况仍有出现［１９］。 农业发展产生的秸秆和子实体大大刺激了农户
扩大牲畜养殖规模的欲望。 从 ＥＭＤ分解结果看（图 ２），近十多年盐池县牧业有偏离农业的倾向，经济、水利
和畜牧业发展导致羊只数量过度增长，生态潜在压力加大。
４ 结论
（１）农牧交错带的农牧系统受气候影响具有较大的波动性。 气候、林草、经济、农业、牧业的多数指标共
享 ３—４、６—８、１２—１５、２２—４０ ａ准周期的波动。 气候、农业、牧业指标的高频波动分量（准 ３—４ ａ 周期）的方
差贡献率依次减小，而中低频波动分量的方差依次增大。 波动由强到弱依次为气候、农业、牧业。 说明受气候
影响越大的产业越是以高频波动为主，波动呈现为由气候到农业再到牧业逐级传递的特性。
（２）农牧系统在近 ６０年主要受经济系统的驱动发生趋势性变化，同时受气候的驱动发生波动。 农业在
突变之前受气候影响大，突变之后明显减小；牧业在突变之前受农业影响大，突变之后也明显减小。 与此同
时，农业机械总动力和农民纯收入等经济指标对农牧系统的影响越来越大。 近十几年的灌区开发和投入增加
对于提高和稳定粮食总产量具有显著作用，但也激发了家畜数量特别是羊只总数剧增和牧业波动加剧。
（３）农牧系统的波动差异、年际间的极显著相关、对气候和经济投入的响应差异，说明农牧耦合系统能够
６７９３ 生 态 学 报 ３６卷
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减少各自的波动性。 资源和经济投入并不必然导致农牧系统稳定。 必须按照生态和经济规律对农牧系统进
行设计，特别是建立正负反馈机制健全的农牧耦合系统，实现农牧交错带农牧业可持续发展。
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７７９３ １３期 宋乃平 等：农牧交错带县域农牧系统对气候波动的响应机制