全 文 ：中 国 草 地
Gr al s an d试 h C in a 1 9 9 3
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N o
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2
,
P P
.
1 9 or 2 5
篙属荒漠草地牧草产量动态及预测方法的探讨 `
贾广寿
(新疆草原研究所 ,乌鲁木齐 8 3 0。。1)
【提要】28 年的观测资料表明 ,降水量和产草量分别为 173 . 2 ~ 386 . l m m 和 168 ~ 1 6 21 . 5公斤
/公顷 . 根据生长期内土壤水分、 降水量 、 相对湿度和气温与牧草产量的回归相关性 ,可以预测产草
童 . 4 月土壤水分与产草量的直线回归方程预测产量误差为 士 1 3 . 5% ,可靠性为 78 . 6 % ; 3 月 、 4 月 、
5 月的平均土壤水分和 3 月 、 5 月 、 7 月的平均降水量与产草量的多元线性回 归方程预测产 t 误差
为士 10 % ,可敬性为 90 . 9% .
关钱词 禽属荒澳草地 产量预测 土壤水分 降水盆 回归分析
篙属荒漠草地是新疆主要的春秋牧场或
’ 冬春牧场 , 又是配种 、 产羔育幼 、 收获畜产 品
的重要场地 。 面积超过 6 60 万公顷 ,约占全
疆天然草地的七分之一 ,在新疆畜牧业 中占
有重要地位 ,著名的新疆 、 军垦和中国美利奴
三个细毛羊品种 , 就是在这类草地上培育出
来的 。 这类草地生境条件严酷 ,干旱缺水 , 植
被稀疏 , 产量低且变幅大 。 据 28 年的观测 , 丰
欠年产草量相差达 9 倍 , 这给畜牧业生产和
草地经营增添了困难 。 为了预测载畜量 ,新疆
草原研究所 20 多年 来对篙属草地产草量动
态及预测进行了探索 , 特别是近 10 多年来系
统地研究了气候要素和土壤水分与产草量的
关系 ,推导出多种预测牧草产量的数学模型 ,
为计算筒属荒漠草地的年际载畜量提供了重
要依据 。
1
. 研究地 区 自然概况
研究地区位于东经 5 2 0 3 5` 、北纬 4 3 0 3 5 `
附近 ,地处中国著名的细毛羊育种场 一巩乃
斯种羊场以北 1 . 5 公里 。 该区属大陆性气候 ,
年均 温 8 . 9℃ , 1 月 均 温 一 8 . 5℃ (最低
一 3 6 . 0℃ ) , 7 月均温 2 2 . 4℃ (最高 39 ℃ ) ,
无霜期 18 0 天 。 冬季冻土 5 c0 rn , 积雪 10 ~
Z o e m ; 年均降水量 2 5 o m m ( 1 7 0 ~ 3 8 o m m ) ,
年均蒸发量 21 0 m m ,大于降水的 6~ 12 倍 。
生长季月均相对湿度 52 . 7% (最低 38 % ) 。 降
水 主要集中 在 4一 7 月 , 占全年的 50 %~
60 %
,有利于牧草生长 。 8~ 9 月高温干燥 ,降
水不足全年的 15 % , 土壤含水率仅为 6% (4 .
8% ~ 8
.
5% )
, 牧草生长停滞 , 进入休眠期 。
试验区设在 山前倾斜平原上 ,植被为典型的
小半灌木荒漠 , 建群种 为喀什篙 (山公亡成众翻
秃必 ` h ga 朽必a ) , 主 一要伴生种有木地肤 ( K OC h血
p osr
t
art
a )
、 猪 毛 菜 ( s 以 S` 软 仰 . ) 、 角 果黍
( ce ar
t
~ rP us ut 瓜以 O乒u : ) 。 土壤为典型的灰
钙土 , 土层厚度 35 ~ 45 c m , 含有机质 1 . 5% ,
含全盐 0 . 5% ~ 1% ,年均土壤含水率 9 . 2纵 。
2 研 究内容与方法
2
.
1 降水 t 测定
在研究样区 1 公里处建立草原专业气象
, : 任继气 、 钟春芳 、胡 自治 、库尔班 、 娜刘汉 、 朱忠艳 、
李捷等同志参加部分侧定工作 , 该致常意 .
收稿 B 期 : 1 9 9 1一 6一 3
站 , 观测气象要素 。 中断观测的几年根据该站
与新源 (东 65 公里 )和伊宁 (西 1 20 公里 )两
气象站的降水相关性推导 。
2
.
2 土壤水份测定
在 28 年的研究中 , 实测土壤水份 14 年 。
2 月中旬 ~ 4 月下旬每 5 天测定一次 , 5一 10
月每 10 天测定一次 , n 月至次年每月测定
一次 。 取 土 层 为 0 一 s e m 、 5 一 1 5e m 、 1 5 ~
3 o e m
、
3 0一 4 5 e m ,重复 3 次 。 土样水份蒸发采
用烘干法 ,计算含水量 。 含水率 ~ (湿土重一
干土重 ) 一干土重 X 10 0% 。
2
.
3 牧草产 t 年动态的测定
在 2 4 年的产草量资料 中 , 23 年的资料
是在研究样 区 2 公里范围内实际测产 获得
的 ,唯 1 9 5 9 年的产量资料摘录该地的草地资
源调查报告 。 通常每年春秋 (5 月和 10 月 )各
测定 当年生枝叶产量 1 次 , 留茬 3 ~ s ctn , 测
产样方 l m 2 , 重复 5 次 ,
2
.
4 牧草产 t 月动态的测定
研究斯间 ,有 n 年在牧草生长季 (4 ~ 10
月 )采用固定样方或固定植株 ,按月测定当年
生枝叶产量 , 留茬 3~ sc m 。
3 结果与分析
3
.
1 降水且和产草 t 年动态
大气降水是研究该地区篙属荒漠草地水
分的唯一来源 。 28 年的降水资料 (表 l) 说 明 ,
降水稀少的篙属草地年际间雨量变化十分悬
殊 , 最高降水量 ( 3 86 . l m m )是最 低 降水量
( 1 7 3
.
Zm m ) 的 1 . 2 3 倍 , 年均 降 水量 2 5 2 .
Zm m
t
,年变 幅从 一 31 . 3% 一 5 3 . 1% 。 经验表
明 , 在 降水均值的基础上 , 根 据雨量 增减变
化 ,将简属荒漠草地旱湿年划分 5 个等级较
为合适 : 正常年降水波动在一 10 %一 10 % ;旱
年 减少 n %一 25 % , 大旱年减少 26 % 以上 ;
湿 润 年雨量增加 1 %一 25 写 , 多雨年 增 加
26 %以上 。按此标准计算 ,正常年和旱年各出
现 9 年 , 占 6 4 . 2% , 平均降水 2 5 7 . s m m 和
2 14
.
Zm m ; 大旱年和湿 润年各出现 3 年 , 占
2 1
.
4 %
, 平均降水 1 7 8 . 4 o m 和 3 10 . 6m m ;
多 雨 年 出现 4 年 ; 占 14 . 3% , 平 均 降 水
36 2m m
。 可见 ,简属草地正常降水年不足三
分之 一 , 干早少雨年超过 40 % , 湿润 多雨年
份少见 , 平均 4 年出现 1 次 。 雨量少 、 旱年多
、 波动大是高属荒漠草地降水的主要特征 ,这
是人们认识蓄属章地及研究其生产力 , 并进
行培育 、 改良 、 利用应高度重视的间题 。
从表 1 看出 ,年均产草量 4 72 . 5 公斤 /公
顷 ,丰年 (l 6 21 . 5 公斤 /公 顷 ) 与欠年 ( 1 68 公
斤 /公顷 )之间相差 9 . 7倍 ,年变幅一 64 . 6%一
2 4 3
.
2%
。 经验表明 ,在年均产草量的基础上 ,
裹 1 禽尽荒淇草地降水 t 和产草盘年动态 单位 : 毫米 ,干草公斤 /公顷
年份 降水 t 产草 t 年度 降水量 , 产 草量 年度 降水量 产草量
1 9 5 9
1 9 6 2
1 9 6 3
1 9 6 4
1 9 6 5
1 9 6 6
1 9 6 7
1 9 6 8
1 9 6 9
1 9 7 0
3 2 3
。
2
2 1 7
.
0
2 0 3
。
0
3 2 2
.
0
2 2 1
.
6
3 5 1
.
0
1 9 9
.
6
1 8 2
.
1
3 4 2
。
4
2 8 6 6
7 0 5
。
0
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.
0
3 3 1
。
5
10 5 1
.
5
3 7 5
。
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2 4 6
.
0
1 9 7 1
1 9 7 3
1 9 74
1 9 7 5
19 75
1 9 7 7
1 9 7 8
1 9 7 9
1 9 80
1 9 8 1
2 30
.
0
2 53
.
0
19 7
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0
禹 .
23 3
.
0
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.
0
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.
0
24 2
.
0
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.
0
2 6 5 5
2 50
.
5
5 64
.
0
2 56
.
5
3 6 7
.
5
3 5 1
.
0
2 74
.
3
3 9 7
.
5
38 7
.
0
5 4 3
.
0
5 3 8
.
5
1 98 2
1 98 3
19 8 4
1 98 5
19 8 6
19 8 7
19 8 8
19 8 9
1 7 3
.
2
2 2 4
.
0
2 1 5
.
0
2 2 5
.
0
2 2 5
.
5
3 8 6
.
1
3 6 8
.
3
2 5 0
.
1
1 6 8
.
0
3 2 5
.
5
2 9 7
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0
3 6 9
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0
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.
0
4石3 。 5
6 0 3
.
0
3 0 1
.
5
1 6 2 1
.
5
根据产量增减变化 , 可将产量年景分为 5 个
等级 : 正常年产草量波动在一 20 %一 20 % ,占
3 7
.
5肠 , 欠年减产 21 %一 40 % , 占 29 . 2% ; 灾
年减产 41 %以上 , 占 16 . 7纬 ;丰年增产 21 %
~ 40 %
, 占 4 . 2 % ; 大丰年增产 41 %以上 , 占
12
.
5%
。灾欠减产年接近一半 , 丰收超产年不
足五分之一 。 产草量低而不稳 ,变幅大 ,是篙
属荒漠草地产量动态的基本特征 , 这就要求
草地经营管理者既要防止旱年因牧草短缺牲
畜过度啃食而引起的草地退化 , 又要避免丰
年牧草剩余过多而造成浪费 。 调节手段是根
据当年的牧草生产水平 ,安排适当的载畜量 。
水分降低 ,放产草量略有下降 、 牧草产童尽管
年际 间存在变化 ,但月产量始终服从这个动
态规律 r
:
::{一入 赞,
~ 该砚二. ` … ’ “
ōh切叼ǎ乙J任
七l/关婆州
10 1 1 1 2 (月 )
3
.
2 生长季降水炭与产草 t 月动态
研 究地区生长 季平均降水量 1 89 . Zm m
( 1 4 5一 2 8 0 m m ) , 约占全年降水量的 7 5 % 。 雨
水分配呈 “ 金 ” 字型 , 3 月 、 4 月 、 5 月降水量逐
月上升 , 6 月平均 38 . s m m ,达到顶峰 (图 1 ) ,
此期间温度逐渐上升 ,湿度较高 ,极有利于牧
草生长 。 其后 , 7 月 、 8 月 、 9 月降水量逐月下
降 , 虽然仍有较高的降水 , 但因高温 、 干燥 、 蒸
发大 , 土壤水分补给很少 ,对牧草的有效性明
显减弱 。 生长季温度和湿度年度间波动较小 ,
主要受降水变化的影响 。
篙属牧草 3 月中旬返青 , 4 月新枝生长 ,
5~ 6 月进人迅速生长期 , 产草量逐月大幅度
增长 , 7 到月达高峰期 。 8 月高温干燥 , 湿度
低 ,篙属牧草发育停滞 , 以休眠形式度过严酷
时期 。 为减少水分消耗 , 叶片大量脱落 , 植株
图 2 蔺属荒漠草地土壤水分月动态
3 土坡水分月动态
通过 1 9 6 4 ~ 1 9 6 5 年和 1 9 7 8一 1 9 8 9 年在
样区定位测定土壤水分 , 篙属荒漠草地土壤
水分动态呈波浪形 (图 2 ) , 3 月达到波峰 ( 1.3
5% )
,
9 月处 于波谷 (6 . 1% ) , 可 明显分 出土
壤水分积累和 消耗两个时期 并呈周期性循
环 。 每年冷季开始 ,土壤水分转入积累期 , 含
水率逐渐上升 ,直到翌年冷季结束达到高峰 ;
随着冷 、 暖季更替 , 土壤水分进入消耗期 ; 由
于牧草生长需水量的增加和气温上升 、 蒸发
量的加大 ,造成土壤水分急剧下降 。伴随睦期
结束 , 土壤水分又开始回升 ,进入下一个积累
与消耗期 。 从时间上讲 , 10 月至翌年 3 月为
土壤水分贮蓄积累期 , 屯月至 9 月为支出消
耗期 、 根据 E . H . 罗曼诺娃提出 的土壤湿度
标准 , 我们将土壤最大田间持水量转换成土
坡含水率 。 2 月 、 3 月和 4 月为简属荒漠草地
的土壤湿润期 ,含水率在 n , 1 % ~ 14 % ; 12
月 、 1 月和 5 月属于微旱期 , 含水率在 9 . 1%
’ 一 1 1% ; 6 月 、 7 月 、 xo 月和 1 1 月属于 干早
期 ,含水率在 7 . 0 %~ 9% 侈 月和 9 月属重干
旱期 ,含水率低于 7% 。 4 月 、 5 月 、 6 月是牧草
的主要生长期 ,此时土坡处在湿润到微早期 ,
水分较高 ,对牧草生长极为有利 。 但 8 月和 9
月土壤处于重旱期 ,水分严重不足 , 对牧草非
2 1
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图 l 生长季降水 、气温 、 相对湿度及产草量月动态
常不利 .这样的土壤水分变化 ,长期驯化了当
地蓄属牧草 ,形成与土壤水分变化规律相适
应的生物学特性 。 当土壤处在湿润微旱期 ,商
属植物利用强大的根系及发达的上层侧根吸
收土壤上层较高的水分 ,迅速生长 ; 而重旱期
来临 , 植物生长停滞 , 进入休眠 , 依靠粗壮的
主根吸收深层的土壤水分 ,维持生理的低量
需要 ,以保障安全度过严峻的重早期 ,
4
’ 相 关性推导
4
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1
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.
1
直线回归推导
年降水童与产草童的相 关性
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图 3 篙属荒淇草地降水量与产草量年动态
从图 3 看出 , 产草量随降水量的升降而
变化 , 相关是显而易见的 。 据直线 回归分析 ,
产草量 (亨 )与降水量 ( X )的关系可用方程 丫
二 一 4 2 0 . 5 8 + 3 . 5 6 5 3X 表 示 ,湘关系数 r ~
0
.
6 6 9 3> or
. 。 :
( 0
.
5 1 5 0 )
。 此回归方程制作的回
归 直线 ( 图 4) 中 可娜看 到 , 年 降水 量在
28 0~ 以下时产量集结在回归线附近
, 当年
降水量超过 3 20 m m , 产量偏离回归线较远 。
此方程在正常或偏早年份 , 估测牧草产量接
近实际 , 平均误差 12 . 8 % , 可靠性为 79 . 2 % 。
但因.依赖全年降水量 ,在年终才能估测产量 ,
此时对牧业生产 已失去意义 。 况且篙属牧草
冷季处于休眠状态 ,冷季降水多少对产草量
不发生直接关系 。 因此气需要探讨生长季有关
因素与产草量的相关性 , 以便及时作出预报 。
1 8 0 0 , v
24 0 2 8 0
降水量
3 2 ( )
( nr m )
斗一一 己
3 6 0 4 0 0
图 4 年降水量与产草量的关系
4
.
1
.
2 生长期 内气象要素与产草 童 的相关
性
根据回归分析 ,生长季降水量 、 相对湿度
和气温均与产草量存在一定的相关性 ,各 月
的相关程度有明显差异 (表 2) . 3 月 、 5 月 、 7
月降水量和 3月 、 5月 、 7月相对湿度的显著
农 2 生长攀各月气象共素与产草t 的相关系傲
自变因索 3月 4 月 5月 6 月 名魂
降水 t
相对湿度
气退
0
.
2 0 52 一0 .0 2 50 5 .右6 18 一 0 .0 7亏6 公 .毛分 58 一 0 14 0 0 .2仓4 8
0
.
7 10 8 一0 .0 2 2 1 Q .6 5 32 0 .6 72已 、 Q .76 8 8 0 , 3 6 4 2 0 . 3 0 9 0
一 0 . 4 5 2 5 0 . 0 7 9 9 一 0 . 2 7 9 3 0 。 38 6 0 一 0 , 5 0 4 3 一 0 , 3 7 8 .9 0 . 4 34 8
注 : N ~ 1 3 , r o . i ~ 0 . 4 5 7 5 ( . ) , or . 。二 0 . 5 5 2 9 ’ , r o . 。 : 一 0 。 6 3 3 , ( . “ 》 , or . o 、 ~ 0 . 6 8 3 5 . ’ ,玩嫩 ~ 0 . 8 0 1 0…水平分别在 0r . 1一。 . 。 : 和 or . 。卜 。 . 。 ,之间 。 气温仅 ,
月的相关性为 or . , , 气温与产草量皇负相关 ,
温度低则产草量较高 , 可见禽属荒漠草地生
长期内热量有余 。 由于温度高 , 间接反映降水
少 、 湿度低 , 从而抑制牧草生长 , 降低产量 。 因
此 , 依据温度高低 , 一定 程度上可 以 ,预测产
量 。
z s bo 刁y
二. J 产
50 5 4 5 8 6 2 6 6
湿度 ( % )
7 ( ) 7 4
18 ( ) ( ) 4 y
户/ /
澎 一 o
1 4 2 0 2 6 3 2 3 8 4 6 5 2
降水量 ( 。 、。 )
图 5 3 、 5 、 7 月均降水量与产草童的关系
图 6 3 、 5 、 7 月均相对湿度与产草量的关系
在分析各月相关性的基础上 , 集合相关
显著的月份进行回归分析 ,其相关程度均有
明显提高 (表 3) 。 各自变量因索以 3 月 、 5 月 、
7 月平均降水量 、 平均相对湿度和月均气温
与产草量的相关性最密切 , 均达到极显著水
平 。 根据方程分别制作回归直线图象 (图 5 、
6
、
7 )
,也表明具有相关性 , 可以用这些方程预
测产量 。
.沪
气Z
.礴IJ..心
O0U只é八曰亡」八JO”d Jǎ月`/助巴训瓣祀
表 3 生长季各气象要素与产草 t 的直线回归方程比较
预测度
自变因紊 回归方程 相关系数 显著检验 可靠性 〔% )
6 1
.
5
3 8
。
5
3 8
,
5
4 6
。
2
口已J `O叮59…ó.,二1品Jl知汽口6月匕亡J`七óó
月均降水量
3
、
5 月均降水量
5
、
7 月均降水量
3
、
5
、
7 月均降水量
月均相对湿度
3
、
5
、
7 月均相对湿度
5
、
6
、
7 月均相对湿度
3
、
5
、 6 、 7 月均相对湿度
月均气温
宁二 一 6 7 2 . 8 6+ 4 3 . 47 8 4 X
兮~ 一 2 2 7 . 0 4 + 2 7 . 3 0 1 5X
宁二 一 4 1 0 . 4 6 + 2 8 . 4 6 9 8X
兮~ 一 5 0 1 . 3 0 + 3 6 . 6 2 7 OX
宁井 3 52 9 . 7 5+ 7 4 . 2 5 1 9X
夕~ 一 3 0 0 0 5 . 3 5 + 5 , . 5 7 3o X
宁二 2 5 1 9 . 3 9+ 5 6 3 0 . 3 3X
亨二 3 1 5 6 . 1 5十 6 3 . 4 8 3 9X
寸一 1 1 3 4 1 . 5 3一 6 5 6 . 5 3 3 8X
0
.
7 4 9 5
0
.
7 8 9 5
0
.
7 9 5 7
0
.
7 8 4 1
0
.
7 8 4 2
0
.
8 7 4 ,
O
。
8 0 7 6
0
·
8 6导1
一 0 . 7 8 8 4
误差 (% )
士 1 2 . 3
士 1 7 . 1
士 1 6 . 5
土 1 4 . 5
士 1 7 . 5
士 1 7 . 2
土 1 7 . 0
土 1 5 . 3
土 l乐乡
4
.
1
.
3生长季土 攘水分与产草全的相 关性
牧草直接依赖土壤水分 生存 , 土壤水分
与牧草产量的相关性是众所周知的 。 通过回
归分析 , 查明了相关程度 (表 4) 。 从月回归分
析看 , 以 4 月相关性最密切 ,产量点均集结在
回归线附近 ( 图 8) , 3 月次之 , 5 月明显减弱 ,
其余各月.相关程度极小 。 回归分析 3 月和 4
月 , 3 月 、 4 月和 5 月两组月均土壤水分与产
量的相关性 , 均比 3 月或 5 月的回归相关性
有所提高 , 但仍维持在 4 月份的显著水平上 。
这几组直线回归方程与上述 已推导 的回归方
程相比 ,预测误差缩小 ,可靠性明显提高 。
表 4 生长季土壤水分与产草最的直线回归方程比较
预测度自变因家 回 归方程 相关系数 显著检验 误差 ( % ) 可靠性 (% )
3 月土坡水分
4 月土壤水分
5 月土壤水分
6 月土壤水分
7 月土壤水分
8 月土城水分
9 月土壤水分
月均土城水分
3
、
4 月均土城水分
3
、
4
、
5 月均土城水分
宁一 一 4 8 . 0 1+ 3了. o o 4 8 X
兮 - 一 乙6 8 , 2 1 + 6 3 , 9 3 3 6 X
冲~ 一 2 3 4 1 2 + 7 5 . 9 0 3 9 X
空二 一 6 6 8 . 3 4一 2 9 . 5 3 5心X
兮已 一 2 2 4 , 3 8 + 2 9 . 7 8 5 5 X
? ~ 一 3 7 3 . 3 4 + 1 1 . 7 8 2 6 X
宁~ 一 2 0 3 . 5 4 + 3 7 . 7 8牙S X
兮二 一 8 0 4 . 8 5 + 1 4 2 . 8 7 2 5 X
兮~ 一 1 6 9 . 5 9 + s o . Z o z 7X
兮~ 一 2 8 2 . 4 9 + 6 5 . 9 6 0 0 X
0
.
7 2 5 2
0
.
8 3 0 1
长 书
份 任 苍
( 荟 )
13
.
0
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。
5
7 8
.
6
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.
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7 85 8
注 : N ~ 1 4 , r o . i ~ 0 . 4 7 6 2 ( ’ , , r o . 。 。= 0 . 53 2 4 ` , r o . 。: ~ 0 . 6 G 1 4二 , r o . 。 。 、一 0 . 7 8 0 0 . “ .
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1 5 1 5 1 6
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温度 ( C )
1 7
,
0 1 7
.
4 1 0 二2 14 1 6 1 8
土城水 分 ( % )
图 7
4
.
2
生长季月均温与产草量的关系 图 8 4 月份土壤水分与产草量的关系
各从
多元线性回归推导
牧草生境是 由多种环境因素组成的 ,
因素对牧草生长和产量的影响有所不同 。
直线回归分析可知 ,它 们与产量的相关程度
是土壤水分 > 降水量 > 相对湿度 > 气温 。
由于土壤水分高低取决于降水多少 ,而降水
量 又受到 大气环流和 空气温度和 湿度的控
制 ,
2 4
’
反过来降水又影响温度和湿度的变化 ;温度
和湿度的变化直接关系到蒸发速度 , 反转又
影响到降水的有效性 。所以 ,仅用单因素的直
线回归预测产量差异较大 , 需要引用多元线
性回归 。 本文采用显著水平综合法求解多元
线性回归 , 即用单相关系数的显著水平值作
为各直线回归方程的加权值 。 据此在上列的
直线回归方程中推导出 4 组多元线性回归方
程 (表 5 )。 多元线性回归方程预测值与实侧
值的误差比直线回归误差缩小 , 预测 可靠性
有较明显的提高 。 4 组方程中 , 以 3、 4 、 5 月月
均土壤水分和 3 、 5 、 7 月月均降水量配置的多
元线性回归方程的相关最密切 ,预测值接近
实际 , 误差控制在 10 %的可靠性达 90 .9 % 。
衰 5 多元线性回归方程比较
预溯度自变因家 回归方程 误差 (肠 ) 可靠性 (% )
3
、
s
、
7 月均降水t ( p ) , 3 、 s 、 7 月均相对湿度 ( h ) , 宁 ~ 2 58 5 . 3 3 + 12 . 2 4 5 s p +
生长季月均气温 ( r ) 1 9 . 9 1 7h 一 2 7 1 5 . 5 2 6 3t 士 1
6
.
4 8 4
.
3
、
5
、
7 月均降水 t ( p ) , 3 、 5 、 7 月均相对 湿度 ( h )
宁 , 一 1 7 5 3, 3 3 + 1 8 . 3 3 1 8 p +
2 9
.
8 1 6 3 h
士 1 2 . 8 8 4 . 6
s 月土城水分 ( 。 、 ) , 4 月土壤水分 ( nt : ) , 5 月土壤 兮二 一 1 5 2 . 2 5 + 1 2 . 5 0 5 , m : +
水分 ( m 3 ) 2 2 . 1 3 0 0也 ,+ 27 . 3 1 1 8m , 士 1 1
.
9 7 1 4
3
、
5
、
7 月均土壤水分 ( m ) , 3 、 5 、 7 月均降水量 ( P ) 兮
二 一 3 1 . 8 4 + 2 3 . 9 1 96 m 十
7
.
5 2 6 1
士 1 0 . 0 9 0
5
. 结论
1
. 篙属荒漠草地降水量和牧草产量年际
间变幅大 。 年均 降水量 2 5 2 . Zm m ( 1 7 3 . 2 ~
3 8 6
.
l m m )
, 年均 产草 量 4 7 2 . 5 公 斤 /公 顷
( 1 6 8一 1 6 21 . 5公斤 /公顷 ) 。 产草量年际间大
波动和畜牧业生产需求饲草相对稳定形成尖
锐矛盾 ,往往造成超栽过牧 , 引起草地退化 ,
产量下降 。 掌握产量动态 ,及时预报 , 合理安
排载畜量 ,对作好篙属荒漠草地经营管理极
为重要 。
2
. 牧草生长发育受土壤水分 、 降水量 、 相
对湿度 、气温等因素的直接或间接影响 。 通过
这些因素与产量 的相关分析 ,可 以预测篙属
荒漠草地产草量 。 多元线性回归方程预测简
属荒模草地产量误差小 , 可靠性高 , 4 组方程
均可作预报产量之用 。 其中 ,以 3 、 4 、 5 月月均
土壤水分 ( m )和 3 、 5 、 7 月月均 降水量 ( p ) 的
多 无 ’回 归 (兮 ~ 一 3J . 84 + 23 . 9 1 9 6m + .7
5 2 6 1P ) 预 测 值接 近 实 际 产 量 ;其 次为 3 月
( m
l
)
、
4 月 ( m : ) 、 5 月 ( m 3 )土壤水分的多元 回
归 (兮 = 一 1 5 2 . 2 5 + 1 2 . 5 0 5 9 : n , + 2 2 . 1 3 0 0 m :
+ 37
·
3 1 1 8m
3
)
。 这两组多元回归可作为预测
篙属荒漠草地产量的基本数学模型 。
直线回归虽然预报篙属 荒漠草地产量精
度较低 ,但仅需单因素 ,实际应用起来较为简
便 ,仍不失其使用价值 。 如测定 4 月份土壤水
分 (兮二 一 2 6 8 . 2 1 + 6 3 . 9 3 3 6X )或收集 3 、 5 、 7
月月均降水量 (兮- 一 50 1 . 30 十 36 . 6 2 7 0X ) ,
即可预报秋季产量状况 。
参考文献
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.
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9% i n y i e ld 。 a l e u la t i o n
.
(上接第 61 页 )
S T O R A G E C H AC T E R S O F K OC H I A P R口S T RAT A S E E D
B a o l a i x i a o 以 a l .
( G r a s s lan d
r e s e a r e h i n s t it u t e
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A t a m b i e n t t e m p e r a t u er e o n d i t i o n s
,
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t h e g e mr i
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本刊 1 9 9 3 年第 1 期第 4 4 页公式 ( 3 )应为 T 一 a , s i n o t + b : ;第 4 5 页公式 ( 5 )应为 ; ( l 一菩) 、入
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1十 4 7 . 3 94 e 一 ( 0 ·川 S R + 。 , ’ 5 , S T )
。 特此更正 。
本刊编辑部
26