全 文 ：书基于犆犛犆犛的中国现存自然植被分布研究
冯琦胜，修丽娜，梁天刚
（草地农业生态系统国家重点实验室 兰州大学草地农业科技学院，甘肃 兰州７３００２０）
摘要：植被类型是研究自然植被的基础，ＣＳＣＳ模型的模拟结果反映潜在自然植被的类型及其空间分布。因此，进
一步研究基于ＣＳＣＳ模型的现存自然植被类型的空间分布，对ＣＳＣＳ模型在天然草地资源动态监测与评价、草地畜
牧业生产管理等方面的应用具有现实意义。在基于ＣＳＣＳ模型确定的中国潜在自然植被图的基础上，结合１∶１００
万中国植被图和ＤＥＭ数据，研究了现存自然植被分布范围，并划分了现存自然植被典型区，首次制作出基于ＣＳＣＳ
的中国现存自然植被分布图和现存自然植被典型区分布图，对指导ＣＳＣＳ草地类型外业调查样点位置的选择及不
同类型植物生物学特征的研究具有重要作用。
关键词：ＣＳＣＳ模型；现存自然植被；典型区
中图分类号：Ｑ９４８．１５＋５　　文献标识码：Ａ　　文章编号：１００４５７５９（２０１３）０３００１６０９
犇犗犐：１０．１１６８６／ｃｙｘｂ２０１３０３０３　　
　　植被类型是进行植被研究的基础，植被类型的变化是生态环境变化的敏感器［１］。综合顺序分类法（ｃｏｍｐｒｅ
ｈｅｎｓｉｖｅａｎｄｓｅｑｕｅｎｔｉａｌｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ，ＣＳＣＳ）自提出以来，在理论和应用方面都取得了大量研究成果［２］。
如任继周等［３］将ＣＳＣＳ模型理论成功地应用于全球植被类型的划分，得到了基于ＣＳＣＳ模型的全球植被分布图，
并分析研究了当前和未来情景下中国和世界草原类型演替及碳汇动态。高怀瀛等［４］依据１９６１－１９９０年的气象
台站数据计算得到各个台站的年积温和湿润度指数，利用普通克里金法对这２个分类指标进行插值制作了世界
草地综合顺序分类图，将世界陆域草地划分为３８类。李红梅等［５］基于ＣＳＣＳ模型理论研究了气候变化对植被演
替的影响，认为青藏高原植被都朝着暖干化方向发展，植被类型逐渐减少。邹德富等［６］和赵军等［７］分别使用不同
的资料和插值方法研究了基于ＣＳＣＳ模型的甘南地区植被类型分布，都认为甘南地区寒冷潮湿多雨冻原－高山
草甸类和寒温潮湿寒温性针叶林类的面积最大。张美玲等［８］将ＣＳＣＳ模型中的气候指标＞０℃年积温和湿润度
指标引入到ＣＡＳＡ模型中，改进了ＣＡＳＡ模型的计算方法。蒲小鹏等［９］利用Ｊａｖａ语言设计并编写了 Ｗｉｎｄｏｗ
ＸＰ系统下的综合顺序分类软件，实现了对全国不同区域草地类型的划分和查询功能。李飞等［１０，１１］研究了基于
ＣＳＣＳ模型的中国西北地区潜在自然植被分布及变化动态，认为ＣＳＣＳ模型能够很好地反映西北地区潜在植被
分布格局。这些成果表明ＣＳＣＳ模型不仅适用于中国植被类型的划分，而且适用于全球陆地植被类型的模拟研
究，有助于更深刻地揭示气候变化同植被类型之间的关系，对科学地指导草业发展具有重要意义［２］。同时可以看
出ＣＳＣＳ模型确定的植被类型属于潜在自然植被（ｐｏｔｅｎｔｉａｌｎａｔｕｒａｌｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ，ＰＮＶ）类型的范畴，现实植被由于
受到人类活动等的影响，而导致植被分布范围、组成和类型发生改变。所以，不能简单地认为ＣＳＣＳ模型划分的
某一类对应区域的现实植被就确切地表示了该类的分布和特征。然而，这一因素在现有研究中并未考虑［１２１４］。
因此，如何依照ＣＳＣＳ模型理论，确定现实状况下的植被空间分布范围，尤其是受人类活动影响较小的典型区的
空间分布范围，成为当前ＣＳＣＳ模型理论发展的一个重要方向。
基于以上因素，本研究尝试借助１∶１００万中国植被图和数字高程模型（ｄｉｇｉｔａｌｅｌｅｖａｔｉｏｎｍｏｄｅｌ，ＤＥＭ）数据，
在全国潜在自然植被类型图的基础上，确定基于ＣＳＣＳ模型的现存自然植被分布图及其典型区分布范围，以期为
１６－２４
２０１３年６月
　　　草　业　学　报　　　
　　　ＡＣＴＡＰＲＡＴＡＣＵＬＴＵＲＡＥＳＩＮＩＣＡ　　　
第２２卷　第３期
Ｖｏｌ．２２，Ｎｏ．３
收稿日期：２０１１０９１５；改回日期：２０１１１０２１
基金项目：国家自然科学基金（３０９７２１３５），教育部高等学校科技创新工程重大项目培育资金（７０８０８９），国家科技支撑计划（２００９ＢＡＣ５３Ｂ０１），国
家高技术研究发展专项（２００７ＡＡ１０Ｚ２３２）和兰州大学中央高校基本科研业务费专项资金（ｌｚｕｊｂｋｙ２０１３２０１）资助。
作者简介：冯琦胜（１９８３），男，甘肃镇原人，博士。Ｅｍａｉｌ：ｆｅｎｇｑｓｈ＠ｌｚｕ．ｅｄｕ．ｃｎ
通讯作者。Ｅｍａｉｌ：ｔｇｌｉａｎｇ＠ｌｚｕ．ｅｄｕ．ｃｎ
进一步建立ＣＳＣＳ模型模拟预测的不同类型的生物学特征描述和命名研究提供理论基础。
１　材料与方法
１．１　全国ＰＮＶ图
本研究使用ＣＳＣＳ模型模拟计算全国潜在自然植被类型图，该理论以量化的生物气候指标———＞０℃的年积
温（∑θ）和湿润度（Ｋ）为依据，将具有同一热量级和湿润度相结合的植被划分为类。其中湿润度计算公式如下：
犓＝ 狉０．１×∑θ
式中，犓 为湿润度指数，狉为年降水量（ｍｍ），∑θ为＞０℃年积温（℃），０．１为调节系数。
ＣＳＣＳ模型确立了７个热量带和６个湿润度等级，共组合成４２个类。并依据类之间的相关关系，结合生物气
候指标和使用习惯，将４２个类组成１０个类组［１５］。
为了模拟近年来高空间分辨率的全国ＣＳＣＳ潜在自然植被类型图，使用了近５０年全球气候模拟数据集。该
数据集包括全球３０ｓ空间分辨率（约１ｋｍ）的近５０年（１９５０－２０００年）各月平均降水量及温度数据库，为Ａｒｃ
ＧＩＳＧＲＩＤ数据格式，由全球１９５０－２０００年期间气象台站观测的数据采用薄板平滑样条插值方法（ｔｈｉｎｐｌａｔｅ
ｓｍｏｏｔｈｉｎｇｓｐｌｉｎｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｍｐｌｅｍｅｎｔｅｄｉｎＡＮＵＳＰＬＩＮｓｏｆｔｗａｒｅｐａｃｋａｇｅ）建立［１６］。可从 ＷｏｒｌｄＣｌｉｍＧｌｏｂａｌ
ＣｌｉｍａｔｅＤａｔａ网站（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｗｏｒｌｄｃｌｉｍ．ｏｒｇ／ｃｕｒｒｅｎｔ）下载得到。用该数据集中的多年逐月平均降水和温度
数据，分别计算了１９５０－２０００年的年平均降水量和＞０℃的年积温，依据ＣＳＣＳ模型理论的湿润度指数模型计算
得到全国湿润度分布图。并对湿润度和年积温进行分级和叠置分析得到代表２０００年状况的全国ＰＮＶ类型图，
该图在全国范围划分出４０个潜在自然植被类型，其中亚热极干亚热带荒漠类和炎热极干热带荒漠类在中国没有
分布（图１）。
１．２　中国植被图
１∶１００万中国植被图数据来源于国家自然科学基金委员会资助的“中国西部环境与生态科学数据中心”
（ｈｔｔｐ：／／ｗｅｓｔｄｃ．ｗｅｓｔｇｉｓ．ａｃ．ｃｎ）和“地球系统科学数据共享网”（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｇｅｏｄａｔａ．ｃｎ／Ｐｏｒｔａｌ／）。该数据是
根据２００１年出版的《１∶１００万中国植被图集》数字化而来，依据资料主要是新中国成立以后，５０年来在全国各地
所进行的植被调查研究成果，在时间尺度上能够较好地同全国ＣＳＣＳＰＮＶ地图匹配。中国植被图全面反映出我
国针叶林、阔叶林、针阔叶混交林、灌丛、草丛、草原、草甸、高山植被、沼泽、荒漠和栽培植被等１１个植被类型组，
５４个植被型的８３３个群系和亚群系（包括自然植被和栽培植被）以及２０００多个群落优势种、主要农作物和经济
植物的地理分布。为了同中国潜在自然植被图格式相匹配，并尽可能保证数据精度，将中国植被图转换为Ａｒｃ
ＧＩＳＧＲＩＤ格式，投影为Ａｌｂｅｒｓ，栅格大小定义为５００ｍ。
１．３　ＳＲＴＭ－ＤＥＭ数据
ＳＲＴＭ－ＤＥＭＶＥＲＳＩＯＮ４数据从国际农业研究磋商小组空间信息联盟（ＴｈｅＣｏｎｓｕｌｔａｔｉｖｅＧｒｏｕｐｏｎＩｎｔｅｒ
ｎａｔｉｏｎａｌＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＲｅｓｅａｒｃｈＣｏｎｓｏｒｔｉｕｍｆｏｒＳｐａｔｉａｌＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ＣＧＩＡＲ－ＣＳＩ）的ＳＲＴＭ 网站（ｈｔｔｐ：／／
ｓｒｔｍ．ｃｓｉ．ｃｇｉａｒ．ｏｒｇ／）下载得到。数据空间分辨率为９０ｍ，数据格式为ＧｅｏＴｉｆｆ。为了和已有数据相匹配，将经过
拼接的全国数字高程数据进行转投影和重采样处理。投影方式选择Ａｌｂｅｒｓ，栅格单元重采样至５００ｍ。
１．４　现存自然植被图的制作
为了制作现存自然植被图，利用ＡｒｃＧＩＳ地理信息系统软件，将代表２０００年的全国ＰＮＶ图同代表同时期的
１∶１００万中国植被图进行了空间叠置分析，以全国ＰＮＶ图为基础，替换１∶１００万中国植被图中的栽培植被和
无植被地段区域（图２），得到能够反映现实植被分布范围及特征的现存自然植被图。
１．５　现存自然植被典型区的确定
现存自然植被图虽然考虑了栽培植被和无植被地段，但由于现存自然植被在不同程度上也受到人类活动的
影响（如放牧、森林砍伐等），为了尽量消除这种影响，寻找现存自然植被中较能反映潜在自然植被特征的典型区
域，在１．４制作的现存自然植被图的基础上，考虑海拔因素，选取各个类型中海拔较高（海拔大于平均值加标准
差）的区域作为该类型的典型分布区，具体流程及规则如图２所示。
７１第２２卷第３期 草业学报２０１３年
图１　中国潜在自然植被类组（犪）和类（犫）分布［１７］
犉犻犵．１　犜犺犲犱犻狊狋狉犻犫狌狋犻狅狀犿犪狆狊犳狅狉犆犺犻狀犪’狊狆狅狋犲狀狋犻犪犾狀犪狋狌狉犪犾狏犲犵犲狋犪狋犻狅狀犮犪狋犲犵狅狉犻犲狊（犪）犪狀犱犮犾犪狊狊（犫）
图例参见表１。ＴｈｅｌｅｇｅｎｄｒｅｆｅｒｓｔｏＴａｂｌｅ１．
８１ ＡＣＴＡＰＲＡＴＡＣＵＬＴＵＲＡＥＳＩＮＩＣＡ（２０１３） Ｖｏｌ．２２，Ｎｏ．３
图２　现存植被分布及典型区绘制算法和流程
犉犻犵．２　犜犺犲犪犾犵狅狉犻狋犺犿狊犪狀犱狆狉狅犮犲狊狊犲狊狅犳犿犪狆狆犻狀犵狋犺犲犲狓犻狊狋犻狀犵狏犲犵犲狋犪狋犻狅狀犱犻狊狋狉犻犫狌狋犻狅狀犪狀犱狋狔狆犻犮犪犾犪狉犲犪狊
２　结果与分析
２．１　中国现存自然植被图
结合全国潜在自然植被类型图和１∶１００万植被图，得到的中国现存自然植被图（图３），将全国划分为现存
自然植被区、栽培植被区和无植被地段三大部分。其中，现存自然植被区面积约为６２４．７１万ｋｍ２，占国土面积的
６５．０７％，包括ＣＳＣＳ模型划分的１０个类组中的４０个类；栽培植被区面积约为１８７．１１万ｋｍ２，占国土面积的
１９．４９％，包括作物地、果园和经济林，主体分布在东北平原、华北平原、长江中下游地区、四川盆地、黄土高原地区
和珠江三角洲；无植被地段面积约为１４８．１８万ｋｍ２，占国土面积的１５．４４％，包括水体、戈壁、沙漠、石山、常年积
雪、裸地等，大片位于塔里木盆地、柴达木盆地和青藏高原的部分区域。
分析现存自然植被类型的海拔高程范围，海拔最低的类型是暖热极干亚热带荒漠类，ＤＥＭ 均值仅为－６２．１
ｍ。海拔最高的类型是寒冷潮湿多雨冻原、高山草甸类，ＤＥＭ均值达４７２８．５ｍ，同时它也是海拔高程变化幅度
最大的一类，ＤＥＭ最小值和最大值相差５８０７ｍ。暖热干旱亚热带半荒漠类的海拔高程变化幅度最小，残存区
面积也最小，仅有５ｋｍ２。寒温潮湿寒温性针叶林类垂直分布最离散（ＤＥＭ标准差为１４９９．６），亚热干旱亚热带
荒漠灌丛类和暖热干旱亚热带半荒漠类ＤＥＭ的标准差最小，表明这２个类型垂直分布较集中（表１）。
２．２　中国现存自然植被典型区分布特征
现存自然植被典型区是现存自然植被中少受或不受人类影响的区域，具体分布如图４所示。从图中可以看
出，现存自然植被典型区主要分布在云贵高原西部、横断山、青藏高原东南部和西北部、昆仑山阿尔金山祁连山一
线、天山山脉一线，在台湾岛、海南岛上也有大面积分布。总的来看，主要分布在人口较少、海拔较高、地形复杂的
西南和西部地区，而地势较平坦的东北、华北、华中地区没有现存自然植被典型区分布，东南及沿海区域有零星的
分布。从面积上来看，典型区占现存自然植被面积的１６．１３％，占国土面积的９．６５％。
９１第２２卷第３期 草业学报２０１３年
图３　中国现存自然植被分布
犉犻犵．３　犜犺犲犲狓犻狊狋犻狀犵狀犪狋狌狉犪犾狏犲犵犲狋犪狋犻狅狀犱犻狊狋狉犻犫狌狋犻狅狀狅犳犆犺犻狀犪
３　讨论
３．１　中国现存自然植被图的误差分析
在考虑了人类活动等影响（栽培植被）和无植被地区（水体、冰雪、岩石、沙漠等）的基础上，制作的中国现存自
然植被图可以较好地反映现存自然植被的分布。但也存在如下主要问题：１）除了栽培植被和无植被地区之外，天
然草地、林区等也受到人类生产活动的影响，如放牧、刈割、挖药材、采伐等活动都对草地、林地产生影响，但这种
影响程度很难被量化，在本研究中没有得到体现。２）中国潜在植被类型的确定，使用了１９５０－２０００年年平均气
象数据，它反映的是中国地区１９５０－２０００年间的潜在自然植被类型。中国１∶１００万植被图是根据新中国成立
以后，５０年来在全国各地所进行的植被调查研究成果汇编而成。两者在时间上有一定差异，这是导致现存自然
植被图误差的一个方面。３）潜在自然植被的观点认为，潜在自然植被是假定植被全部演替系列在没有人为干扰、
在现有的环境条件下（如气候、土壤条件，包括由人类所创造的条件）完成时，立地应该存在的植被，潜在自然植被
不一定是植被现状，而是一种与它所处立地达到一种平衡的演替终态，即潜在的自然植被终态［１８］。但现实情况
下不存在这样的区域，因此，所谓现存自然植被是一种介于理想状况和现实情况之间的过渡，这种过渡有利于对
潜在自然植被的研究和对现实植被状况的分析。
３．２　现存自然植被典型区分析
现存自然植被典型区是各个现存自然植被类型中相对受人类影响较小或基本不受人类活动影响的区域。这
样的区域更能代表某个潜在自然植被类型的特征。本研究借助海拔指标量化了人类活动对植被的影响程度，具
有便于计算和理解的优势，一般认为较高海拔地区人类活动相对较小，如青藏高原，人口稀少，相对于其他地区受
人类影响较小［１９，２０］，是研究现存自然植被及其典型区的理想区域，计算结果也体现出这一特征。但对于低海拔
地区，尤其在平原地带很难找到典型区（图４），这就导致对主要分布在低海拔地区的现存自然植被类型而言，不
能准确地确定其典型区分布范围，如暖热微干亚热带禾草－灌木草原类。另一方面，有些植被类型分布的海拔跨
度很大，如寒冷潮湿多雨冻原－高山草甸类，ＤＥＭ最小值和最大值相差５８０７ｍ（表１），海拔最高的区域不一定
能够代表这个类型植被组成的全部特征。
０２ ＡＣＴＡＰＲＡＴＡＣＵＬＴＵＲＡＥＳＩＮＩＣＡ（２０１３） Ｖｏｌ．２２，Ｎｏ．３
表１　中国现存自然植被统计
犜犪犫犾犲１　犜犺犲狊狋犪狋犻狊狋犻犮狊狅犳犲狓犻狊狋犻狀犵狀犪狋狌狉犪犾狏犲犵犲狋犪狋犻狅狀狅犳犆犺犻狀犪
编码
Ｃｏｄｅ
ＣＳＣＳ类型名称
Ｔｈｅｔｙｐｅｎａｍｅｏｆ
ＣＳＣＳ
＞０℃年积温
＞０℃ａｎｎｕａｌａｃｃｕｍｕｌａｔｅｄ　
ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ
　犓值
　犓ｖａｌｕｅ
面积
Ａｒｅａ
（ｋｍ２）
ＤＥＭ统计值ＴｈｅｓｔａｔｉｓｔｉｃｓｏｆＤＥＭ （ｍ）
最小值
Ｍｉｎ
最大值
Ｍａｘ
均值
Ｍｅａｎ
标准差
Ｓｔｄｄｅｖｉａｔｉｏｎ
ⅠＡ１ 寒冷极干寒带荒漠、高山荒漠类Ｆｒｉｇｉｄｅｘｔｒａｒ
ｉｄｆｒｉｇｉｄｄｅｓｅｒｔ，ａｌｐｉｎｅｄｅｓｅｒｔ
＜１３００ ＜０．３ ３８３．０ ３２５６ ５００１ ４２５４．８ ２０６．８
ⅡＡ２ 寒温极干山地荒漠类Ｃｏｌｄｔｅｍｐｅｒａｔｅｅｘｔｒａｒｉｄ
ｍｏｎｔａｎｅｄｅｓｅｒｔ
１３００～２３００ ＜０．３ ３４２８２．５ １９２４ ４９８０ ３２８２．６ ４２４．７
ⅢＡ３ 微温极干温带荒漠类Ｃｏｏｌｔｅｍｐｅｒａｔｅｅｘｔｒａｒｉｄ
ｔｅｍｐｅｒａｔｅｚｏｎａｌｄｅｓｅｒｔ
２３００～３７００ ＜０．３２４２０５０．０ ６５４ ４４７９ １７０６．１ ５６５．２
ⅣＡ４ 暖温极干暖温带荒漠类 Ｗａｒｍｔｅｍｐｅｒａｔｅｅｘ
ｔｒａｒｉｄｗａｒｍｔｅｍｐｅｒａｔｅｚｏｎａｌｄｅｓｅｒｔ
３７００～５３００ ＜０．３３７８６４４．０ １４ ２９８３ １０６５．７ ３３０．８
ⅤＡ５ 暖热极干亚热带荒漠类 Ｗａｒｍｅｘｔｒａｒｉｄｓｕｂ
ｔｒｏｐｉｃａｌｄｅｓｅｒｔ
５３００～６２００ ＜０．３ ２５２６．５ －１５５ ２６５ －６２．１ ９６．４
ⅠＢ８ 寒冷干旱寒带半荒漠、高山半荒漠类Ｆｒｉｇｉｄ
ａｒｉｄｆｒｉｇｉｄｚｏｎａｌｓｅｍｉｄｅｓｅｒｔ，ａｌｐｉｎｅｓｅｍｉｄｅｓｅｒｔ
＜１３００ ０．３～０．９ ７９０３７．０ ２８９６ ５７５８ ４４２９．２ ５２４．９
ⅡＢ９ 寒温干旱山地半荒漠类 Ｃｏｌｄｔｅｍｐｅｒａｔｅａｒｉｄ
ｍｏｎｔａｎｅｓｅｍｉｄｅｓｅｒｔ
１３００～２３００ ０．３～０．９ ６４４７４．８ １１７８ ５０７３ ３１２１．７ ６２２．５
ⅢＢ１０ 微温干旱温带半荒漠类 Ｃｏｏｌｔｅｍｐｅｒａｔｅａｒｉｄ
ｔｅｍｐｅｒａｔｅｚｏｎａｌｓｅｍｉｄｅｓｅｒｔ
２３００～３７００ ０．３～０．９４１５２６１．０ ３８５ ３６８６ １３６９．６ ４９６．１
ⅣＢ１１ 暖温干旱暖温带半荒漠类 Ｗａｒｍｔｅｍｐｅｒａｔｅ
ａｒｉｄｗａｒｍｔｅｍｐｅｒａｔｅｚｏｎａｌｓｅｍｉｄｅｓｅｒｔ
３７００～５３００ ０．３～０．９ ９６１０９．７ ３１ ２０７５ ８７０．９ ３９１．７
ⅤＢ１２ 暖热干旱亚热带半荒漠类 Ｗａｒｍａｒｉｄｗａｒｍ
ｓｕｂｔｒｏｐｉｃａｌｓｅｍｉｄｅｓｅｒｔ
５３００～６２００ ０．３～０．９ ５．０ １０３０ １４００ １１００．０ ９２．５
ⅥＢ１３ 亚热干旱亚热带荒漠灌丛类Ｓｕｂｔｒｏｐｉｃａｌａｒｉｄ
ｓｕｂｔｒｏｐｉｃａｌｄｅｓｅｒｔｂｒｕｓｈ
６２００～８０００ ０．３～０．９ １２２．０ ９０７ １５１７ １１６７．５ ９２．５
ⅦＢ１４ 炎热干旱热带荒漠灌丛类Ｔｒｏｐｉｃａｌａｒｉｄｔｒｏｐｉ
ｃａｌｄｅｓｅｒｔｂｒｕｓｈ
＞８０００ ０．３～０．９ ８２．５ １ １３５４ ７００．４ ４７１．３
ⅠＣ１５ 寒冷微干干燥冻原、高山草原类Ｆｒｉｇｉｄｓｅｍｉａｒ
ｉｄｄｒｙｔｕｎｄｒａ，ａｌｐｉｎｅｓｔｅｐｐｅ
＜１３００ ０．９～１．２ ５７２４５．２ ３１７７ ５９８８ ４６５４．５ ５３８．１
ⅡＣ１６ 寒温微干山地草原类Ｃｏｌｄｔｅｍｐｅｒａｔｅｓｅｍｉａｒｉｄ
ｍｏｎｔａｎｅｓｔｅｐｐｅ
１３００～２３００ ０．９～１．３ ２９５４４．５ ７６４ ５０２６ ２５８２．６ ６１６．８
ⅢＣ１７ 微温微干温带典型草原类 Ｃｏｏｌｔｅｍｐｅｒａｔｅ
ｓｅｍｉａｒｉｄｔｅｍｐｅｒａｔｅｔｙｐｉｃａｌｓｔｅｐｐｅ
２３００～３７００ ０．９～１．４１９３１０１．０ １２９ ３３９０ １０７７．６ ５５０．０
ⅣＣ１８ 暖温微干暖温带典型草原类 Ｗａｒｍｔｅｍｐｅｒａｔｅ
ｓｅｍｉａｒｉｄｗａｒｍｔｅｍｐｅｒａｔｅｔｙｐｉｃａｌｓｔｅｐｐｅ
３７００～５３００ ０．９～１．５ ３１２６２．５ －３ ３５６４ ４２９．０ ４１７．４
ⅤＣ１９ 暖热微干亚热带禾草－灌木草原类 Ｗａｒｍ
ｓｅｍｉａｒｉｄｓｕｂｔｒｏｐｉｃａｌｇｒａｓｓｅｓｆｒｕｔｉｃｏｕｓｓｔｅｐｐｅ
５３００～６２００ ０．９～１．６ ２６０６．５ １９ １５７２ １００．３ １７７．７
ⅥＣ２０ 亚热微干亚热带禾草－灌木草原类Ｓｕｂｔｒｏｐｉ
ｃａｌｓｅｍｉａｒｉｄｓｕｂｔｒｏｐｉｃａｌｂｒｕｓｈｓｔｅｐｐｅ
６２００～８０００ ０．９～１．７ ４００３．３ １７ ２１５８ １１９４．７ ３２３．９
ⅦＣ２１ 炎热微干稀树草原类Ｔｒｏｐｉｃａｌｓｅｍｉａｒｉｄｓａｖａｎｎａ ＞８０００ ０．９～１．８ ２４１２．０ －７ １４６７ ４４５．６ ３９７．１
ⅠＤ２２ 寒冷微润少雨冻原、高山草甸草原类Ｆｒｉｇｉｄ
ｓｕｂｈｕｍｉｄｍｏｉｓｔｔｕｎｄｒａ，ａｌｐｉｎｅｍｅａｄｏｗｓｔｅｐｐｅ
＜１３００ １．２～１．５ ６７７５８．０ ２０８２ ６０６６ ４７１９．２ ５０７．０
１２第２２卷第３期 草业学报２０１３年
　续表１　Ｃｏｎｔｉｎｕｅｄ
编码
Ｃｏｄｅ
ＣＳＣＳ类型名称
Ｔｈｅｔｙｐｅｎａｍｅｏｆ
ＣＳＣＳ
＞０℃年积温
＞０℃ａｎｎｕａｌａｃｃｕｍｕｌａｔｅｄ
ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ
　犓值
　犓ｖａｌｕｅ
面积
Ａｒｅａ
（ｋｍ２）
ＤＥＭ统计值ＴｈｅｓｔａｔｉｓｔｉｃｓｏｆＤＥＭ （ｍ）
最小值
Ｍｉｎ
最大值
Ｍａｘ
均值
Ｍｅａｎ
标准差
Ｓｔｄｄｅｖｉａｔｉｏｎ
ⅡＤ２３ 寒温微润山地草甸草原类 Ｃｏｌｄｔｅｍｐｅｒａｔｅ
ｓｕｂｈｕｍｉｄｍｏｎｔａｎｅｍｅａｄｏｗｓｔｅｐｐｅ
１３００～２３００ １．２～１．５ ３４４７５．２ ６３２ ４７８８ ２３７７．８ ８１７．４
ⅢＤ２４ 微温微润草甸草原类 Ｃｏｏｌｔｅｍｐｅｒａｔｅｓｕｂｈｕ
ｍｉｄｍｅａｄｏｗｓｔｅｐｐｅ
２３００～３７００ １．２～１．５ ２１３７９０．０ ８１ ４８７８ ９６７．２ ６５７．５
ⅣＤ２５ 暖温微润森林草原类 Ｗａｒｍｔｅｍｐｅｒａｔｅｓｕｂｈｕ
ｍｉｄｆｏｒｅｓｔｓｔｅｐｐｅ
３７００～５３００ １．２～１．５ ８６８８１．７ －４ ３７２４ ４７３．３ ４９０．３
ⅤＤ２６ 暖热微润落叶阔叶林类 Ｗａｒｍｓｕｂｈｕｍｉｄｄｅ
ｃｉｄｕｏｕｓｂｒｏａｄｌｅａｖｅｄｆｏｒｅｓｔ
５３００～６２００ １．２～１．５ ３８３７１．５ １０ ２８７１ ２１５．１ ４４２．４
ⅥＤ２７ 亚热微润硬叶林和灌丛类Ｓｕｂｔｒｏｐｉｃａｌｓｕｂｈｕ
ｍｉｄｓｃｌｅｒｏｐｈｙｌｏｕｓｆｏｒｅｓｔ
６２００～８０００ １．２～１．５ ２２８５８．３ １ ２８１８ １３１０．５ ４４５．５
ⅦＤ２８ 炎热微润干旱森林类Ｔｒｏｐｉｃａｌｓｕｂｈｕｍｉｄｔｒｏｐ
ｉｃａｌｘｅｒｏｐｈｙｔｉｃｆｏｒｅｓｔ
＞８０００ １．２～１．５ ６６６２．３ －２ １４１３ ２２２．９ ２２６．６
ⅠＥ２９ 寒冷湿润冻原、高山草甸类Ｆｉｇｉｄｈｕｍｉｄｔｕｎ
ｄｒａ，ａｌｐｉｎｅｍｅａｄｏｗ
＜１３００ １．５～２．０ １２１４０１．０ ２０２２ ６１３７ ４６８５．６ ５７７．３
ⅡＥ３０ 寒温湿润山地草甸类 Ｃｏｌｄｔｅｍｐｅｒａｔｅｈｕｍｉｄ
ｍｏｎｔａｎｅｍｅａｄｏｗ
１３００～２３００ １．５～２．０ ８９５５５．０ ２７３ ５４０２ ２５００．６ １３０６．６
ⅢＥ３１ 微温湿润森林草原、落叶阔叶林类Ｃｏｏｌｔｅｍ
ｐｅｒａｔｅｈｕｍｉｄｆｏｒｅｓｔｓｔｅｐｐｅ，ｄｅｃｉｄｕｏｕｓｂｒｏａｄ
ｌｅａｖｅｄｆｏｒｅｓｔ
２３００～３７００ １．５～２．０ ２２０８９２．０ １９ ４７７９ ９３１．３ ７８０．０
ⅣＥ３２ 暖温湿润落叶阔叶林类 Ｗａｒｍｔｅｍｐｅｒａｔｅｈｕ
ｍｉｄｄｅｃｉｄｕｏｕｓｂｒｏａｄｌｅａｖｅｄｆｏｒｅｓｔ
３７００～５３００ １．５～２．０ １５２５２６．０ －７ ３８４３ ８４２．８ ７５２．３
ⅤＥ３３ 暖热湿润常绿－落叶阔叶林类 Ｗａｒｍｈｕｍｉｄ
ｅｖｅｒｇｒｅｅｎｄｅｃｉｄｕｏｕｓｂｒｏａｄｌｅａｖｅｄｆｏｒｅｓｔ
５３００～６２００ １．５～２．０ １３４５２１．０ －１６ ３５１５ ９９６．３ ７６１．７
ⅥＥ３４ 亚热湿润常绿阔叶林类Ｓｕｂｔｒｏｐｉｃａｌｈｕｍｉｄｅｖ
ｅｒｇｒｅｅｎｂｒｏａｄｌｅａｖｅｄｆｏｒｅｓｔ
６２００～８０００ １．５～２．０ １３４９６４．０ －２ ２５６０ ６６８．２ ４８２．４
ⅦＥ３５ 炎热湿润季雨林类 Ｔｒｏｐｉｃａｌｈｕｍｉｄｓｅａｓｏｎａｌ
ｒａｉｎｆｏｒｅｓｔ
＞８０００ １．５～２．０ ３３１８７．３ －１４ １３２２ １９８．４ ２０８．４
ⅠＦ３６ 寒冷潮湿多雨冻原、高山草甸类Ｆｒｉｇｉｄｐｅｒｈｕ
ｍｉｄｒａｉｎｔｕｎｄｒａ，ａｌｐｉｎｅｍｅａｄｏｗ
＜１３００ ＞２．０１４００３２０．０ １０６５ ６８７２ ４７２８．５ ５５８．９
ⅡＦ３７ 寒温潮湿寒温性针叶林类Ｃｏｌｄｔｅｍｐｅｒａｔｅｐｅｒ
ｈｕｍｉｄｔａｉｇａｆｏｒｅｓｔ
１３００～２３００ ＞２．０ ４６９１３７．０ １６５ ５４０９ ２２３６．２ １４９９．６
ⅢＦ３８ 微温潮湿针叶阔叶混交林类 Ｃｏｏｌｔｅｍｐｅｒａｔｅ
ｐｅｒｈｕｍｉｄｍｉｘｅｄｃｏｎｉｆｅｒｏｕｓｂｒｏａｄｌｅａｖｅｄｆｏｒｅｓｔ
２３００～３７００ ＞２．０ ３６０１０４．０ ２ ４６８３ １２３２．７ １１６３．５
ⅣＦ３９ 暖温潮湿落叶阔叶林类 Ｗａｒｍｔｅｍｐｅｒａｔｅｐｅｒ
ｈｕｍｉｄｄｅｃｉｄｕｏｕｓｂｒｏａｄｌｅａｖｅｄｆｏｒｅｓｔ
３７００～５３００ ＞２．０ ２５７８７２．０ －１ ４１７６ １６３８．６ ７１２．７
ⅤＦ４０ 暖热潮湿落叶、常绿阔叶林类 Ｗａｒｍｐｅｒｈｕｍｉｄ
ｄｅｃｉｄｕｏｕｓｅｖｅｒｇｒｅｅｎｂｒｏａｄｌｅａｖｅｄｆｏｒｅｓｔ
５３００～６２００ ＞２．０ ３３５３６８．０ －２ ３０８２ ７４８．６ ５２８．１
ⅥＦ４１ 亚热潮湿常绿阔叶林类Ｓｕｂｔｒｏｐｉｃａｌｐｅｒｈｕｍｉｄ
ｅｖｅｒｇｒｅｅｎｂｒｏａｄｌｅａｖｅｄｆｏｒｅｓｔ
６２００～８０００ ＞２．０ ４０７６３６．０ －１５ ２３３４ ４５７．５ ３７６．２
ⅦＦ４２ 炎热潮湿雨林类Ｔｒｏｐｉｃａｌｐｅｒｈｕｍｉｄｒａｉｎｆｏｒｅｓｔ ＞８０００ ＞２．０ ２２８３８．２ －８ １３２１ １４１．０ １５７．６
２２ ＡＣＴＡＰＲＡＴＡＣＵＬＴＵＲＡＥＳＩＮＩＣＡ（２０１３） Ｖｏｌ．２２，Ｎｏ．３
图４　中国现存自然植被典型区（犪）及其类组（犫）分布
犉犻犵．４　犜犺犲犱犻狊狋狉犻犫狌狋犻狅狀犿犪狆狊犳狅狉犆犺犻狀犪’狊狋狔狆犻犮犪犾犪狉犲犪狊狅犳犲狓犻狊狋犻狀犵狀犪狋狌狉犪犾狏犲犵犲狋犪狋犻狅狀（犪）犪狀犱狋犺犲犮狅狉狉犲狊狆狅狀犱犻狀犵犮犪狋犲犵狅狉犻犲狊（犫）
４　结论
依据ＣＳＣＳ模型确定的潜在自然植被图，结合１∶１００万中国植被图和ＤＥＭ 数据制作并完成了中国现存自
然植被分布图和中国现存自然植被典型区分布图，为深入研究ＣＳＣＳ模型确定的不同植被类型生物学特征提供
了前提和帮助。
现存自然植被分布图的制作仅依赖于１∶１００万中国植被图的非自然植被区域，没有考虑受人类影响区域随
着时间推移的变化，这是进一步研究工作需要解决的问题。
３２第２２卷第３期 草业学报２０１３年
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犇犻狊狋狉犻犫狌狋犻狅狀狅犳狋犺犲犲狓犻狊狋犻狀犵狀犪狋狌狉犪犾狏犲犵犲狋犪狋犻狅狀犻狀犆犺犻狀犪犫犪狊犲犱狅狀犆犛犆犛
ＦＥＮＧＱｉｓｈｅｎｇ，ＸＩＵＬｉｎａ，ＬＩＡＮＧＴｉａｎｇａｎｇ
（ＳｔａｔｅＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＧｒａｓｓｌａｎｄＦａｒｍｉｎｇＳｙｓｔｅｍｓＣｏｌｅｇｅｏｆＰａｓｔｏｒａｌＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅＳｃｉｅｎｃｅ
ａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＬａｎｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｌａｎｚｈｏｕ７３００２０，Ｃｈｉｎａ）
犃犫狊狋狉犪犮狋：Ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｔｙｐｅｉｓｔｈｅｂａｓｉｓｆｏｒｔｈｅｓｔｕｄｙｏｆｎａｔｕｒａｌｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ．ＴｈｅＣＳＣＳ（ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅａｎｄｓｅ
ｑｕｅｎｔｉａｌｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ）ｍｏｄｅｌｒｅｆｌｅｃｔｓｔｈｅｐｏｔｅｎｔｉａｌｎａｔｕｒａｌｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｔｙｐｅｓａｎｄｔｈｅｉｒｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕ
ｔｉｏｎ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｔｈｅｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｅｘｉｓｔｉｎｇｎａｔｕｒａｌｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｔｙｐｅｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅＣＳＣＳ
ｍｏｄｅｌｈａｓｐｒａｃｔｉｃａｌｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅｉｎｇｒａｓｓｌａｎｄｒｅｓｏｕｒｃｅｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇａｎｄａｎｉｍａｌｈｕｓｂａｎｄｒｙｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｍａｎａｇｅ
ｍｅｎｔ．ＢａｓｅｄｏｎｔｈｅｐｏｔｅｎｔｉａｌｎａｔｕｒａｌｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｍａｐｏｆＣｈｉｎａｐｒｏｄｕｃｅｄｂｙｔｈｅＣＳＣＳｍｏｄｅｌ，ｔｈｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ
ｗａｓａｎａｌｙｓｅｄａｎｄｄｉｖｉｄｅｄｉｎｔｏｔｙｐｉｃａｌａｒｅａｓｏｆｅｘｉｓｔｉｎｇｎａｔｕｒａｌｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｂｙｃｏｍｂｉｎｉｎｇｉｔｗｉｔｈｔｈｅＣｈｉｎｅｓｅｖｅｇｅ
ｔａｔｉｏｎｍａｐａｎｄＤＥＭ （ｄｉｇｉｔａｌｅｌｅｖａｔｉｏｎｍｏｄｅｌ）ｄａｔａ．Ｔｈｉｓｉｓｔｈｅｆｉｒｓｔｔｉｍｅｔｈａｔｔｈｅｅｘｉｓｔｉｎｇｎａｔｕｒａｌｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ
ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｍａｐａｎｄｔｈｅｔｙｐｉｃａｌａｒｅａｏｆｅｘｉｓｔｉｎｇｎａｔｕｒａｌｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｍａｐｏｆＣｈｉｎａｈａｖｅｂｅｅｎｐｒｏ
ｄｕｃｅｄ．ＩｔｗｉｌｐｌａｙａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｒｏｌｅｉｎｔｈｅｓａｍｐｌｉｎｇｐｏｓｉｔｉｏｎｓｅｌｅｃｔｉｏｎｏｆＣＳＣＳｂａｓｅｄｇｒａｓｓｌａｎｄｔｙｐｅｓｉｎｆｉｅｌｄ
ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎｓａｎｄｉｎｔｈｅｓｔｕｄｙｏｆｔｈｅｉｒｐｌａｎｔｂｉｏｌｏｇｉｃａｌｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ．
犓犲狔狑狅狉犱狊：ＣＳＣＳｍｏｄｅｌ；ｅｘｉｓｔｉｎｇｎａｔｕｒａｌｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ；ｔｙｐｉｃａｌａｒｅａ
４２ ＡＣＴＡＰＲＡＴＡＣＵＬＴＵＲＡＥＳＩＮＩＣＡ（２０１３） Ｖｏｌ．２２，Ｎｏ．３