全 文 ：第 9 卷
V o l
.
9
第 3 期
N o
.
3
草 地 学 报 2 0 0 1
A C T A A G R E S T IA S IN IC A S
e P t
.
年 9 月
2 0 0 1
文章编号 : 10 0 7 一 0 4 3 5 (2 0 0 1 )0 3 一 0 2 32 一0 7
高寒草甸牧草产量形成过程及与
气象因子的关联分析 ‘
李英年 , 周华冲 , 沈振西
(中国科学院西北高原生物研究所 , 西宁 8 1 0 0 0 1)
摘要 : 高寒草甸牧草产 量的形成过程与生物量的积累过程和 自然界各种生 物种群消长规律一样 , 可用逻辑斯谛生
长 函数来描述 。 随着季节的进程 , 依环境条件的周期变化表现为有缓慢积累一快速增加一相对稳定一折损减少等 4
个阶段 。
对气象因子影响高寒草甸牧草产量灰色关联分析结果表 明 , 高寒草甸地 区降水量可基本满足牧草生长发育的
需求 , 而温度因子则成为主要的限制因 子 。 其气象因子影响程度大小的序次为 : 1 月平均气温 > 5一 8 月平均气温>
5 一 8 月 日照时数 ) 5一 8 月水热综合配合 (降水 量与气温的 比值 )> 5一 8 月降水量 > 上年度末 9 ~ 1 月的降水量 。
在分辨系数取 。. 5 的条件下 , 以 上各 因子所对应的关联度排列为 : 。. 835 > 0 . 79 1> 0 . 7 1> 0 . 7 54 > 0 . 743 > 。. 6 3 8 。
将上述各气象 因子进行主成分处理后 , 建立评估或预报高寒草甸牧草产量的模拟模 型方程 : G W 一 a + a J艺x j。其
拟合及试报效果很好 , 可作高寒草甸牧草产量 的评估或预测预报工具 。
关键词 :高寒草甸 ;生 长过程 ;气象因子 ; 牧草产量 ;关联分析
中图分类号 : 5 81 2 . 1 文献标识码 : A
T h e A ss o c ia tio n A n a lys is o f H e r b a g e Y ie ld a n d M e te o r o lo g ic a l
Fa c to r s in A IPin e M e a d o w
I
J
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一 n ia n
(N o r th w e s t P la t e a u In s t it u t e o f B io lo g y
Z H 〔)U H u a 一 k u n , S H E N Z he n 一 x i
, th e Ch in e s e A e a d e m y o f S eie n e e s
,
X in in g Q in g ha i 8 1 0 0 0 1
,
C h in a )
A b st r a e t : In th is p a p e r
, a e e u m u la t io n o f a b o v e
一
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T he a e e u m u l
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s e a s o n a l p r o e e s s w ith e ha n g e s in e n v ir o n n 一e n t a l fa e to r s
.
W e em p lo ye d th e m e tho d o f g r a y a s s o e ia t io n a n a lys is
.
T he r e s u lts s ho w ed th a t fa e t o r s in flu e n e e
h e r b a g e p r o d u e t io n in th e a lp in e m e a d o w
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.
6 3 8 4
.
收稿 日期 : 2 0 0 0 一 0 8 一 1 7 ; 修回 日期 : 2 0 0 1 一 0 5 一 25
* 国家和基础研究规划项 目( 1 9 98 0叨 8 0 。) , 中国科学 院知识创新工程 (K S C X Z 一07 )及中国科学 院海北高寒草甸生态系统定位站基金项 目
资助
作者简介 : 李英年 ( 1 96 2 ) , 男 , 高级工程师 , 七要从事生物气候研究工作
第 3 期 李英年等 : 高寒草甸牧草产量形成过程及与气象因子的关联分析 . 2 3 3
M o d e lin g e q u a t io n o f e v
a lu a tin g a n d p r e d ie t in g he r b a g e yie ld a lp in e m e a d o w w a
s p r e d ie t e d by G W =
a
+ b
J乏X , a ft e r m a in e o m p o s it io n a n a ly s is o n e a e h m e t e o ro lo g ie a l fa e t o r d is e u s s e d a b o v e . T h e e q u a t io n e a n b e
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s t he t o o l fo r e v a lu a t in g a n d p r e d ie tin g he r b a g
e y ie ld in a lp in e m e a d o w b e e a u
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s g o o d fo r e e a
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.
K ey w o r d s : A lp in e m e a d o w ; (分r o w in g p r o e e s s ; M e te o r o lo g ie a l fa e t o r ; H e r b a g o yie ld ; T h e a s s o e ia tio n o f
a n a ly
s is
影响植物群落产量的气象因子是多方面的 。 在
天然高寒放牧草地 , 由于 土壤理化生态一定时期 内
基本保持均衡状态 , 草原建设水平及调控策略措施
改变 (投入 )不大 , 因而认 为高寒草甸植物群落的产
量颇大程度上取决于气象因子的制约 , 土壤因子显
得次要 。为此 ,本文根据中国科学院海北高寒草甸生
态 系统定位站 (海北站 )对高寒草甸植被群落连续
16 年产草量及平行气象资料定位观测的结果 , 在分
析牧草从萌动发芽到枯黄全生长发育阶段有关季节
变化特征外 , 利用灰色关联分析对影响高寒草甸产
草量的气象因子进行主次关联程度分析 , 以便深入
了解影响高寒草甸地域对草地生产力的主 、次要气
象因子及其限制因子 。
产量 。 定位观测点设在海北站综合实验地 , 属冬春草
场 , 牧草萌动发芽时将牲畜迁出 , 至 1 月牧草枯黄
后牲畜方可迁人 。 牧草生物量及年产量测定方法详
见文献 [sl 。 多年观测表明 , 生物量最高时期在 9 月中
上旬 , 因而 , 文中各年牧草产量为 9 月 15 日前后 5
天 内测定值的烘干重 (g / m Z , 下同 ) 。 气象站在该综
合实验场 , 观测按中央气象局 f‘飞有关规范要求进行 ,
资料为 1 9 8 0 到 1 9 9 5 年的实际测定值 。
1 材料与方法
1
.
1 自然概况
海北站地处青藏高原东北隅 , 祁连山北支冷龙
岭东段南麓的大通河河谷 , 3 7 “ 3 7 , N 、 3 7 “ 3 7’E , 海拔
3 2 0 o m
。 年均气温 一 1 . 7 C , 最热月 (7 月 )和最冷月
( 1 月 )平均气温为 9 . S C 和 一 15 . Z C ; 年均降水 量
5 8 2m m
, 主要分布于 5 一 9 月 , 占年总水量的 79 % 。
无明显四季之分 , 只有冷暖两季之别 , 相对无霜期
仅 Zod 左右 , 年湿润系数 1 . 34 (依 Pe n m a n 法计算 ) 。
表现出冷季干燥少雨 、寒冷 , 暖季湿润多雨 、凉爽 。
在特殊的气候条件下 , 形成以矮篙草 (K o b八子s勿
h “m li : )为建群种的高寒草甸植物 , 草场植物群落
结构简单 , 种类组成较少 , 植株低矮 , 产草量低「’; 。 土
壤属亚高山草甸土 , 具有发育年青 , 薄层性和粗骨性
强 , 有 机质 含量 丰富 , 土壤潜 在肥 力高等基本 特
点‘2 1 。
1
.
2 资料
本文所指的牧草产量是 1 9 80 一 1 9 9 5 年地上生
物量 (以下简称生物量)在年内达最高时期的地上部
1
.
3 方法
首先利用积温与生物量的关系对高寒草甸植物
群落的生长过程进行描述 , 尔后采用关联分析对诸
气象 因子影响牧草产量程度的大小进行排序 , 最后
根据有关气象因子 , 采用主成分分析法 , 建立预报牧
草产量的回归方程 。
1
.
3
.
1 高寒草甸植物群落生长过程描述
生物量积累过程和 自然界生物种群消长规律一
样 , 可用逻辑斯谛生长函数描述 。
△G W = G W 。 / [ l+ e x p (a + b t )〕 (l )
式中 △G W 为生物量 ; G W 。 为生物量最终可能达到
的最大值 ; a 、 b 是与参量 t 选择有关的两个 回归系
数 , 它与植物生长地区生态条件及生物学特征有关 。
本文对 自变量取 日均气温稳定妻O C 开始时 , 随牧草
生长的活动积温(乏T ) 。 即有
△G W = G W O / [ l+ e x p (a + b艺t )〕 (2 )
如果采用生物量相对增长量 (W )和相对积温 (k ) , 作
规一化处理 , 即
W 一△G W / G W 。 k 一艺T / 乏T
式中 乏T 。 为牧草生长期的可能总积温 。 则有
W 一 l / / [ l+ e x p (a + bk )〕 (3 )
对方程 (3) 求一阶 、 二阶 、 二阶导数分别有
d w / d k = 一 b e x p (a + bk ) / W Z (4 )
2 3 4 草 地 学 报 第 9 卷
d
,
W / d k
Z
= 一 d w / d k · [ e x p (; , + bk )一 l] · b / W
(5 )
d
’
W / d k
志
= 一 d w / d k · [ e x p Z (a + bk )一 4 e x p (a +
bk )一 l〕· b Z / W 匕 (6 )
d w /d k 指生物量随积温变化的相对生长率 , 生
物量 极 大相对 生 长率 即 d w /d k 的极 大值 , 可 由
d
Z
w /d k
Z
~ 。求得 , 生物量极大相对生长率所对应的
相对积温 , 最大相对生 长时段的起止相对积温和该
期间平均相对生长生长率等有关参数 。
相对生长率(C( 夕R )
C G R = d G W / d 艺t (7 )
极大相对生长率 (C G R 。, )
C G R
. ,
= 一 b / 4 (8 )
极大相对生长率出现时期的相对积温 (k , , )
k
。
= 一 a / b (9 )
最大相对生长时段的初始相对积温 (k , )
k
:
= [I
n (2 + 丫厄~ )一 a〕/ b (10 )
最大相对生长时段的终止相对积温 (k Z )
k
Z
= [I
n (2 一 v /了 )一 a」/ b (1 1 )
生物量积累最快时段的相对增长率 (C G R )
X
,
(t、)二 {X 』(t l ) , X 』(t Z ) , ⋯ , X 』(t。 )}
e G R 一丁e G R d k / (k Z一 k l )一 1 /〔汀(k Z一 k l)〕
( 12 )
根据 _卜述参量描述高寒草甸植被生物量积累的
有关特征与过程 。
1
.
3
.
2 关联分析
关联分析rs1 是确定时间序列与 比较时间序列之
间随着时间变化的动态发展趋势是否接近的有效方
法 。 ‘它在推断解释系统间的关系 , 揭示其内部联系规
律有着 1卜常重要的作用 。 探讨植被生产力与 ’毛象因
子间的关联程度 , 解释各气象因子影响植被生产力
的主次成分 。 关联分析实质 卜是曲线间几何形状分
布的比较 , 它包括关联系数 、关联序及关联程度等的
求算 。 为了便于运算 , 既消除量的影响 , 又可使数值
缩小 , 对序列数值进行均值化处理 。设有产草量时间
序 列 (X 。(t k ) )和 比较气象因子的时间序列 (X 」(t * ) )
分别为
j一 l , 2 , ⋯ , m 为 比较时间序列的因子数 , n 为样本
容量 , t k 表示第 k 时刻产草量与 比较气象因子时间
序列的采样点 。 记 X 。 对 X j的关联系数为 L ‘j(t k ) 。
则有
I
, ‘J
(tk ) = [△m in + 刀· m a x ] / [△。J()+ 刀· △m a x ]
(13 )
式中 , △m in 为各时刻所有比较序列的最小绝对差 ,
即
△m in 二 m in · m in }X 。 (t‘)一 X , (t、) }
△m a x 为各时刻所有比较序列的最大绝对差 , 即
△m a x = m a x · m a x IX 。(tk )一 X ; (t k ) }
△。j(tk )为 k 时刻 x 。与 x , 的绝对差值 , 即
△。, (t、)= }X 。 (t k )一 X j(t k ) }
刀为常数 , 即分辨系数 。 由于当△。, (t 、)一 △m in 时 , 关
联系数达上界 , 有 xj o J(t、) = l ; 当 △。s(t、)= △m a x 时 ,
关联系数达最小下界 , 即 : L名; ~ , / (l + 刀) , 可见关联
系数取值越小 , 分辨率越高 , 更能体现人们对最大差
值的重视程度 , , 的取值范围为 0 . 1镇刀簇 0 . 5 为宜 。
得出关联系数后 , 可求出产量序列 X 。 与比较序
列间的关联程度一关联度 。 关联度是表征序列间关
联程度大小的一种关系 , 用他们 的时间平均计算 ,
即 :
r 。, = 1 / n
. 〔乏L oJ(t ‘)」 (1 4 )
通过灰色关联分析 , 找出影响高寒草甸产草量
的主要 、次要及其限制因子的气象因子 。
在进行高寒草甸产草量的评估模式时 , 考虑到
比较序列的正交性 。 先对气象因子序列利用主成分
分析进行正交化处理 , 再建立多元 回归评估模式 , 同
时也简单地利用当年前期气象因子 , 建立直接 回归
方程 , 为及时种植冬春补饲青干草提供依据 。
2 结果与分析
X
(!
(t 、) = {X t
〕
(t
l )
,
X
减) (t Z )
, ⋯ , X (t , ) }
2
.
1 离寒草甸生物 , 积累的基本规律
生物量积累过程的季节测定值表明 , 当日平均
气温稳定妻O C 开始时 , 季节冻土 自上而下开始消融
(底层也有融化现象 , 但较微弱 ) , 受季风影响 , 海北
站地区降水也逐渐增多 , 牧草便进人萌动发芽 。直至
第 3 期 李英年等 : 高寒草甸牧草产 量形成过程 及与气象因 子的关联分析 ‘ 2 3 5
日平均气温稳定蕊 O (’开始 , 牧草完全枯黄 , 完成整
个生长发育阶段 。 生物量在牧草萌动发芽初期最低 ,
以后随着雨季的来临和气温升高 , 生物量逐渐积累 ,
到 9 月上旬达最高 。 9 月中旬以后随着环境条件的
变坏 , 生物量缓慢下降 , 一年内呈现单峰式的曲线变
化 。 由于观测时间 、 观测频数等在年际间不一致 , 为
r 说明问题 , 文中采用 19 8 1 、 19 8 4 和 1 , 8 5 年生物 髦
测定资料及同步气象观测数据 。 其中生物量为 5 月
15 日到 , 月 3 0 日每半月一次的测定平均值 , 活动
积温 (艺T )为对应年份 日平均气温稳定 ) O C 开始时
累计值的平均积温 (见表 1 )
T a b le l
表 l 海北高寒草甸地上生物一及对应积温
T he a b o v 。 一 g r o u n d 卜io m a 、、 a n d e u r r e 、 p o n d rn g a e e u n 一u la 亡e d tc m P e r a t u r c in
15 / 5 3 ()
了几 1 5 / 6 3()/ 〔玉 1 5 / 7 3 0 / 7 1 5 了 8
a lp in e m e a d ( 一w in H a , b e i
日期旧 / 月 )
(分W (g / m Z )
3 ()/ 8 15 / 乡) :未()
乏 ‘f ( ( ’ ) ;:
l长. ’; 7 4 . 5艺5 3 . 9 13 2 . 魂3召5 沙 】8 6 75 7 6 . 1 :):. { 2 9 6 . 78 艺9 . 6 {洲 3 14 . 710 艺9 . 1 艺9 0 . 31〔)6 7 . 了]
2
.
1
.
1 在建立标准曲线 回归方程时 , 生物量最终达
到的最高值‘G W , ) , 选择历年气候年景尚好 , 产草量
最高的年份 , 用下列算式计算 。
G W
。
= 〔ZG W , · G W : · (分W 3 一 G W 要(G W ;
+ G W
3
) ] / [G W
、 · G W
、一G W {〕 (1 5 )
式中 G W t 、 G w Z 、 G W 3 分别为任意 3 个等距 自变 量
(取测定时 间 长度 )所 对应的生物 量 。 经普查 , 以
1 9 8 3 年为准 , 并得出 G W )一 4 3 8 . 5 9/ ‘m Z 同样也采
用 类 似 办 法 计 算 得 出 年 度 最 大 积 温 (艺T , ) 为
1 1 5 4
.
Z C
。
通过 对生物量 与积温之间 季 节动态关系的分
析 , 其标准曲线方程 :
W 一 l / [ l+ e x p (2 . 6 ()7 2 一 4 . 4 4 1()k )〕 (16 )
生物量积累过程的动态模拟方程为
△〔分W 一 4 3 8 . 5 0 6 1 / [ l + 。 x p (2 . 6 ()7 2
一 0
.
0 0 3 8乏T ) 1 ( 17 )
方程的回归相关 系数为 0 . 9 76 4 , 达极显著检验
水平 (n 一 9 , P< 0 . 0 1 ) 。 其模拟状况 与实测值的比较
见l划 l 。
l|
1
.
1
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声 厂‘刁卜二噢际地已生骊宜下斗 { 压卜八 , , 。 _ 。 , 。 . , , 月 }比 ⋯ 薪二广己了猛 5 5 ⋯
门 、 } {长 一 }二 O 二模拟地上生物量
Ab o v e r 一 g r o u n d
山李。。v飞\搜
⋯一⋯
Pr e d i e t i v e
b i o m a s s
相对生长率
05
月性幼JnjdC乙q‘-l
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Re la t i v e g r o w t h
Relativegro镇th
叫辱州碧
5月 15 日 6 月 1 5 日 7 月 1 5 口 8月 1 5 日 9月 1 5 日
时间 T i m e (m o n t h一d a y)
图 l 海北高寒草旬地上生物工实际值 与模拟值的比较
F一9
.
I T }: c c ( ) n l r) a r ls o rl ( ) f l一l: t n r b 一〔jn 一: 、、、 f( ; r r e , }一, v 、
, 一
lu c a n d 、 in l t , l: 、t c ol v a lu 。
计算有关参数 C G R 、 k , 、 k 、、 k , 和 C G R 分别为
1
.
1 10 3
、 0
.
5 8 7 1
、
()
.
2 90 5
、 0
.
8 8 3 6 和 0 . 9 7 3 4 。 由 k l 、
k
、、
k
: 及积温关系推算 , 约在 8 月 1 日前后 , 积温达
6 7 8 C
, 其相对生长率 C G R ,、 达极大值 约在 6 月 2 4
日到 9 月 [3 日间 , 积温在 3 5 到 l0 2() C 期间 , 牧 草
相对生长率最大 , 在这 8。 多天 时间 , 生物量积累址
为迅速 , 积 累的干物质占整个生物量的 2 / 3 , 而时问
只 :l’个生 长期的 1/ 2 , 表明该期是产草量形成 的关
键期 。 L述特征表明 , 高寒草甸生物量积 累过程表现
为缓慢积 累 快速增加 一相对稳定 折 损减少等
2 3 6 草 地 学 报 第 9 卷
4 个阶段 。
2
.
1
.
2 自 4 月下旬 日均气温稳定全 OC 开始 , 到 6
月中下旬 日均气温稳定之 5 ‘C 初期 , 气温低 , 冷空气
活动频敏 , 降水仍相对较少 , 牧草萌发 , 生物量积累
缓慢 。 6 月下旬到 8 月中旬 , 日均气温稳定之 5 ’C , 太
阳辐射强烈 , 气温高 , 降水丰富 , 有利的水热条件 ,促
使牧草旺盛生长 , 干物质积累最快 。 8 月下旬到 9 月
上中旬 , 植物成熟 , 气温开始降低 , 降水减少 , 地表有
时出现短时冻结现象 , 部分牧草出现枯黄 , 生物量不
再积累 , 并相对稳定一段时间 。 进入 9 月中下旬 , 日
均气温稳定 < 5 ’C , 大部分牧草停止生长 。 降水急剧
减少 , 日最低气温可降至 一 7 C 以下 , 随着严冬 的来
到 , 牧草生物量在恶劣环境的影响下逐渐减少 。
2
.
2 气象因子影响离寒草甸牧草产 t 主次的关联
程度分析
2
.
2
.
1 气象因子选择
确定对产草量影响较深刻的主要气象因子 , 同
时考虑冬春以及上年度气象因素延伸滞后影响的可
能 , 对气象因子经普查筛选出以下几个物理意义较
明显的主要生态气象因子 :
X : : 5 一 8 月平均气温 ; X Z : 5 一 8 月降水量 ; X 3 : 5
一 8 月降水量与平均气温的比值 ; X 4 : 5 ~ 8 月 日照
时 间 ; X S : 1 月平 均 气 温 ; X 6 : 一上 年 度 9 一 n 月 降
水量 。
取上述气象因子的生物意义是 : 5 一 8 月正是牧
草返青至成熟的全生育期 。在高寒草甸地区 , 牧草于
4 月下旬进入萌发 阶段 , 此时 日均气温刚刚稳定通
过之。℃ 。 自 5 月上旬牧草返青 , 到 8 月下旬 , 进人成
熟阶段 , 部分牧草已形成草籽 , 少部分已开始停止生
长 。 9 月中旬牧草生物量达最高值 , 9 月中旬开始 , 正
值 日均 气温 稳定地 进人 < 5 ℃ , 日最 低气 温降 至
一 7 ’C 以上 , 大部分牧草 已停止生长 , 部分枯黄 。 因
此 , X , 、 X Z 、 X 3 、 X ; 取为 5 ~ 8 月的平均气温 、降水量 、
降水量与平均气温的比值 , 及其 日照时间 。其中降水
量与平均气温比值表示水热因素的综合水热指数 。 1
月平均气温表征冬季冷暖的程度 , 反映土壤冻结时 ,
土壤冰晶水 以及其它土壤水分留存 于土壤 中的含
量 , 即与土壤墒情有很大的直接或间接关系 。 另外 ,
考虑到当年牧草的生长与前期降水相关 , 本文综合
考虑以上年度 9 ~ n 月的降水量为主 。 而寒冷的 12
月至翌年 2 月 , 降水量极为稀少 , 土壤表面存在干土
层 , 且降水后迅速蒸发 , 因此 , 未予选择 。
2
.
2
.
2 气象因子影响高寒草甸产草量的关联度
对已均值化处理的气象因子与产草量资料 (略 )
进 行相 对 差 计 算 得 出 : △m in 一 0. 0 0 04 , △m a x -
0
.
8 6 3 0
。 本文取分辨系数为 。. 5 , 先计算各气象因子
与牧草产量在各年的关联系数 (表略 ) 。 最后得出牧
草产量与各气象因子之间的关联度见表 2 , 关联度
用 r o J表示 , j为气象因子序列 。
裹 2 商寒草甸产草 . 与气象因子的关联度
T a b le 2 T he a s s o e ia tio n De g
r e e b e tw e e n e v e r y m e te o r o lo g ie a l fa e t o r a n d h e rb a g e yie ld in a lp in e m e a d o w
f o l r oZ r o 3 r o弓 f o s r o6
关联度
A s s o
e la t io n d
e g r e e
0
.
7 9 13 0
.
7 4 3 4 0
.
7 54 0 0
.
7 7 1 1 0
.
8 34 8 0
.
6 3 8 4
注 : N o t e s : r oJ 关联度 A s s o e ia t io n d e g r e e
2
.
3 高寒草甸牧草产 t 综合评估及预 报模 式的
建立
主成分分析既能使较多的因子降低维数 , 又不
损失或减少因子信息 , 不是简单地把多个相关因子
予以合并 , 而是利用因子间正交性特点 , 排除因子间
平行关系 ,将较多因子的信息集中反映在较少因子
的数 目上 。 通过主成分分析后的气象因子物理意义
其中 :
一般较为明确 , 利用较少的因子再进行多元 回归分
析 , 效果会显得更好 。通过对高寒草甸地区主要气象
因子的主成分分析 , 及建立草甸产草量的估测模式 :
G W = 3 4 9
.
8 2 一 2 2 . 5 7 5 6 2 , + 7 . 6 3 2 1 2 2
+ 1 9
.
9 4 15 2 : 一 1 6 . 1 8 3 7
2 1 = 0
.
5 2 3 4 X
‘ ,
+ 0
.
18 8 lX
‘:
+ 0
.
0 3 6 5 X ‘ 3 + 0
.
6 6 1 9 X
‘4 一 0 . 3 5 7 1X ‘5 + 0 . 3 5 1 6X ,
2 2 一 0 . 0 4 0 3X ‘ 1十 0 . 6 7 2 9 X ‘ : + 0 . 6 6 9 3 X ‘ : 一 0 . 0 3 0 7 X , ; + 0 . 2 6 5 4X ‘5一 0 . I6 2 IX ‘
2 3
= 0
.
5 3 3 0X
, ; 一 0 . 0 5 4 7 X ‘ : 一 0 . 2 2 9 3 X ‘ 3 一 0 . 1 0 4 8 X ‘; + 0 . 7 6 9 7X , 5 + 0 . 2 3 8 5 X ‘
第 3 期 李英年等 : 高寒草甸牧草产量形成过程及与气象因 子的关联分析 . 2 3 7
z ; = 0
.
5 4 8 2 X ‘ , 一 0 . 0 0 9 3 X ‘: + 0 . 1 6 0 0 X ‘ 3 + 0 . 1 15 5 X ‘ 、+ O . 19 8 lX ‘ 、+ O . 7 8 8 2X
其中 X ‘ , 、 X ‘2 、 X ‘ 3 、 X ‘ ; 、 X ‘: 、 X ‘。 分另l!为象气因
子 X , 、 X Z 、 X 3 、 X ; 、 X S 、 X 。 的标准化变量 。
所建立的牧草产量多元回归估测模式复相关系
数为 0 . 7 3 9 8 , 经显著性检验 , 达显著性检验水平 (P
< 。. 05 ) 。进行模拟处理后 , 其拟合率较高 , 说明利用
上述气象因子能综合反映高寒草甸植物群落的产量
情况 , 以此评估年牧草产量具有一定的准确性 。
作 为预报 , 笔者以 1 9 8 0一 1 9 9 4 年的资料 , 采用
前期气象因子 , 可建立气象因子影响高寒草甸牧草
产量的简单回归模式 :
G W = 2 1
.
9 8 7 4 一 2 0 . O 34 lT I + 0 . 2 20 4 R , 1 1
式中 : G W 为高寒草甸产草量预报值 , T , 为当年 1
月平均气温 , R g 1 1为上年度 9一 1 月降水量合 计 。
预报 回 归方 程 具 有 极 显 著 的 相关 性 水 平 (R 一
0
.
7 4 10
,
P< 0
.
0 1 )
。 对 19 8 0 19 9 4 年牧草产量模拟
与实际观测情况的比较结果见图 2 。 对 1 9 9 5 年牧草
产量进行试报 , 实际产量为 4 15 . 8 9 / m z , 而预报产
量为 3 8 7 . 9 9 / m Z , 其相对误差仅为 6 . 71 % , 说明预
报准确率较高 , 表明用前期气象因子 T , 和 R , , 、可
作为高寒草甸牧草产量的预报因子 , 从而在年初 , 可
作为当年牧草产量的高低 , 以及时指导生产 。
- 崛卜. 实际产t Ae t u a l y ie ld e . e 模拟产量 p r e d i e t iv e y ie ld
504321050
,工。r卜.的o飞\.喇饭瓣那
一 L es es Les es es es es es es占es ~ 昌es L l ‘ 1 1 一一习
1 9 8 0 1 9 8 1 19 8 2 19 8 3 19 8 4 1 9 8 5 19 8 6 19 8 7 1 9 8 8 1 9 8 9 1 9 9 0 19 9 1 19 9 2 19 9 3 1 9 4 1 9 9 5
年份 Ye a r
图 2 牧草产 . 实际值与模拟值的比较
F 19
.
2 C o m p a r is o n o f a n n u a l d y n a m le s ( )f r e a lit y v a lu e a n d p r e d ie r v a lu e fo r h e r b a 只e y ie ld
3 讨论与结论
3
.
1 通过计算有关参数表明 , 高寒草甸牧草地上生
物量积 累过程表现 出 : 缓慢积累一快速增加一相对
稳定一折损减少等 4 个阶段 。 从 4 月下旬 日均气温
稳定全 o C 开始 , 到 6 月中下旬 日均气温稳定全 S C
开始期间 , 气温低 , 冷空气活动频繁 , 降水仍然较少 ,
牧草萌动发芽 , 生物量积累缓慢 ; 6 月下旬到 8 月中
旬 , 日均气温稳定全 S C , 太阳辐射强烈 , 气温高 , 降
水最为丰富 , 有利的水热条件 , 促使植物生长旺盛 ,
干物质 积累最快 ; 8 月下旬到 9 月上 中旬 , 植物成
熟 , 气温开始降低 , 降水减少 , 地表有时出现短时冻
结现象 , 部分牧草出现枯黄 , 生物量不再积累 , 并相
对稳定一段时间 ; 进人 9 月中下旬 , 从 日均气温稳定
< S C 开始 , 大部分牧草停止生长 , 降水急剧减少 , 日
最低气温可降至 一 7 C 以下 , 随着严冬的来到 , 牧 草
地 上生物量在恶劣环境的影响下逐渐减少 。 由 k ( , 、
k ,
、
k
Z 及积温关系推算可知 , 约在 8 月 1 日前后相对
生长率达极大 , 约在 6 月 24 日到 9 月 13 日 , 在这 8 0
多天的时间 , 生物量积累最为迅速 , 所积 累的 干物质
要 占整个 生物量 的 2 / 3 , 而时 间只 占全 生 长期的
l / 2
, 说明该期是牧草产量形成的关键期 。
3
.
2 长期以来 , 对于影响高寒草甸牧草生长及年产
量形成的气象因子 , 其主次成分难以定论 , 也困扰着
人们对此深人的认识 。 通过关联分析表明 , 关联度 :
r 二 > 玩> r 。 > r o 3 > r o Z > r 。。 , 结果证明高寒草甸地 区
牧草生长发育 、年产草量的提高与气温关系密切 。这
2 3 8 草 地 学 报 第 9 卷
与内蒙古干旱草原有明显不同 , 内蒙古干旱草原热
量充足 , 降水则成为限制因子 。 在高寒草甸地区 , 降
水 丰富 , 一般每年 在 4 0 0 ~ 8 0 m m 之 间 , 平 均在
5 0 0 m m 左右 。 牧草返青开始至成熟的 5 一 9 月间 ,
降水量 占年总量的 75 % 以上 , 基本能满足植物耗水
量 (约 3 62 m m )的需求川 。 虽然在牧草萌动发芽到返
青前后的降水量较少 , 正置我国北方普遍干旱时期 ,
但该时期冻土仍然维持于 20 一 180 m m 深层 , 地表
o 一 2 0 c m 地 温上升至 。一 3 C 以 上 , 地温 的梯度较
大 , 冻土层冰晶水 以及其他土壤水分受热力条件影
响不断地迁移补充给地表面 , 而且草皮表层因根系
发达 , 盘根错节 , 有较强的持水 和滞水能力 , 1 9 1 、
1 9 2
、
1 9 9 3 年观测表明 , 。一 60 c m 土层 , 土壤湿度达
干土重 的 3 8 %以 上 [ , 1 , o 一 2 0 c m 可达 5 0 % , 表明土
壤水分含量较高 , 年内保持较 长时间的水分湿润状
况 , 一般不出现干旱现象 , 致使牧草在整个生长发育
期水分是适宜的 。 同时高寒草甸植物属湿冷性植物 ,
在适宜的水分条件下可忍耐短时一 S C 的低气温环
境 。但受高海拔条件的制约 , 在牧草生长季节气温较
低 , 最 热 月 平 均 气 温 < 10 C , 5 ~ 8 月 平 均 仅 为
7
.
I C
, 日均气温全 o C 的积温只 有 1 1 0 亡 , 因而热
量显得不足 , 成为产草量提高的主要限制因子 。从牧
草生长季 (5 一 8 月 )来看 , 影响产草量形成的主次气
象因子 , 依次为平均气温 , 日照时间 , 水热综合协调
的配合 ,最后为降水量的多少 , 可见降水量并非牧草
产量形成的限制因子 , 年际间基本满足牧草生长发
育的水分需求 。
3
.
3 最冷的 l 月平均气温与 高寒草甸牧草产量关
联度最大 , 为 0 . 8 3 4 8 , 同时方差分析结果表明 , 1 月
平均气温与牧草产量呈显著负相关 (P < 0 . 01 ) , r -
一 0 . 7 12 3 , n 一 1 6 , 表现出 1 月平均气温越低 , 则当年
牧草产量越高 , 这是因为 1 月气温低 , 土壤冻结厚而
坚实 , 土壤内部有大量的水分贮存 。在牧草旺盛生长
的 6一 8 月 , 水分条件 由于降水的供给而充足 , 但早
春牧草发芽阶段 , 我国北方正值“干早 ” , 较高的土壤
水分可弥补短时“干旱 ”胁迫的危害 , 使牧草初期生
长阶段有水分的补给 [s] 。 虽然寒冬可冻死冻伤植物
的根茎 , 但与土壤水分贮存 量的作用相 比则显 得
次要 。
3
.
4 通过高寒草甸地区主要气象因子主成分分析 ,
可建立草甸产草量的综合评估模式 。 同时还可以直
接采用前期气象因子建立简单的影响高寒草甸牧草
产量的回归模式 。该模式的建立 , 不仅揭示了牧草产
量在气象因子变化过程中的内部联系规律 , 同时也
为该地区草场经营管理 , 合理安排冬春补饲青干草
的种植 ,抗灾保畜 , 持续发展畜牧业生产提供可靠的
依据 。也表明合理利用土壤水分资源 , 充分发挥秋雨
春用的作用 , 对提高产草量是有利的 。 因而可以认
为 , 在高寒草甸地 区若条件许可 , 冷季进行适量灌
溉 , 则可提高翌年牧草产量 。
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