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1、基于植被对气候响应机制的草地退化程度评价研究,辜 智 慧导师：史培军 教授 陈 晋 教授,Estimation of Grassland Degradation Based on Responses of Vegetation to Climate,北京师范大学资源学院灾害与公共安全研究所北京师范大学环境演变与自然灾害教育部重点实验室二零零六年五月,研究背景,草地退化是目前我国面临的突出资源环境问题，对社会经济以及生态安全带来严重的危害；由于草地变化的复杂性、长期性以及影响因子的综合性，草地退化监测的理论与实践已成为一个重要的研究主题；我国投入了大量的人力物力进行草地生态环境的恢复重建，这些工
2、程的实施也迫切需要理论指导与监督评价标准。,研究意义,草地退化监测与评价研究是草地优化利用管理的基础，具有重要的应用价值和实践意义，既可对草地资源的合理利用提供参考依据，也可对草地生态恢复重建工作提供监督评价标准。,研究综述,草地退化的定义草地退化的表征研究草地退化的评价体系研究草地退化的相关技术研究存在的问题,草地退化的定义,草地退化是指草地生态系统逆行演替的一种过程，在这一过程中该系统的组成、结构与功能发生明显变化，原有的能流规模缩小，物质循环失调，嫡值增加，打破了原有的稳态和有序性，系统向低能量级转化以及维持生态过程所必须的生态功能下降甚至丧失，或在低能量级水平上形成偏途顶极，建立新的亚
3、稳态（李博，1997）草地退化是一个过程与状态的结合，“草”与“地”演替的交互，人为因素与自然因素共同作用的结果。,草地退化的表征,植被主要表现为草地生产力下降；植物种类组成和其数量特征 发生变化；草地质量下降 土壤主要表现为土壤表层硬度、容重、孔隙度、土壤有效持水量和有效养分等发生变化 动物畜牧业生产基地的生态环境恶化，生产力下降。此外，也是引发鼠害和蝗灾的重要根源之一微生物微生物对牧压也很敏感，其总量随牧压增大而下降，一些微生物甚至可以作为判断草地退化程度的良好指示,草地退化的评价体系,多系统多指标评价体系植被-土壤-动物-微生物评价体系植被-土壤评价体系单系统多指标评价体系植被评价体系
4、土壤评价体系 单系统单指标评价体系 草地生产力；植被覆盖度；降水利用效率；景观异质性等,草地退化的相关技术研究,草地植被类型及空间分布调查草地植被覆盖度及生产力评估草地退化与环境因子的关系评价草地退化与人为影响的研究草地资源的动态监测系统研究,问题一,草地退化的评价指标体系与草地退化定义脱节，仅取决于草地退化表征现象的判断，而忽视了气候条件的短期异动对草地植被生长的影响，缺乏对草地退化（演替）过程的体现。,问题二,草地退化评价指标获取不易，难以进行区域尺度上的评价与监测。遥感技术手段在一定程度上解决了对“草”的宏观监测需求，而无法满足对“地”的宏观监测。,问题三,缺乏对草地退化评价的“基准”研
5、究，也即是在一定自然条件下，特定区域土地生态系统所能达到的最稳定状态（或系统生产力所能达到的最大潜在状态）。,草地退化动态监测的要求,可监测过程：即一定的时间尺度，以研究草地退化的变化过程及趋势。可监测指标：指可通过各种手段实时并宏观获取的指标；可比较标准：即寻求一定气候条件（或自然条件）下的草地生产力最大潜在状态，作为退化评价的“基准”；,研究目标,从草地植被生长与气候条件的响应关系入手，构建草地植被-气候响应的理想“基准”模型，以评价草地退化程度及其长期变化趋势，以期对我国草地植被的恢复重建工作进行监督和指导。,研究区内蒙古锡林郭勒盟,数据来源,气象数据19822004年锡林郭勒盟及其周边
6、气象站点逐旬的平均温度、降水数据遥感数据19822000年NOAA-AVHRR/NDVI逐旬数据，8km；19992004年SPOT-VGT/NDVI逐旬数据，1km；辅助数据中国数字高程图，90m空间分辨率；中国植被类型图，1：1000，000；19822004年锡林郭勒盟社会经济统计数据；2004年锡林郭勒盟草地生产力勘查数据；锡林郭勒盟行政区划图等,技术路线,气象数据插值处理,模拟站点插值模型,在站点分布稀疏区域增设模拟气象站点，通过其他自然地理因子与气象因子的相关性反演其气象数据，以增进研究区气象因子的空间变异信息，提高气象数据空间插值模型的精度。,模拟站点的布局,根据空间变异函数的要
7、求，在实测站点密集处增设近距离模拟站点；根据插值误差分布的无偏要求，在无站点影响区域布局模拟站点；为减少插值模型的边缘影响，在锡林郭勒盟外围100km范围内，随机增设部分模 拟站点；,新增近距离站点13个；新增均衡站点14个；新增外围站点9个,模拟站点数据反演(年降水量),a)年降水量-经度位置b)年降水量-纬度位置c)年降水量-海拔高度d)年降水量-NDVI-max,插值结果比较(年降水量),插值结果比较(旬温度),与以DEM为协同变量的Co-Kriging方法相比，平均误差减少0.5左右与基于DEM回归的智能空间插值方法相对比，平均误差减少2 左右,小结,以地统计学分析为基础的增设模拟气象
8、站点方法，利用气象因子与其他自然因子的相关性，有效的增加了站点数据不足区域的气象因子空间变异信息，提高了插值结果的精度。,技术路线,植被与气候响应机制探讨,年内尺度探讨年际尺度探讨,植被与气候年内响应机制的探讨,作为植被生长过程的指示值数，特定时间的NDVI，是植被前期和同期生长状况累积效果的综合反映。直接采用NDVI分析年内时间尺度植被与气候因子间的响应机制有可能导致错误的结论。而NDVI变化量（即当前NDVI减去前期NDVI）可在一定程度上去除NDVI的累积影响。,分析方面,不同草地类型 不同植被生长阶段不同气候条件不同滞后尺度的影响,小结,温度是草甸草原植被生长的主要限制因子；在典型草原
9、，温度和降水与NDVI变化量的相关性随其主要植被类型的不同而不同；荒漠草原，降水是最主要的影响因子，同期的温度作用并不显著；植被生长增长阶段NDVI变化量与气象因子之间的相关性最高；不同降水、温度条件对植被生长的影响略有不同。降水、温度对本地区植被生长的滞后影响在1个月左右，一般来说同期温度、降水的影响最高；,植被与气候年际响应机制的探讨,植被的生长受多种自然与人为因素的影响，同样表征植被生长状况的遥感植被指数也是受多种因素影响后的结果数据。而影响草地植被生长的非气候因子如病虫害、野火、放牧和人类活动等等，基本上对草地植被的生长都是负影响，进而造成了其遥感植被指数的降低。相同的气候条件下相同草
10、地植被所对应的最大生长状态（或最大遥感植被指数）即代表着其受非气候因子影响最小的状态，理论上更接近于该气候条件下该类型草地植被生长的“理想（基准）”状态。,分析方面,植被生产力表征参数选取；NDVI-Max,NDVI-Range,TI-NDVI 影响植被生长力的气候参数选取；不同时间段的温度、降水组合植被-气候历史最大响应模型的构建,NDVI-Max VS NDVI-Range,NDVI-Range=NDVI-Max(=0，NDVI-Min，NDVI-SOS),气候参数的选取,植被-气候历史最大响应模型构建,小结,NDVIR可作为各草地类型植被生产力的表征，生长季（增长阶段）累积温度与年降水量
11、对植被生产力有着较大的影响；选取的各草地类型不同气候条件下历史最大 NDVIR与其对应气候因子的关系，与前面的研究成果基本一致，基本证明了构建植被-气候历史最大响应模型的可行性和可靠性。,技术路线,草地退化程度评价及其验证,构建基于区域数据的不同草地类型被-气候历史最大响应模型，作为不同气候条件下草地退化评价的“基准”，根据实际草地生产力偏离“基准”的程度来评价草地退化的程度。这一指标体现了非气候因素对草地植被生长影响的程度，可作为草地生态恢复重建工作中人为活动调控的参考依据。,植被-气候历史最大响应模型(降水),植被-气候历史最大响应模型(温度),植被理想生长状态反演,草地退化程度的评价,a
12、)同等气候条件下草地退化的程度对比；b)同等非气候因素影响的草地退化程度对比；c)不同气候条件不同非气候影响压力下的草地退化程度对比,植被指数损失,草地退化程度评价,草地退化变化趋势分析,(a)为非气候因素影响减弱的情况;(b)为非气候因素影响加剧的情况。,结果验证,结果验证,国家环保局公布草地退化面积比例：1985年48.81%；1999年65%以上。本文评价结果：1985年约93%左右；1999年约78%。,小结,基于植被-气候历史最大响应模型的草地退化程度评价可准确的表述草地植被在同等气候条件或同等非气候影响压力下的退化程度；锡林郭勒盟退化草地面积占草地总面积的7090%，草地生产力相对
13、于基准状态下降了2035%，但从多年变化趋势来看，全盟的草地退化面积有减小的趋势，平均的退化程度也是如此，这与锡盟二十年来实施草畜产权到户的进程有着密切的关系。,技术路线,草地恢复重建工作的评价与建议,通过较短时间序列的遥感数据和气象数据，建立近年来锡林郭勒盟草地植被-气候历史最大响应模型，评价草地植被退化的相对变化趋势，并结合20世纪90年代末草地退化程度评价结果，对退化草地的可恢复程度进行了评价。,植被-气候历史最大响应模型(降水),植被-气候历史最大响应模型(温度),在19992004年持续干旱的自然条件以及 2001年起基本稳定的牧业压力下，2004年为植被对气候条件响应最高的一年。,
14、草地退化恢复措施评价,小结,在类似气候条件下，较短时间序列的遥感数据与气象数据所构建植被-气候历史最大响应模型，可有效的刻画草地退化程度的相对变化趋势；锡林郭勒盟自2000年起实施的一系列草地生态恢复重建项目取得了一定的成效；锡林郭勒盟的草地生态恢复工作仍面临着巨大的挑战，草地退化面积占草地总面积的88.27%，其中51.05%为轻度退化仍需围封；29.31%的中度退化草地需围封改良；7.91%的重度退化草地需恢复重建。,总结创新点,增设模拟站点的方法可有效改进站点稀疏地区的气象数据空间插值精度；NDVI变化量序列在分析年内尺度的植被-气候响应机制上更为可靠；以植被-气候历史最大响应模型作为不同气候条件下草地退化程度评价的“基准”，可对草地退化的现状与变化趋势进行准确的评价。,总结不足,缺少与地面观测资料的结合；植被与气候响应机制的生态意义阐述不够深入；植被类型的分类精度会直接影响到植被与气候条件的历史最大响应模型的精度；可进一步深入研究不同气候条件下的草畜平衡问题。,谢谢！敬请批评指正！,
