全 文 ：书犇犗犐：１０．１１６８６／犮狔狓犫２０１４４７８ 犺狋狋狆：／／犮狔狓犫．犾狕狌．犲犱狌．犮狀
张旭琛，朱华忠，钟华平，程耀东，靳瑰丽，邵小明．新疆伊犁地区草地植被地上生物量遥感反演．草业学报，２０１５，２４（６）：２５３４．
ＺｈａｎｇＸＣ，ＺｈｕＨＺ，ＺｈｏｎｇＨＰ，ＣｈｅｎｇＹＤ，ＪｉｎＧＬ，ＳｈａｏＸＭ．ＡｓｓｅｓｓｍｅｎｔｏｆａｂｏｖｅｇｒｏｕｎｄＢｉｏｍａｓｓｏｆＧｒａｓｓｌａｎｄｕｓｉｎｇｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇ，Ｙｉｌｉ，
Ｘｉｎｊｉａｎｇ．ＡｃｔａＰｒａｔａｃｕｌｔｕｒａｅＳｉｎｉｃａ，２０１５，２４（６）：２５３４．
新疆伊犁地区草地植被地上生物量遥感反演
张旭琛１，２，朱华忠２，钟华平２，程耀东１，靳瑰丽３，邵小明４
（１．兰州交通大学，甘肃 兰州７３００７０；２．中国科学院地理科学与资源研究所，北京１００１０１；３．新疆农业大学，
新疆 乌鲁木齐８３００５２；４．中国农业大学，北京１０００８３）
摘要：本文以伊犁地区１４６个草地样地调查数据为基础，结合遥感及气象数据，进行草地植被地上生物量与ＮＤＶＩ、
ＥＶＩ、海拔、年均降水、年均气温、积温、干燥度、湿润指数等因子的回归分析。并通过各因子对地上生物量影响权重
参数分析和加权融合，运用ＡｒｃＧＩＳ软件，反演分析了新疆伊犁地区草地植被地上生物量的空间分布特征。结果表
明，新疆伊犁地区草地平均产草量约为７０４．９６ｋｇ／ｈｍ２，与２０世纪８０年代全国草地调查数据相比，产草量有所下
降。草地植被地上生物量与各项因子具有较好的相关性，反演结果与伊犁地区的地形、地貌、气候特征基本吻合，
反映了伊犁地区草地植被的空间分布特征。地上生物量反演结果得到验证，预测值与实测值之间相关系数（犚２）为
０．８５３２；均方根误差（ＲＭＳＥ）为２１６．５５９ｋｇ／ｈｍ２，偏离度为２２．９２％，可以为新疆伊犁地区草地资源合理利用与评
价提供参考。
关键词：草地植被；地理信息系统；地上生物量；遥感反演　　
犃狊狊犲狊狊犿犲狀狋狅犳犪犫狅狏犲犵狉狅狌狀犱 犅犻狅犿犪狊狊狅犳 犌狉犪狊狊犾犪狀犱狌狊犻狀犵狉犲犿狅狋犲狊犲狀狊犻狀犵，犢犻犾犻，
犡犻狀犼犻犪狀犵
ＺＨＡＮＧＸｕＣｈｅｎ１，２，ＺＨＵＨｕａＺｈｏｎｇ２，ＺＨＯＮＧＨｕａＰｉｎｇ２，ＣＨＥＮＧＹａｏＤｏｎｇ１，ＪＩＮＧｕｉＬｉ３，
ＳＨＡＯＸｉａｏＭｉｎｇ４
１．犔犪狀狕犺狅狌犑犻犪狅狋狅狀犵犝狀犻狏犲狉狊犻狋狔，犔犪狀狕犺狅狌７３００７０，犆犺犻狀犪；２．犐狀狊狋犻狋狌狋犲狅犳犌犲狅犵狉犪狆犺犻犮犪犾犛犮犻犲狀犮犲狊犪狀犱犖犪狋狌狉犪犾犚犲狊狅狌狉犮犲狊犚犲狊犲犪狉犮犺，
犆犺犻狀犲狊犲犃犮犪犱犲犿狔狅犳犛犮犻犲狀犮犲狊，犅犲犻犼犻狀犵１００１０１，犆犺犻狀犪；３．犡犻狀犼犻犪狀犵犃犵狉犻犮狌犾狋狌狉犪犾犝狀犻狏犲狉狊犻狋狔，犝狉狌犿犮犺犻８３００５２，犆犺犻狀犪；４．犆犺犻狀犪
犃犵狉犻犮狌犾狋狌狉犪犾犝狀犻狏犲狉狊犻狋狔，犅犲犻犼犻狀犵１０００８３，犆犺犻狀犪
犃犫狊狋狉犪犮狋：ＴｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅａｂｏｖｅｇｒｏｕｎｄｂｉｏｍａｓｓｏｆｇｒａｓｓｌａｎｄｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｉｎＹｉｌｉ，Ｘｉｎｊｉａｎｇ（ａｓ
ｓｅｓｓｅｄｗｉｔｈｃｕｔｑｕａｄｒａｔｓ）ａｎｄｔｈｅｎｏｒｍａｌｉｚｅｄｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｉｎｄｅｘ（ＮＤＶＩ），ｅｎｈａｎｃｅｄｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｉｎｄｅｘ
（ＥＶＩ），ａｌｔｉｔｕｄｅ，ａｎｎｕａｌｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ，ａｎｎｕａｌｍｅａｎｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ，ａｃｃｕｍｕｌａｔｅｄｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅａｎｄｄｒｙｎｅｓｓａｎｄ
ｗｅｔｎｅｓｓｉｎｄｉｃｅｓｗａｓａｎａｌｙｚｅｄｕｓｉｎｇｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ．Ｓｕｂｓｅｑｕｅｎｔｌｙ，ａｎＡｒｃＧＩＳｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｗａｓｕｓｅｄｔｏｍａｐ
ｔｈｅｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆａｂｏｖｅｇｒｏｕｎｄｂｉｏｍａｓｓｏｆｔｈｅｇｒａｓｓｌａｎｄ．Ｔｈｅｒｅｗａｓａｓｔｒｏｎｇｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎａ
ｂｏｖｅｇｒｏｕｎｄｂｉｏｍａｓｓａｎｄｔｈｅｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔｆａｃｔｏｒｓａｓｓｅｓｓｅｄ；ｔｈｅｍｕｌｔｉｐｌｅｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ（犚２）ｗａｓ０．８５
ａｎｄｔｈｅＲＭＳＥｗａｓ２１６．５６ｋｇ／ｈａ．Ｉｔｗａｓｃｏｎｃｌｕｄｅｄｔｈａｔｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｄａｔａｕｓｅｄｉｎｔｈｅｓｔｕｄｙｃｏｕｌｄｂｅｕｓｅｄｔｏ
ｒｅｌｉａｂｌｙｍｏｎｉｔｏｒａｎｄａｓｓｅｓｓｇｒａｓｓｌａｎｄｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙａｎｄｄｙｎａｍｉｃｓ．
犓犲狔狑狅狉犱狊：ｇｒａｓｓｌａｎｄｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ；ＧＩＳ；ａｂｏｖｅｇｒｏｕｎｄｂｉｏｍａｓｓ；ｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｎｖｅｒｓｉｏｎ
第２４卷　第６期
Ｖｏｌ．２４，Ｎｏ．６
草　业　学　报
ＡＣＴＡＰＲＡＴＡＣＵＬＴＵＲＡＥＳＩＮＩＣＡ
２０１５年６月
Ｊｕｎｅ，２０１５
收稿日期：２０１４１１２５；改回日期：２０１５０４０７
基金项目：科技基础性工作专项（２０１２ＦＹ１１１９００２）资助。
作者简介：张旭琛（１９８９），女，甘肃陇西人，硕士。Ｅｍａｉｌ：３１２０７７８０７＠ｑｑ．ｃｏｍ
通讯作者Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇａｕｔｈｏｒ．Ｅｍａｉｌ：ｚｈｏｎｇｈｐ＠ｉｇｓｎｒｒ．ａｃ．ｃｎ
长期以来，生态系统生产力一直是生态学研究的一个重要方向［１］。在草地生态研究领域，长期的定位研究和
不同区域草地资源的大量调查，为草地生态系统结构功能与生产力评价提供了基础［２３］。并且基于不同基础数
据，国内许多学者对我国草地植被总生物量（或碳储量）进行了估算［４８］，同时基于遥感模型还给出了我国草地植
被生物量的空间分布格局［９］。但是，由于受研究方法、数据来源、观测资料等条件的限制，全国草地植被生物量的
估算还存在很大的不确定性［１０］。并且随着草地资源调查向草地生态系统功能评价发展，传统的草地群落学方法
逐渐满足不了在区域尺度上对草地动态监测和草地生态环境评价研究的需求。在时效性方面跟不上草地动态监
测的节奏，在区域研究上又遇到数据尺度转换带来的不确定性瓶颈。与传统的草地生态学方法相比，草地遥感技
术能够获取全时段与草地植被相关的遥感数据信息，弥补时效性和全面性的不足。
早期的草地生物量遥感反演多采用ＮＯＡＡ／ＡＶＨＲＲ数据计算归一化植被指数（ＮＤＶＩ）来监测草地植被生
产力的动态变化，认为牧草生长期的地上生物量与ＮＤＶＩ密切相关［１１］。随着遥感数据的不断完善，更多的学者
利用ＬａｎｄｓａｔＴＭ和ＮＯＡＡ／ＡＶＨＲＲ结合，建立ＮＤＶＩ与草地生物量之间的回归模型，来监测植物生长和生物
量估算［１２１３］。进一步促进了我国草地植被生物量研究的发展［１４１７］，也奠定了对草地动态监测和草地生态系统功
能评价的基础［１８２６］。特别是随着高光谱遥感技术的应用，高光谱遥感数据、ＴＭ／ＥＴＭ、ＭＯＤＩＳ数据和植被指数
方法在植被生态监测方面得到广泛应用，在地面植被遥感与应用研究中表现出强大优势［２７３０］。
新疆伊犁地区作为我国重点牧区，是我国草地遥感研究最活跃的地区之一。包括草地分类体系［３１］，草地产
草量遥感动态监测［３２３５］，草地退化等方面的研究［３６３７］，为新疆草地遥感研究奠定了基础。杨红飞等［３８］关于新疆
草地生态系统净初级生产力方面进行了研究，从数据多元化、模型应用、到草地生产力时空格局分析，把握了新疆
草地遥感研究的总体水平。然而，多数研究认为：运用 ＭＯＤＩＳＮＤＶＩ对草原植被状况进行模型估测的方法，尽
管能够合理地表征植被的状况，但很难获得植被投影盖度产量的真值，表现为ＮＤＶＩ对高植被区具有较低的灵
敏度［３９］。如在相同的ＮＤＶＩ取值中，高寒草甸和山地草甸生物量有着不一样的表达，需要有草地类型梯度变化
分析的参与。因此，利用草地类型遥感光谱特征，辅以海拔、坡向、坡度、水、热、土壤等因子对草地的影响分析，对
解决草地类型由于“同谱异物、同物异谱”现象而不易区分的难题是可行的［４０］。这种多尺度与空间统计分析方法
的结合也逐渐成为草地遥感研究的热点［４１］。
本研究则以 ＭＯＤＩＳ数据为基础，辅以海拔、年降水、年均气温、积温、干燥度、湿润指数等数据，对新疆伊犁
地区草地植被地上生物量反演进行初步尝试，为探讨新疆草地植被地上生物量的分布规律提供参考。
１　材料与方法
１．１　研究区概况
伊犁州地处东经８０°０９′４２″－８４°５６′５０″，北纬４２°１４′１６″－４５°５０′３０″，位于欧亚大陆腹地新疆天山北坡西部山
区的伊犁河谷。属温带大陆性气候，年平均气温１０．４℃，年日照时数２８７０ｈ，年降水量４１７．６ｍｍ，是新疆最湿润
的地区。伊犁河谷自然条件优越，农、牧业发展优势显著，农畜产品丰富，是新疆的粮仓和全国著名的牧区［４２］。
天然草场资源丰富，总面积约２×１０７ｈｍ２。
１．２　野外调查与采样
根据对伊犁地区草地类型的分布特点、草地利用方式、利用强度等方面的综合评估，在全区范围内进行１４６
个草地样地的设置，于２０１３年７月－９月对全部样地进行实地定位，并对样地进行样方调查与采样（图１）。
对草地样地用ＧＰＳ记录并保留每一样地的路径信息（航迹），详细记录其经纬度坐标、海拔、地形、植被类型、
群落名称、利用方式、利用强度等信息，并对样地的景观、群落及物种进行拍照和编号。依据代表性原则，选择代
表整个样地植被、地形及土壤等特征的地段，设置３个样方，调查样方内所有草本植物的总盖度、群落高度、地上
生物量、凋落物生物量和地下生物量，并进行草地表层土壤容重调查，分层采集土壤分析样品。
地上生物量用收获法将样方内植物所有绿色部分用剪刀齐地面剪取，分物种按样方分别装进信封袋，带回室
内，在６５℃下烘干后称重。样品量较多时，在野外先称总鲜重，然后取部分鲜样品，称其鲜重后分装信封袋，带回
室内，烘干称重，获得干重系数，换算成样方地上生物量干重。样方面积为１ｍ×１ｍ，３个重复。
６２ 草　业　学　报 第２４卷
凋落物：在做完地上生物量的样方内，用手将地表
图１　伊犁地区草地调查样地分布
犉犻犵．１　犜犺犲犱犻狊狋狉犻犫狌狋犻狅狀狅犳犵狉犪狊狊犾犪狀犱狊狌狉狏犲狔狊犪犿狆犾犲犻狀犢犻犾犻犪狉犲犪
　
当年的凋落物和立枯捡起，小心去除凋落物上附着的
细土粒，按样方分别装入信封内，用铅笔做好标记。在
野外称量鲜重后带回室内，在６５℃下烘干后称量干
重。
地下生物量：在做完凋落物的样方内，清理样方土
壤表面的残留物和杂质，用内径为６６ｍｍ的土钻按０
～１０ｃｍ、１０～２０ｃｍ、２０～３０ｃｍ分层采集土壤样品３
钻，分层混合后按样方分装在０．３７ｍｍ的尼龙袋纱袋
中，并用塑料标签写好样方号和层次，带回室内或在野
外有条件的河流进行漂洗，将漂洗后的净根系样品分
装信封，用铅笔做好标记，在６５℃烘箱烘至恒重后称
量干重，并换算成１ｍ×１ｍ样方的地下生物量。
１．３　数据来源及处理
本文涉及的基础数据包括９０ｍ 数字高程模型
（ＤＥＭ）栅格数据，多年平均的５００ｍ空间分辨率的气候栅格数据，２０１１年２５０ｍ空间分辨率的ＭＯＤＩＳ数据，以
及新疆伊犁地区１４６个样地的调查数据。
气候数据包括１９５７－２０１０年多年平均的年均气温（Ｔａ）、年平均降水量（Ｐａ）、≥０℃年积温、≥１０℃年积温、
干燥度、湿润指数等５００ｍ空间分辨率栅格数据。数据由中国科学院遥感所提供，经过Ｆｏｘｐｒｏ预处理的全国气
象站点的气象数据在Ａｒｃ／Ｉｎｆｏ中转为站点的图层（ｃｏｖｅｒａｇｅ），再利用反向距离加权平均的方法内插出全国空间
分辨率为５００ｍ×５００ｍ的栅格数据。
遥感数据所用２５０ｍ空间分辨率 ＭＯＤＩＳ数据为来自美国地质调查（ＵＳＧＳ）的归一化植被指数（ＮＤＶＩ）与
增强型植被指数（ＥＶＩ）每１６ｄ数据产品（ＭＯＤ１３Ｑ１）。数据覆盖的时间范围为２０１１年７月至８月与２０１２年７
月至８月。ＭＯＤＩＳＮＤＶＩ和ＥＶＩ采用１６ｄ最大值合成方法（ｍａｘｉｍｕｍｖａｌｕｅｃｏｍｐｏｓｉｔｅ，ＭＶＣ）生成，利用Ａｒｃ
Ｍａｐ软件进行格式转换、拼接、投影转换和再拼接，生成气候数据与投影坐标数据相一致。
１．４　分析方法
将新疆伊犁地区１４６个样地调查的地上生物量数据通过Ｋ－Ｓ检验，地上生物量数据符合正态分布，采用
ＳＰＳＳ１７．０对数据进行统计分析。同时，根据野外调查的１４６个草地样地的地理坐标，提取相应样地的ＮＤＶＩ、
ＥＶＩ、海拔、年均气温、年降水、≥０℃年积温、≥１０℃年积温、干燥度、湿润指数等数值，与地上生物量生成数据集，
用于地上生物量与各因素之间的相关回归分析。
将１４６个样地数据分为２组，约２／３数据经归类平均化后，进行地上生物量与各因素之间的相关回归分析和
建立回归方程。同时，运用主成分分析法，分析各要素对地上生物量影响权重参数，构建多数据源的综合评价模
型（１）。最后采用ＡｒｃＧＩＳ软件进行插值分析，反演１ｋｍ分辨率的新疆伊犁地区草地植被地上生物量的空间分
布图。另１／３数据用于对最终反演结果进行验证。
犘＝∑
狀
犻＝１
犠犻×犢犻 （１）
式中，犘表示为地上生物量，犻为生态因子，犠犻为某生态因子对地上生物量的影响权重参数，犢犻 为某生态因子与
地上生物量的回归方程。
反演精度评价方法主要选择均方根误差（犚犕犛犈）、偏离度（犈）和线性回归的复相关系数（犚２）来评价反演预
测值与实测值之间的可信度。
犚犕犛犈＝
∑
狀
犻＝１
（犜犻－犜犼）２
槡 狀 （２）
７２第６期 张旭琛　等：新疆伊犁地区草地植被地上生物量遥感反演
犈＝（犚犕犛犈／珡犜犼）×１００％ （３）
式中犜犻、犜犼和珡犜犼分别为实测值、反演值和反演值的平均值，狀为样本数量；犚犕犛犈越小，表明拟合结果越好；犈越
小，表示分析结果越接近真实值。犚２ 表示回归分析趋势线的预测值与对应的实测数据之间的拟合程度，当趋势
线的犚２ 趋近于１时，其可信度最高。
２　结果与分析
２．１　新疆伊犁地区草地植被地上生物量统计分析
根据草地样方调查数据统计分析，１４６个草地样地主要包含有低地草甸、高寒草甸、山地草甸、温性草甸草
原、温性草原、温性荒漠化草原、温性草原化荒漠和温性荒漠８个主要草地类型（表１）。新疆伊犁地区草地平均
产草量约为７０４．９６ｋｇ／ｈｍ２，其中低地草甸产草量最高，高寒草甸产草量最低；打草场平均产草量在１２７８．３７
ｋｇ／ｈｍ２以上；放牧场（含温性草原、温性草甸草原、山地草甸）平均产草量在６２５．６ｋｇ／ｈｍ２ 左右；荒漠类草原（温
性荒漠草原、温性草原化荒漠、温性荒漠）平均产草量在３７４．７０ｋｇ／ｈｍ２ 左右；高寒草甸平均产草量在２１３．６
ｋｇ／ｈｍ２左右，与２０世纪８０年代全国草地调查数据相比，产草量有下降趋势。
表１　伊犁地区２０１３年主要草地类型地上生物量统计结果
犜犪犫犾犲１　犛狋犪狋犻狊狋犻犮犪犾狉犲狊狌犾狋狅犳犪犫狅狏犲犵狉狅狌狀犱犫犻狅犿犪狊狊犻狀犿犪犻狀犵狉犪狊狊犾犪狀犱狋狔狆犲狊犻狀犢犻犾犻犪狉犲犪
草地类型
Ｔｙｐｅｏｆｇｒａｓｓｌａｎｄ
利用方式
Ｕｓｉｎｇｍｅｔｈｏｄ
海拔
Ａｌｔｉｔｕｄｅ
（ｍ）
地上生物量
Ａｂｏｖｅｇｒｏｕｎｄｂｉｏｍａｓｓ
（ｋｇ／ｈｍ２）
标准差
Ｓｔａｎｄａｒｄ
ｄｅｖｉａｔｉｏｎ
第１次草地调查产草量［３］
Ｔｈｅｆｉｒｓｔｓｕｒｖｅｙｏｆｔｈｅｇｒａｓｓ
ｙｉｅｌｄｏｆｇｒａｓｓｌａｎｄ（ｋｇ／ｈｍ２）
低地草甸Ｌｏｗｌａｎｄｍｅａｄｏｗ 放牧Ｇｒａｚｅ １６６８ １４１６．３ ６１４．１ ９８１
高寒草甸Ａｌｐｉｎｅｍｅａｄｏｗ 放牧Ｇｒａｚｅ ３１５３ ２１３．６ １１１．５ ９０９
山地草甸 Ｍｏｕｎｔａｉｎｍｅａｄｏｗ 打草场Ｃｌｉｐｐｉｎｇｐａｓｔｕｒｅ １９４１ １３２３．０ ４０８．５ １６８３
放牧Ｇｒａｚｅ ２２２７ ５２９．９ ３９５．５
温性草甸草原 Ｗａｒｍｍｅａｄｏｗｓｔｅｐｐｅ 放牧Ｇｒａｚｅ １３５７ ６９０．９ ４０３．３ ８０６
温性草原Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｓｔｅｐｐｅ 打草场Ｃｌｉｐｐｉｎｇｐａｓｔｕｒｅ １５８０ １０９５．８ ４３７．４ ５５４
放牧Ｇｒａｚｅ １４６１ ６５６．０ ４１４．２
温性草原化荒漠 Ｗａｒｍｄｅｓｅｒｔｓｔｅｐｐｅ 放牧Ｇｒａｚｅ １０３９ ３７６．８ ４６１．５ ３８８
温性荒漠 Ｗａｒｍｄｅｓｅｒｔ 放牧Ｇｒａｚｅ ９８６ ２８７．８ １４２．７ ３２８
温性荒漠化草原 Ｗａｒｍｄｅｓｅｒｔｇｒａｓｓｌａｎｄ 放牧Ｇｒａｚｅ １０２３ ４５９．５ ３３５．１ ３４１
２．２　草地植被地上生物量与各要素回归分析
根据相关性统计分析表明，新疆伊犁地区草地植被地上生物量与 ＮＤＶＩ、ＥＶＩ、海拔、年降水、年均气温、积
温、干燥度、湿润指数等要素之间复相关系数（犚２）平均达０．７，有较强的相关性。从图２中可以看到：地上生物量
随着年降水量、ＮＤＶＩ和ＥＶＩ的增加逐渐升高；与海拔、湿润指数、年均气温、≥０℃年积温、≥１０℃年积温、干
燥度的增加呈∩型变化趋势。这与新疆伊犁地区草地类型分布规律相吻合，在海拔１０５０ｍ以下，主要为温性荒
漠化草原或温性荒漠，地上生物量较低；在海拔３０００ｍ以上，平均气温与积温较低，地上生物量也较低；在海拔
１５００～２５００ｍ，主要分布有山地草甸、草甸草原，多为打草场，相对而言地上生物量较高。
２．３　单因素驱动下的新疆伊犁地区草地植被地上生物量反演
根据地上生物量与ＮＤＶＩ、ＥＶＩ、海拔、年降水、年均气温、积温、干燥度、湿润指数等要素的回归方程，通过
ＳｐａｔｉａｌＡｎａｌｙｓｔ工具－地图代数－栅格计算器，反演出伊犁草地植被地上生物量（图３）。
从图中可以看到，根据海拔、年均气温、≥０℃年积温、≥１０℃年积温、ＮＤＶＩ、ＥＶＩ等要素的地上生物量反演
结果有很好效果。而年降水量、干燥度、湿润指数等要素地上生物量反演的效果不是很理想，主要与年降水量、干
燥度、湿润指数等基础数据的质量有关。
８２ 草　业　学　报 第２４卷
图２　地上生物量与不同要素的回归分析
犉犻犵．２　犚犲犵狉犲狊狊犻狅狀犪狀犪犾狔狊犻狊狅犳狋犺犲犪犫狅狏犲犵狉狅狌狀犱
犫犻狅犿犪狊狊狑犻狋犺犱犻犳犳犲狉犲狀狋犳犪犮狋狅狉
　
９２第６期 张旭琛　等：新疆伊犁地区草地植被地上生物量遥感反演
图３　单因素的地上生物量反演
犉犻犵．３　犜犺犲犪犫狅狏犲犵狉狅狌狀犱犫犻狅犿犪狊狊
犻狀狏犲狉狊犲犱狑犻狋犺犲犪犮犺犳犪犮狋狅狉
　
０３ 草　业　学　报 第２４卷
续图３　单因素的地上生物量反演
犆狅狀狋犻狀狌犲犱犉犻犵．３　犜犺犲犪犫狅狏犲犵狉狅狌狀犱犫犻狅犿犪狊狊犻狀狏犲狉狊犲犱狑犻狋犺犲犪犮犺犳犪犮狋狅狉
表２　各项要素权重参数
犜犪犫犾犲２　犈犪犮犺犳犪犮狋狅狉狑犲犻犵犺狋狆犪狉犪犿犲狋犲狉狊
要素
Ｆａｃｔｏｒ
权重参数
Ｗｅｉｇｈｔｉｎｇｐａｒａｍｅｔｅｒｓ
要素
Ｆａｃｔｏｒ
权重参数
Ｗｅｉｇｈｔｉｎｇｐａｒａｍｅｔｅｒｓ
海拔Ａｌｔｉｔｕｄｅ ０．３００ 干燥度Ａｒｉｄｉｔｙ ０．０２５
年均气温Ａｖｅｒａｇｅａｎｎｕａｌｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ０．１５０ 湿润指数 Ｈｕｍｉｄｉｔｙｉｎｄｅｘ ０．０２５
≥０℃年积温≥０℃ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ０．０５０ ８月ＥＶＩ指数ＥＶＩｉｎｄｅｘｉｎＡｕｇｕｓｔ ０．０２５
≥１０℃年积温≥１０℃ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ０．０２５ ８月ＮＤＶＩ指数ＮＤＶＩｉｎｄｅｘｉｎＡｕｇｕｓｔ ０．３００
年均降雨Ａｖｅｒａｇｅａｎｎｕａｌｒａｉｎｆａｌ ０．１００
２．４　地上生物量综合反演
图４　草地地上生物量综合反演结果
犉犻犵．４　犜犺犲犪犫狅狏犲犵狉狅狌狀犱犫犻狅犿犪狊狊狅犳犵狉犪狊狊犾犪狀犱
狑犻狋犺犻狀狋犲犵狉犪狋犲犱犿狅犱犲犾
为了平衡各要素对地上生物量的影响，运用主成
分分析法，分析了 ＮＤＶＩ、ＥＶＩ、海拔、年降水、年均气
温、积温、干燥度、湿润指数等各项因子对地上生物量
影响权重参数，融合各因子对伊犁地上生物量贡献（表
２）。采用加权统计分析方法，运用 ＡｒｃＧＩＳ软件进行
插值分析，反演１ｋｍ分辨率的新疆伊犁地区草地植
被地上生物量的空间分布图（图４）。
从反演的地上生物量空间分布图分析，新疆伊犁
地区草地植被地上生物量呈明显的地带性分布规律：
高海拔地带的高寒草甸产草量在５００ｋｇ／ｈｍ２ 左右；
低海拔地带的荒漠化草原和温性荒漠产草量在５００
ｋｇ／ｈｍ２ 以下；海拔为１５００～２０００ｍ的半山地带的山
地草甸和草甸草原产草量在１３００ｋｇ／ｈｍ２ 左右。昭
苏县、特克斯县、新源县以及尼勒克县地上生物量分布
较高；而霍城县、察布查尔锡伯自治县、巩留县以及伊宁县处在河谷地带，地上生物量较低。
通过对反演的地上生物量数据进行频度统计分析（图５），反演数据符合正态分布。最高值为１８３９．３４
ｋｇ／ｈｍ２，频度分布最大值的地上生物量为１２００～１３００ｋｇ／ｈｍ２，而５００～１６００ｋｇ／ｈｍ２ 的地上生物量数据占总
１３第６期 张旭琛　等：新疆伊犁地区草地植被地上生物量遥感反演
生物量的８８％，与伊犁地区草地平均地上生物基本吻合。
２．５　新疆伊犁地区草地植被地上生物量反演结果验证
本文用另一组５７个样地的样方数据与反演数据进行相关性分析（图６）。结果表明，其散点分布基本聚集在
１∶１周边，估计值与实测值之间的相关系数犚２＝０．８５３２；相关方程斜率为１．００３９，趋近于１。方差分析结果，犉
值为３１９．７８５，犘＜０．００１，表明回归极显著。估计值与实测值之间的均方根误差（犚犕犛犈）为２１６．５５９ｋｇ／ｈｍ２，总
体偏离约为２２．９２５７％，平均预测精度达８０％。
图５　地上生物量频度分布
犉犻犵．５　犉狉犲狇狌犲狀犮狔犱犻狊狋狉犻犫狌狋犻狅狀狅犳狋犺犲犪犫狅狏犲犵狉狅狌狀犱犫犻狅犿犪狊狊
　
图６　反演数据与实测数据相关关系
犉犻犵．６　犚犲犾犪狋犻狅狀狊犺犻狆狅犳狋犺犲狊犻犿狌犾犪狋犲犱犱犪狋犪狑犻狋犺狋犺犲犿犲犪狊狌狉犲犱犱犪狋犪
　
３　结论
１）调查统计分析表明，新疆伊犁地区草地植被地上生物量平均７０４．９６ｋｇ／ｈｍ２，与第一次全国草地资源调查
产草量比较：山地草甸、草甸草原、温性草原、打草场产草量趋于稳定；而荒漠草原、温性荒漠及高寒草甸产草量有
下降趋势。
２）新疆伊犁地区草地植被地上生物量与ＮＤＶＩ、ＥＶＩ、海拔、年降水、年均气温、积温、干燥度、湿润指数等各
项因子具有一定的相关性，相关系数犚２ 平均达０．７以上；但单因子的地上生物量反演并不完全有较好的效果，这
与各要素的原数据质量有关系。
３）采用多数据源对新疆伊犁地区草地植被地上生物量在空间上的反演，可以反映伊犁地区草地植被地上生
物量的分布规律。反演结果得到检验，并通过与实测数据的验证，预测精度约８０％，可以为新疆伊犁地区草地资
源合理利用与评价提供参数。
犚犲犳犲狉犲狀犮犲狊：
［１］　ＦａｎｇＪＹ，ＬｉｕＧＨ，ＸｕＳＬ．ＢｉｏｍａｓｓａｎｄｎｅｔｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｏｆｆｏｒｅｓｔｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｉｎＣｈｉｎａ．ＡｃｔａＥｃｏｌｏｇｉｃａＳｉｎｉｃａ，１９９６，１６（５）：
４７９５０８．
［２］　ＦｅｎｇＺＷ，ＷａｎｇＸＫ，ＷｕＧ．ＴｈｅＢｉｏｍａｓｓａｎｄＰｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙｏｆＦｏｒｅｓｔＥｃｏｓｙｓｔｅｍＣｈｉｎａ［Ｍ］．Ｂｅｉｊｉｎｇ：ＳｃｉｅｎｃｅＰｒｅｓｓ，１９９９：
１６．
［３］　ＴｈｅＭｉｎｉｓｔｒｙｏｆＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅＡｎｉｍａｌＨｕｓｂａｎｄｒｙａｎｄＶｅｔｅｒｉｎａｒｙＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＴｈｅＰｅｏｐｌｅ’ｓＲｅｐｕｂｌｉｃｏｆＣｈｉｎａ．ＲａｎｇｅｌａｎｄＲｅ
ｓｏｕｒｃｅｓｏｆＣｈｉｎａ［Ｍ］．Ｂｅｉｊｉｎｇ：ＣｈｉｎａＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅＰｒｅｓｓ，１９９４．
［４］　ＮｉＪ．ＣａｒｂｏｎｓｔｏｒａｇｅｉｎｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓｏｆＣｈｉｎａ：ｅｓｔｉｍａｔｅｓａｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔｓｐａｔｉａｌｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｓａｎｄｔｈｅｉｒｒｅｓｐｏｎｓｅｓｔｏｃｌｉｍａｔｅ
ｃｈａｎｇｅ．ＣｌｉｍａｔｉｃＣｈａｎｇｅ，２００１，４９（３）：３３９３５８．
［５］　ＮｉＪ．ＣａｒｂｏｎｓｔｏｒａｇｅｉｎｇｒａｓｓｌａｎｄｓｏｆＣｈｉｎａ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＡｒｉｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓ，２００２，５０（２）：２０５２１８．
［６］　ＦａｎｇＪＹ，ＬｉｕＧＨ，ＸｕＳＬ．ＣａｒｂｏｎＰｏｏｌｏｆＥｃｏｓｙｓｔｅｍＣｈｉｎｅｓｅ［Ｍ］．Ｂｅｉｊｉｎｇ：ＣｈｉｎａＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔＳｃｉｅｎｃｅＰｒｅｓｓ，１９９６．
［７］　ＮｉＪ．ＦｏｒａｇｅｙｉｅｌｄｂａｓｅｄｃａｒｂｏｎｓｔｏｒａｇｅｉｎｇｒａｓｓｌａｎｄｓｏｆＣｈｉｎａ．ＣｌｉｍａｔｉｃＣｈａｎｇｅ，２００４，６７（２３）：２３７２４６．
［８］　ＮｉＪ．ＥｓｔｉｍａｔｉｎｇｎｅｔｐｒｉｍａｒｙｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙｏｆｇｒａｓｓｌａｎｄｓｆｒｏｍｆｉｅｌｄｂｉｏｍａｓｓｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓｉｎｔｅｍｐｅｒａｔｅｎｏｒｔｈｅｒｎＣｈｉｎａ．Ｐｌａｎｔ
Ｅｃｏｌｏｇｙ，２００４，１７４（２）：２１７２３４．
２３ 草　业　学　报 第２４卷
［９］　ＰｕＳＬ，ＦａｎｇＪＹ，ＨｅＪＳ，犲狋犪犾．ＳｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｇｒａｓｓｌａｎｄｂｉｏｍａｓｓｉｎＣｈｉｎａ．ＡｃｔａＰｈｙｔｏｅｃｏｌｏｇｉｃａＳｉｎｉｃａ，２００４，
２８（４）：４９１４９８．
［１０］　ＤｅｎｇＬ，ＳｈａｎｇｇｕａｎＺＰ．ＤｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｎａｔｕｒａｌｇｒａｓｓｌａｎｄｂｉｏｍａｓｓａｎｄｉｔｓｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｗｉｔｈｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇｆａｃｔｏｒｓｉｎＳｈａｎｘｉ．Ａｃ
ｔａＡｇｒｅｓｔｉａＳｉｎｉｃａ，２０１２，２０（５）：８２５８３５．
［１１］　ＬｉＪＬ，ＪｉａｎｇＰ，ＬｉａｎｇＴＧ．Ｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓｅｓ，ｃｏｎｔｅｎｔｓａｎｄｐｒｏｓｐｅｃｔｓｏｆｇｒａｓｓｌａｎｄｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｓｃｉｅｎｃｅｉｎＣｈｉｎａ．
ＧｒａｓｓｌａｎｄｏｆＣｈｉｎａ，１９９８，（３）：５３５６．
［１２］　ＰｅｎｇＳＬ，ＧｕｏＺＨ，ＷａｎｇＢＳ．ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｏｆＲＳａｎｄＧＩＳｏｎｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｅｃｏｌｏｇｙ．ＣｈｉｎｅｓｅＪｏｕｒｎａｌｏｆＥｃｏｌｏｇｙ，
１９９９，１８（５）：５２６４．
［１３］　ＬｅｆｓｋｙＭＡ，ＨａｒｄｉｎｇＤ，ＣｏｈｅｎＷＢ，犲狋犪犾．Ｓｕｒｆａｃｅｌｉｄａｒｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｏｆｂａｓａｌａｒｅａａｎｄｂｉｏｍａｓｓｉｎｄｅｃｉｄｕｏｕｓｆｏｒｅｓｔｓｏｆ
ｅａｓｔｅｒｎＭａｒｙｌａｎｄ，ＵＳＡ．ＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇｏｆＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，１９９８，６７（１）：８３９０．
［１４］　ＷａｎｇＪＷ，ＣｈｅｎＧ．Ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｉｎｄｅｘａｎｄｂｉｏｍａｓｓｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｆｏｒｇｒａｓｓｌａｎｄ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＹｕｎｎａｎＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，
２００６，２１（３）：３７２３７５．
［１５］　ＢｅｅｒｉＯ，ＰｈｉｌｉｐｓＲ，ＨｅｎｄｒｉｃｋｓｏｎＪ，犲狋犪犾．Ｅｓｔｉｍａｔｉｎｇｆｏｒａｇｅｑｕａｎｔｉｔｙａｎｄｑｕａｌｉｔｙｕｓｉｎｇａｅｒｉａｌｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌｉｍａｇｅｒｙｆｏｒ
ｎｏｒｔｈｅｒｎｍｉｘｅｄｇｒａｓｓｐｒａｉｒｉｅ．ＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇｏｆＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，２００７，１１０（２）：２１６２２５．
［１６］　ＣｈｏＭＡ，ＳｋｉｄｍｏｒｅＡ，ＣｏｒｓｉＦ，犲狋犪犾．Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆｇｒｅｅｎｇｒａｓｓ／ｈｅｒｂｂｉｏｍａｓｓｆｒｏｍａｉｒｂｏｒｎｅｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌｉｍａｇｅｒｙｕｓｉｎｇ
ｓｐｅｃｔｒａｌｉｎｄｉｃｅｓａｎｄｐａｒｔｉａｌｌｅａｓｔｓｑｕａｒｅｓｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ．ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒｎａｌｏｆＡｐｐｌｉｅｄＥａｒｔｈＯｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓａｎｄＧｅｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，
２００７，９（４）：４１４４２４．
［１７］　ＺｈａｎｇＹＮ，ＮｉｕＪＭ，ＺｈａｎｇＱ，犲狋犪犾．Ａｄｉｓｃｕｓｓｉｏｎｏｎａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｏｆｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｉｎｄｅｘｆｏｒｅｓｔｉｍａｔｉｎｇａｂｏｖｅｇｒｏｕｎｄｂｉｏｍａｓｓｏｆ
ｔｙｐｉｃａｌｓｔｅｐｐｅ．ＡｃｔａＰｒａｔａｃｕｌｔｕｒａｅＳｉｎｉｃａ，２０１２，２１（１）：２２９２３８．
［１８］　ＨｕａｎｇｆｕＪＹ，ＭａｏＦＸ，ＬｕＸＳ．ＡｎａｌｙｓｉｓｏｆｇｒａｓｓｌａｎｄｒｅｓｏｕｒｃｅｓｉｎｓｏｕｔｈｗｅｓｔＣｈｉｎａ．ＡｃｔａＰｒａｔａｃｕｌｔｕｒａｅＳｉｎｉｃａ，２０１２，
２１（１）：７５８２．
［１９］　ＦａｎＹＪ，ＨｏｕＸＹ，ＳｈｉＨＸ，犲狋犪犾．Ｅｆｆｅｃｔｏｆｃａｒｂｏｎｃｙｃｌｉｎｇｉｎｇｒａｓｓｌａｎｄｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓｏｎｃｌｉｍａｔｅｗａｒｍｉｎｇ．ＡｃｔａＰｒａｔａｃｕｌｔｕｒａｅ
Ｓｉｎｉｃａ，２０１２，２１（３）：２９４３０２．
［２０］　ＬｉｕＪＹ，ＸｕＸＬ，ＳｈａｏＱＱ．Ｔｈｅｓｐａｔｉａｌａｎｄｔｅｍｐｏｒａｌｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｇｒａｓｓｌａｎｄｄｅｇｒａｄａｔｉｏｎｉｎｔｈｅｔｈｒｅｅｒｉｖｅｒｈｅａｄｗａｔｅｒｓ
ｒｅｇｉｏｎｉｎＱｉｎｇｈａｉＰｒｏｖｉｎｃｅ．ＡｃｔａＧｅｏｇｒａｐｈｉｃａＳｉｎｉｃａ，２００８，６３（４）：３６４３７６．
［２１］　ＷａｎｇＪＢ，ＬｉｕＪＹ，ＳｈａｏＱ Ｑ，犲狋犪犾．Ｓｐａｔｉａｌｔｅｍｐｏｒａｌｐａｔｔｅｒｎｓｏｆｎｅｔｐｒｉｍａｒｙｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙｆｏｒ１９８８－２００４ｂａｓｅｄｏｎ
ＧＬＯＰＥＭＣＥＶＳＡｍｏｄｅｌｉｎｔｈｅ“ｔｈｒｅｅｒｉｖｅｒｈｅａｄｗａｔｅｒｓ”ｒｅｇｉｏｎｏｆＱｉｎｇｈａｉＰｒｏｖｉｎｃｅ，Ｃｈｉｎａ．ＣｈｉｎｅｓｅＪｏｕｒｎａｌｏｆＰｌａｎｔＥｃｏｌｏ
ｇｙ，２００９，３３（２）：２５４２６９．
［２２］　ＸｕＢ，ＹａｎｇＸ，ＴａｏＷ，犲狋犪犾．ＭＯＤＩＳ－ｂａｓｅｄｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｏｆｇｒａｓｓｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｉｎＣｈｉｎａ．ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒｎａｌ
ｏｆＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇ，２００８，２９：５３１３５３２７．
［２３］　ＪｉｎＹ，ＹａｎｇＸ，ＱｉｕＪ，犲狋犪犾．Ｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｂａｓｅｄｂｉｏｍａｓｓｅｓｔｉｍａｔｉｏｎａｎｄｉｔｓｓｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌｖａｒｉａｔｉｏｎｓｉｎｔｅｍｐｅｒａｔｅｇｒａｓｓ
ｌａｎｄ，ＮｏｒｔｈｅｒｎＣｈｉｎａ．ＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇ，２０１４，６：１４９６１５１３．
［２４］　ＳｏｎｇＷ，ＪｉａＨ，ＬｉｕＳ，犲狋犪犾．ＡＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇＢａｓｅｄＦｏｒａｇｅＢｉｏｍａｓｓＹｉｅｌｄＩｎｖｅｒｓｉｏｎＭｏｄｅｌｏｆＡｌｐｉｎｅｃｏｌｄＭｅａｄｏｗｄｕｒｉｎｇ
ＧｒａｓｓｗｉｔｈｅｒｉｎｇＰｅｒｉｏｄｉｎＴｈｒｅｅｒｉｖｅｒＷａｔｅｒｓａｒｅａ［Ｃ］．Ｂｅｉｊｉｎｇ：ＩＯＰＰｕｂｌｉｓｈｉｎｇ，２０１４．
［２５］　ＺｈａｏＦ，ＸｕＢ，ＹａｎｇＸ，犲狋犪犾．ＲｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｅｓｔｉｍａｔｅｓｏｆｇｒａｓｓｌａｎｄａｂｏｖｅｇｒｏｕｎｄｂｉｏｍａｓｓｂａｓｅｄｏｎＭＯＤＩＳｎｅｔｐｒｉｍａｒｙ
ｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ（ＮＰＰ）：ＡｃａｓｅｓｔｕｄｙｉｎｔｈｅＸｉｌｉｎｇｏｌｇｒａｓｓｌａｎｄｏｆｎｏｒｔｈｅｒｎＣｈｉｎａ．ＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇ，２０１４，６：５３６８５３８６．
［２６］　ＸｕＤ，ＧｕｏＸ，ＬｉＺ，犲狋犪犾．Ｍｅａｓｕｒｉｎｇｔｈｅｄｅａｄｃｏｍｐｏｎｅｎｔｏｆｍｉｘｅｄｇｒａｓｓｌａｎｄｗｉｔｈｌａｎｄｓａｔｉｍａｇｅｒｙ．ＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇｏｆＥｎｖｉ
ｒｏｎｍｅｎｔ，２０１４，１４２：３３４３．
［２７］　ＺｈｏｕＬ，ＸｉｎＸＰ，ＬｉＧ，犲狋犪犾．Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｐｒｏｇｒｅｓｓｏｎｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｎｇｒａｓｓｌａｎｄｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ．Ｐｒａｔａｃｕｌｔｕｒａｌ
Ｓｃｉｅｎｃｅ，２００９，２６（４）：２０２７．
［２８］　ＺｈａｎｇＫ，ＧｕｏＮ，ＷａｎｇＲＹ，犲狋犪犾．ＨｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｓｆｏｒａｂｏｖｅｇｒｏｕｎｄｆｒｅｓｈｂｉｏｍａｓｓｉｎＧａｎ
ｎａｎｇｒａｓｓｌａｎｄ．ＰｒａｔａｃｕｌｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ，２００９，２６（１１）：４４５０．
［２９］　ＣｈｕＤ，ＰｕｂｕＣＲ，ＤｅｊｉＹＺ，犲狋犪犾．ＡｂｏｖｅｇｒｏｕｎｄｂｉｏｍａｓｓｅｓｔｉｍａｔｅｍｅｔｈｏｄｓｏｆｇｒａｓｓｌａｎｄｉｎｔｈｅｃｅｎｔｒａｌＴｉｂｅｔ．Ｊｏｕｒｎａｌｏｆ
ＭｏｕｎｔａｉｎＳｃｉｅｎｃｅ，２０１３，３１（１１）：６６４６７１．
［３０］　ＣａｓａｓＡ，ＲｉａｏＤ，ＵｓｔｉｎＳ，犲狋犪犾．Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆｗａｔｅｒｒｅｌａｔｅｄｂｉｏｃｈｅｍｉｃａｌａｎｄｂｉｏｐｈｙｓｉｃａｌｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓｕｓｉｎｇｍｕｌｔｉ
ｔｅｍｐｏｒａｌａｉｒｂｏｒｎｅｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌｄａｔａａｎｄｉｔｓｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｔｏＭＯＤＩＳｓｐｅｃｔｒａｌｒｅｓｐｏｎｓｅ．ＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇｏｆＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，
２０１４，１４８：２８４１．
［３１］　ＱｉａｎＹＲ，ＹａｎｇＦ，ＹｕＪ，犲狋犪犾．ＶｅｇｅｔａｔｉｏｎｉｎｄｅｘｆｅａｔｕｒｅａｎｄｓｐａｔｉａｌｔｅｍｐｏｒａｌｐｒｏｃｅｓｓａｎａｌｙｓｉｓｏｆｄｅｓｅｒｔｇｒａｓｓｌａｎｄｉｎｔｈｅＦｕ
ｋａｎｇａｒｅａｏｆＸｉｎｊｉａｎｇ．ＡｃｔａＰｒａｔａｃｕｌｔｕｒａｅＳｉｎｉｃａ，２０１３，２２（３）：２５３２．
［３２］　ＨｕａｎｇＪＦ，ＳａｎｇＣＱ，ＦｅｎｇＺＷ．Ｔｈｅｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｄｙｎａｍｉｃｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｍｏｄｅｌｏｆｔｈｅｇｒａｓｓｙｉｅｌｄｏｆｎａｔｕｒａｌｇｒａｓｓｌａｎｄｉｎ
ｔｈｅｍｉｄｄｌｅｓｅｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅＴｉａｎｓｈａｎ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮａｔｕｒａｌＲｅｓｏｕｒｃｅｓ，１９９３，８（１）：１０１７．
［３３］　ＬｉａｎｇＴＧ，ＣｈｅｎＱＧ．ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎｔｈｅｄｙｎａｍｉｃｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｍｏｄｅｌｏｆｇｒａｓｓｌａｎｄｒｅｓｏｕｒｃｅｓｙｉｅｌｄｉｎＦｕｋａｎｇｃｏｕｎｔｙｏｆＸｉｎｊｉａｎｇ．
３３第６期 张旭琛　等：新疆伊犁地区草地植被地上生物量遥感反演
ＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ，１９９６，（１）：２７３２．
［３４］　ＺｈａｏＷＹ，ＬｉＪＬ，ＣｈｅｎＹＮ．ＣｈａｎｇｅｓｏｆｅｃｏｃａｐａｃｉｔｙａｎｄｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｓｕｓｔａｉｎａｂｉｌｉｔｙｉｎｔｈｅｎｏｒｔｈＴｉａｎｓｈａｎＭｏｕｎｔａｉｎｓｒｅｇｉｏｎ：
ｔａｋｉｎｇＦｕｋａｎｇｃｏｕｎｔｙａｓａｃａｓｅｏｆｓｔｕｄｙ．ＡｃｔａＥｃｏｌｏｇｉｃａＳｉｎｉｃａ，２００８，２８（９）：４３６３４３７１．
［３５］　ＱｉａｎＹＲ，ＹａｎｇＦ，ＬｉＪＬ，犲狋犪犾．ＹｉｅｌｄａｎｄａｎｉｍａｌｆｅｅｄｂａｌａｎｃｅｏｆｔｙｐｉｃａｌｇｒａｓｓｌａｎｄｉｎＸｉｎｊｉａｎｇＦｕｋａｎｇｕｓｉｎｇ３Ｓｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ．
ＰｒａｔａｃｕｌｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ，２０１３，３０（９）：１３３０１３３７．
［３６］　ＹａｎｇＦ，ＱｉａｎＹＲ，ＬｉＪＬ，犲狋犪犾．ＤｅｇｒａｄａｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓａｎｄｃａｕｓｅｓｏｆｄｅｓｅｒｔｇｒａｓｓｌａｎｄｉｎｔｈｅｎｏｒｔｈｅｒｎＴｉａｎｓｈａｎ
Ｍｏｕｎｔａｉｎｓ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮａｔｕｒａｌＲｅｓｏｕｒｃｅｓ，２０１１，２６（８）：１３０６１３１４．
［３７］　ＺｈａｏＷＹ．ＴｉａｎｓｈａｎＭｏｕｎｔａｉｎｓＤｅｓｅｒｔＧｒａｓｓｌａｎｄＤｅｇｒａｄａｔｉｏｎＣｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆＴｙｐｉｃａｌＭｅｃｈａｎｉｓｍａｎｄＲｅｃｏｖｅｒｙａｎｄＲｅ
ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＲｅｓｅａｒｃｈ［Ｄ］．Ｎａｎｊｉｎｇ：ＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，２００６：２５．
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４３ 草　业　学　报 第２４卷
犇犗犐：１０．１１６８６／犮狔狓犫２０１４４７３ 犺狋狋狆：／／犮狔狓犫．犾狕狌．犲犱狌．犮狀
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不同刈割强度下草地群落、层片及物种的补偿性生长
王丽华１，２，刘尉３，王金牛２，干友民１，吴彦２
（１．四川农业大学动物科技学院，四川 成都６１１１００；２．中国科学院成都生物研究所，四川 成都６１００４１；
３．四川农业大学林学院，四川 成都６１１１００）
摘要：群落中不同层片物种对刈割的响应有所不同，探讨不同刈割强度下群落各层片物种的补偿性生长对提高群
落生产力具有重要意义。本试验以水热条件较好的南方草地———重庆云阳岐山草场为研究样地，采用梯度刈割方
式（不刈割、留茬１０ｃｍ、留茬６ｃｍ），进而研究不同刈割强度下，草地植物群落、层片以及物种补偿性生长的响应。
结果发现，１）中度刈割（ＭＣ）下群落生物量恢复最快，而重度刈割下群落地上相对生长速率最大；２）生长季末时，中
度和重度刈割下地上部分均实现了超补偿生长；３）顶层物种在中度刈割下地上相对生长速率（ｒｅｌａｔｉｖｅｇｒｏｗｔｈｒａｔｅ，
ＲＧＲ）最大，而中层物种在重度下最大；４）中度刈割下，群落的顶层物种生物量与群落生物量显著正相关，重度刈割
下，顶层和中层物种生物量与群落整体生物量正相关，底层物种生物量与群落总生物量在两种刈割强度下均不相
关；５）物种水平上芭茅、鸭茅和白三叶生物量变化与群落地上生物量变化基本一致。研究结果表明，在草地群落
中，不同层片物种对刈割的响应存在差异，中度刈割更利于顶层物种的超补偿生长，重度刈割则有利于中层物种的
超补偿生长。因此根据不同层片物种所占群落的比重确定草地刈割强度能更有效发挥草地的增产潜力。
关键词：刈割；生物量；补偿生长；层片；物种　　
犜犺犲犮狅犿狆犲狀狊犪狋狅狉狔犵狉狅狑狋犺狅犳狆犾犪狀狋犮狅犿犿狌狀犻狋狔，狊狔狀狌狊犻犪犪狀犱狊狆犲犮犻犲狊狌狀犱犲狉犱犻犳犳犲狉犲狀狋
犮犾犻狆狆犻狀犵犻狀狋犲狀狊犻狋狔
ＷＡＮＧＬｉＨｕａ１，２，ＬＩＵ Ｗｅｉ３，ＷＡＮＧＪｉｎＮｉｕ２，ＧＡＮＹｏｕＭｉｎ１，ＷＵＹａｎ２
１．犆狅犾犾犲犵犲狅犳犃狀犻犿犪犾犛犮犻犲狀犮犲犪狀犱犜犲犮犺狀狅犾狅犵狔，犛犻犮犺狌犪狀犃犵狉犻犮狌犾狋狌狉犲犝狀犻狏犲狉狊犻狋狔，犆犺犲狀犵犱狌６１１１００，犆犺犻狀犪；２．犆犺犲狀犵犱狌犐狀狊狋犻狋狌狋犲狅犳
犅犻狅犾狅犵狔，犆犺犻狀犲狊犲犃犮犪犱犲犿狔狅犳犛犮犻犲狀犮犲狊，犆犺犲狀犵犱狌６１００４１，犆犺犻狀犪；３．犆狅犾犾犲犵犲狅犳犉狅狉犲狊狋狉狔，犛犻犮犺狌犪狀犃犵狉犻犮狌犾狋狌狉犲犝狀犻狏犲狉狊犻狋狔，犆犺犲狀犵
犱狌６１１１００，犆犺犻狀犪
犃犫狊狋狉犪犮狋：Ｔｈｅｓｐｅｃｉｅｓｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｌａｙｅｒｓｉｎｃｏｍｍｕｎｉｔｙｈａｖｅｖａｒｉｏｕｓｒｅｓｐｏｎｓｅｓｔｏｃｌｉｐｐｉｎｇ，ｗｈｉｃｈｃｒｕｃｉａｌｙａｆｆｅｃｔ
ｔｈｅｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎａｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅｗｈｏｌｅｃｏｍｍｕｎｉｔｙａｎｄｉｔｓｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ．Ｔｈｕｓ，ｔｈｉｓｓｔｕｄｙａｉｍｓｔｏｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅｔｈｅ
ｃｏｍｐｅｎｓａｔｏｒｙｅｆｆｅｃｔｓｏｆｇｒａｓｓｌａｎｄｃｏｍｍｕｎｉｔｙａｎｄｄｉｆｆｅｒｅｎｔｌａｙｅｒｏｆｓｐｅｃｉｅｓ，ａｎｄｔｈｒｅｅｃｌｉｐｐｉｎｇｉｎｔｅｎｓｉｔｉｅｓｗｅｒｅ
ｃｏｎｄｕｃｔｅｄｉｎＱｉｓｈａｎｐａｓｔｕｒｅｏｆＣｈｏｎｇｑｉｎｇｉｎｔｈｅｇｒｏｗｉｎｇｓｅａｓｏｎ．Ｔｈｅｓｔｕｄｙｆｏｕｎｄｔｈａｔ，１）ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ
ａｂｏｖｅｇｒｏｕｎｄｂｉｏｍａｓｓｒｅｃｏｖｅｒｅｄｍｏｒｅｑｕｉｃｋｌｙａｔｍｏｄｅｒａｔｅｃｌｉｐｐｉｎｇｒａｔｅｔｈａｎｔｈａｔａｔｈｉｇｈｃｌｉｐｐｉｎｇｒａｔｅ，ｗｈｉｌｅｔｈｅ
ａｂｏｖｅｇｒｏｕｎｄｒｅｌａｔｉｖｅｇｒｏｗｔｈｒａｔｅ（ＲＧＲ）ｒｅａｃｈｅｄｔｈｅｈｉｇｈｅｓｔａｔｔｈｅｈｉｇｈｃｌｉｐｐｉｎｇｒａｔｅ；２）ａｔｔｈｅｅｎｄｏｆｇｒｏｗｉｎｇ
ｓｅａｓｏｎ，ＲＧＲｏｆｔｈｅｔｏｐｌａｙｅｒｒｅａｃｈｅｄｍａｘｉｍｕｍａｔｍｏｄｅｒａｔｅｃｌｉｐｐｉｎｇｉｎｔｅｎｓｉｔｙ，ａｎｄｔｈｅｍｉｄｄｌｅｌａｙｅｒｏｆＲＧＲ
ｗａｓｒｅａｃｈｅｄｍａｘｉｍｕｍａｔｈｉｇｈｃｌｉｐｐｉｎｇｉｎｔｅｎｓｉｔｙ；３）ｔｈｅｍｏｄｅｒａｔｅｃｌｉｐｐｉｎｇｉｎｔｅｎｓｉｔｙａｐｐｒｏｐｒｉａｔｅｄｔｈｅｏｖｅｒｃｏｍ
ｐｅｎｓａｔｏｒｙｇｒｏｗｔｈｆｏｒｔｈｅｔａｌｐｌａｎｔｓ，ｈｏｗｅｖｅｒ，ｔｈｅｈｉｇｈｃｌｉｐｐｉｎｇｉｎｔｅｎｓｉｔｙｗａｓｓｕｉｔａｂｌｅｆｏｒｔｈｅｍｉｄｄｌｅｓｐｅｃｉｅｓ；
第２４卷　第６期
Ｖｏｌ．２４，Ｎｏ．６
草　业　学　报
ＡＣＴＡＰＲＡＴＡＣＵＬＴＵＲＡＥＳＩＮＩＣＡ
２０１５年６月
Ｊｕｎｅ，２０１５
收稿日期：２０１４１１１５；改回日期：２０１５０２１１
基金项目：中国科学院战略性先导科技专项（ＸＤＡ０５０５０４０４）和国家科技支撑计划子课题（２０１１ＢＡＣ０９Ｂ０４０２０３）资助。
作者简介：王丽华（１９８６）女，河南郑州人，在读博士。Ｅｍａｉｌ：ｘｉａｏｘｉｂｉｎｇ００１１＠１６３．ｃｏｍ
通讯作者Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇａｕｔｈｏｒ．Ｅｍａｉｌ：ｇａｎｙｏｕｍｉｎ１９５４＠１６３．ｃｏｍ；ｗｕｙａｎ＠ｃｉｂ．ａｃ．ｃｎ