中国草地资源利用：生产功能与生态功能的冲突与协调

草地生态系统具有多功能性,既提供多种畜牧产品,同时也具有多样化的生态服务,诸如防风固沙、保持水土、维持生物多样性等。因此,健康的生态系统是生产功能与生态服务和谐并存的统一体。我国有各类天然草地 4×10⁸hm²,其中80%的草地主要分布在干旱、半干旱的北方地区,即主要分布在兴安岭-燕山-吕梁山-秦岭-西藏高原东缘一线以西的广大地区, 这一地区自然条件差,生态系统脆弱。因此,草地生态系统具有保障北方地区畜牧业发展和维护我国生态安全的双重角色。1949年以来,我国草地资源利用中由于长期追求生产功能最大化,忽视了对生态功能和服务的养护,造成生态系统退化,从而影响生态服务的发挥,导致了生产功能与生态服务的冲突。一是在突出生产功能的政策导向下,片面追求草地生产功能最大化,导致大量优质草地被大面积开垦,天然草地资源缩减,出现结构性和功能性的生态退化,生态服务功能受到显著损害。二是由于生产要素投入不足,使得草地系统输出和输入不平衡,难以维持正常的物质和能量循环过程,从而导致生产功能与生态功能的冲突。这主要是由于草地资源是我国的公共财产资源,即使实行草地承包制度后,所有权和使用权的分离,加上缺少政策制度的约束,因此形成了牧民对草地资源的掠夺式利用。三是我国畜产品生产需求增长与生态功能保护需求的矛盾愈加突出。在草地资源开发利用中“重用轻养”的失误既阻碍了我国草地畜牧业的现代化进程,更加剧了我国草地生产功能与生态服务的冲突。所以,在我国人口趋多,耕地趋少,粮食趋紧、畜产品消费趋增的态势下,充分利用占国土面积41%的草地资源,建立生态保护约束下的草地资源利用模式,协调草地生态系统的生产功能和生态服务关系,是解决我国耕地资源不足、维护我国生态安全的重要途径。     

中国草地生态系统碳储量及碳过程研究进展

草地为陆地生态系统的主体,是陆地上最主要的碳储库和碳吸收汇之一。近年来,随着“草原承包责任制”、“退耕还林还草”和“封育禁牧”等重大生态工程项目的实施及草地生态系统的恢复和草地生产力的提升,草地生态系统碳储量、固持潜力、土壤碳循环机制及稳定性机制越来越受到学术界的关切。文章全面综述了近年来我国草地生态系统碳储量及其碳过程的研究工作,总结了不同研究中,我国不同草地类型碳库的特征及其储量、分析了草地生态系统碳过程等,评述了土壤碳过程相关科学问题的研究进展,指出了当前草地生态系统土壤碳储量及碳过程的研究进展、存在的问题,分析了未来草地生态系统土壤碳研究的重点研究方向和发展趋势。研究表明：草地生态系统在调节碳循环和减缓全球气候变化中起着重要作用。但是,由于草地类型的多样性、结构的复杂性以及草地对干扰和变化环境响应的时空动态变化,至今对草地生态系统碳储量和变率的科学估算,以及草地生态系统土壤关键碳过程及其稳定性维持机制的认识还十分有限,随着高分辨率的MODIS、TM数据、数学模型及不同草地类型实测点的建立,以及通过枯落物碳库将植物碳库与土壤碳库的有机连接,草地生态系统的土壤碳储量及固持潜力取得了重要进展;土壤有机碳来源、组成,有机碳化学结构以及环境因子是影响土壤有机碳稳定性的重要因素,而固体赫兹共振、碳同位素示踪等对破解有机碳稳定性提供了重要手段。未来,还将进一步厘清草地生态系统土壤固碳的驱动机制,构建草地生态系统土壤固碳量化方法体系等。     

青藏高寒草地植被生产力与生物多样性的经度格局

沿昌都到噶尔县的经度梯度,对西藏典型高寒草地植被生产力与植物多样性开展了1 700 km的野外样带调查。实验结果表明：高寒草地的群落结构特征（地上生物量、地下生物量、盖度和密度）与生物多样性（物种丰富度、物种多样性和物种均匀度）均具有明显的经度分布格局。整体而言,这些特征参数均表现出自西向东沿荒漠草原—典型草原—草甸草原呈逐渐递增的趋势;其经度格局主要受降雨量和平均气温所趋动,但降雨量和平均温度的影响在不同指标间存在较大差异;地上生物量由二者共同决定,而物种丰富度受降雨量的影响更大。西藏高寒草地的物种丰富度与地上生物量间存在显著的幂指数关系（y=0.219 7 x 0.754 9, R²= 0.61, P< 0.01）。上述规律的发现,不仅有利于我们更好地理解高寒草地对未来气候变化的响应机制与适应途径,也将帮助我们合理制定放牧策略以实现该地区高寒草地的可持续发展。     

青海省1998—2012年草地生态系统服务功能价值评估

由于人类活动对草地生态系统的干扰,草地退化加剧,科学评估草地生态系统服务功能的价值对于草地保护与管理决策具有重要意义。论文通过整合青海省多源、多尺度、多过程的生态环境数据,结合大规模的野外调查数据,构建各类专项和综合数据库,以千年生态评估生态系统服务分类系统和Costanza等的分类方法为基础,结合青海省生态系统特征及生态地位,选取了青海省生态系统服务指标评估体系。开发定量核算青海省生态系统服务功能及其价值的数据-模型融合平台,对青海省1998—2012年的草地生态系统固碳释氧、水文调节、土壤保持、生物多样性等16种生态系统服务功能价值进行了全面的评估,成功实现了草地生态系统服务价值评估的动态化、精细化和智能化。结果表明：1998—2012年草地生态系统服务功能总价值在2 349.97~3 374.49亿元之间,均值为2 935.63亿元,是青海省2012年全省GDP的1.55倍,平均每公顷达92.87万元。最后,以此为基础,提出青海省草地生态系统适应性管理策略,为青海省生态立省战略提供决策支持和依据。     

蒙古高原乌兰巴托—锡林浩特草地样带植物物种的空间分布

草原植物物种多样性分析是生物多样性研究及草原可持续发展研究的重要内容.基于2012 年野外实地调查数据,对蒙古高原乌兰巴托—锡林浩特草地样带上植物物种类型和数量的空间分布格局及变化规律行了分析,结果表明:①蒙古高原样带上共有33 科103 种植物,蒙古国有29 科87 种,中国内蒙古地区有22 科62 种.中国内蒙古境内植物物种数量的绝对数值低于蒙古国,但中国内蒙古境内的垂向百米物种数、百公里物种数及多年生物种占全部物种比例、可食性牧草物种占全部物种比例等指标均高于蒙古国境内的相应指标;②样带上植物物种总数呈现南北高、中间低的U字形;具体到不同物种,则其分布形态略有差异:禾本科物种数量由北向南逐渐增多,菊科植物物种数量由北向南逐渐减少,豆科植物及杂类草的物种数量呈现南北高、中间低的U字形;③多年生植物与可食性牧草数量呈现南北高、中间低的U字形;一年生植物则呈现不明显的倒U字形,非可食性植物在整个样带上则变化相对平稳,南北差异不明显.     

不同退耕还草方式下宁夏南部山区土壤氮素转化速率与微生物变化的耦合关系

为了明确不同退耕还草方式下土壤养分转化的机理及其影响因素,以宁夏南部山区(下称宁南山区)天然草地、人工草地和撂荒地土壤为研究对象,运用PVC顶盖埋管法对3种类型草地土壤中氮素的净转化速率、微生物区系和氮素微生物生理群进行了研究,探讨土壤氮素净转化速率与微生物的关系. 结果表明:①在培养过程中,3种草地类型土壤中细菌、放线菌和真菌数量平均值分别为9.6×105、3.8×104和4.0×101 CFU/g(以干土计),氮素微生物生理群数量表现为氨化细菌(4.5×104 CFU/g)>自生固氮菌(4.3×103 CFU/g)>硝化细菌(6.5×102 CFU/g)>反硝化细菌(3.9×102 CFU/g)>亚硝化细菌(1.7×102 CFU/g),其中,人工草地土壤中微生物数量最高;②细菌、真菌、反硝化细菌与亚硝化细菌数量的峰值均出现在培养第120天,放线菌和自生固氮菌数量的峰值均出现在第240天,硝化细菌数量的峰值出现在第60天,而氨化细菌数量在各类型草地土壤中出现峰值的时间不统一;③各类型草地土壤氮素的净矿化速率、净氨化速率、净硝化速率均在61~120 d内最低,净矿化速率与净硝化速率在181~240 d内最高,净氨化速率在241~360 d内最高,微生物固氮速率的峰值出现在121~180 d,最低值出现在241~360 d. 在该区土壤氮素转化速率与微生物数量紧密相关,土壤温度、土壤水分通过影响微生物数量而成为影响土壤氮素矿化的主要因素;土壤氮素的生物固持过程比有机氮矿化过程更为活跃;种植苜蓿的人工草地比天然草地和撂荒地更有利于微生物的繁殖与土壤氮素的矿化.      

Spatial and temporal relationships between precipitation and ANPP of four types of grasslands in northern China

Precipitation is considered to be the primary resource limiting terrestrial biological activity in water-limited regions. Its overriding effect on the production of grassland is complex. In this paper, field data of 48 sites （including temperate meadow steppe, temperate steppe, temperate desert steppe and alpine meadow） were gathered from 31 published papers and monographs to analyze the relationship between above-ground net primary productivity （ANPP） and precipitation by the method of regression analysis. The results indicated that there was a great difference between spatial pattern and temporal pattern by which precipitation influenced grassland ANPP. Mean annual precipitation （MAP） was the main factor determining spatial distribution of grassland ANPP （r^2 = 0.61, P 〈 0.01）; while temporally, no significant relationship was found between the variance of AN PP and inter-annual precipitation for the four types of grassland. However, after dividing annual preeipitation into monthly value and taking time lag effect into account, the study found significant relationships between ANPP and precipitation. For the temperate meadow steppe, the key variable determining inter-annual change of ANPP was last August-May precipitation （r^2 = 0.47, P = 0.01）; for the temperate steppe, the key variable was July precipitation （r^2 = 0.36, P = 0.02）; for the temperate desert steppe, the key variable was April-June precipitation （r^2 = 0.51, P 〈 0.01）; for the alpine meadow, the key variable was last September-May precipitation （r^2 = 0.29, P 〈 0.05）. In comparison with analogous research, the study demonstrated that the key factor determining inter-annual changes of grassland ANPP was the cumulative precipitation in certain periods of that year or the previous year.     

青海省草地畜牧业可持续发展与草地治理和保护

通过对青海省草地资源利用状况以及草地在畜牧业持续发展中的作用分析,论证了草地治理和保护是促进草地畜牧业持续发展的重要内容,草地的开发建设应顺应畜牧业可持续发展的需求,因而提出草地合理利用的对策     

愿草地不再"禁止践踏"

据羊城晚报报道,广州人无须再羡慕国外的人可以躺在草坪上晒太阳,因为广州园林科研所目前已研究出一套能让草坪适宜南方生长,保持四季长绿景观的建植和养护技术。一旦措施推广,广州市的观赏性草坪不仅有望四季常绿,而且可供人们随意躺坐嬉戏。记得小时候读过一部外国小说,说的是一个妙龄姑娘每天都要躺在夕阳照耀下的草坪上休憩,安详愉悦的姿态成为一道优美的风景。我简直都妒忌她了,每天躺在草坪上什么也不想地看天,那是何等的福气啊!美国前总统里根解甲归田后,也打起了草坪的“主意”,想要在午后的橡树下、草地上“斜靠     

基于可解释机器学习的青藏高原草地物候变化多因素影响分析

气候变化背景下,青藏高原植被物候发生显著改变.然而,影响物候的水热因素众多,目前较少有研究关注多因素对青藏高原物候的影响效应,导致对青藏高原物候变化机制认识不足.为此,研究通过遥感数据解译,在对2002~2021年青藏高原草地物候时空变化特征分析的基础上,聚焦降水、气温、海拔和土壤等多方面,利用可解释机器学习方法（SHAP）揭示物候变化的主导因素,并量化分析多因素对物候的交互影响.结果表明:①青藏高原分别有56.32 %、67.65 %和65.50 %的草地表现出生长季开始时间（SOS）提前、生长季结束时间（EOS）延迟和生长季长度（LOS）延长趋势;②青藏高原草地SOS和LOS主要受水分条件影响,3月0~10 cm土壤水分对SOS提前和LOS延长起促进作用的范围分别在10~25 kg·m^-2和15~25 kg·m^-2之间,峰值分别在20 kg·m^-2和18 kg·m^-2左右;EOS则主要受温度影响,9月和10月温度越高对EOS延迟促进作用越强,并分别在高于8 ℃和-0.5 ℃时达到峰值;③水热等因素对物候的影响存在非线性交互效应,3月0~10 cm土壤水分达到20 kg·m^-2后,更有利于低降水和低海拔地区SOS提前;10月温度高于0 ℃后较好的水分条件更有利于EOS延迟;3月0~10 cm土壤水分在12~22 kg·m^-2之间时,高降水地区LOS更长.研究表明,可解释机器学习方法可为物候变化的多因素影响定量分析提供一种新的方法.