文摘

在三江源头地区畜牧业生产macrocontext (TRHR)的气候变化,本研究分析了可能的变化趋势下的当地草地净初级生产力(NPP)(即四个rcp场景。,RCP4.5 RCP2.6 RCP6.0和RCP8.5)与模型估计,2010 - 2030年期间,每个场景下的草产量和理论载畜量进行了进一步的定性和定量分析。结果表明,草地生产力TRHR将不稳定在所有四个场景。草地生产力将大大受到降水和温度波动的波动也将一些时期发挥重要作用。当地草地生产力将下降2010 - 2020年期间在某种程度上,然后将在2020 - 2030年期间波动和增加缓慢。理论载畜量是在这项研究中分析和计算的基础上草产量。结果表明,理论容量范围从400万只羊,500万只羊吃草下的四个场景,它可以提供定量信息参考决策如何确定合理的载畜量,促进草原的可持续发展,等等。

1。介绍

植被净初级生产力(NPP)反映了自然条件下的植被的生产力(1]。气候变化是一个关键的驱动力的植被NPP的年际变化2]。气候正在变化主要表现为全球变暖。地表温度增加了自1980年代以来,尤其是在中国的北部地区(3- - - - - -6]。草原是一个在中国最重要的土地利用类型,已基本功能在畜牧业的发展7]。草原大大地受到气候变化的影响,和草地NPP的时空变化和气候变化的影响机制一直是国内外研究的热点之一(8- - - - - -11]。

三江源头地区(TRHR)是黄河的源头,长江,澜沧江,最生态敏感区域之一在中国。除此之外,它也是最大的畜牧业生产基地在青海省,约2.13万公里2天然草场和天然草地。许多研究人员分析了NPP的变化在这方面从不同的角度(12- - - - - -16),有很多研究工作模式和NPP的时空特征的生态系统。然而,很少有全面的草地NPP的时空变化研究TRHR和随之而来的影响。一方面,由于该地区独特的自然生态条件,当地畜牧业的发展总是取决于牲畜数量的增加,从而增加当地居民的收入,同时导致长期过度放牧。严重的草原退化大大抑制当地畜牧业的发展和变化的景观17]。另一方面,全球变暖导致了平均年降水量的减少,单位面积上的草产量也逐年略有减少,威胁当地畜牧业的发展。因此气候的描述和相关经济活动的研究区域是详细的和重要的18]。为了解决草原退化带来的问题,促进当地畜牧业的可持续发展在TRHR,有必要进行科学预测当地的草产量、确定合理的载畜量,引导当地畜牧业的生产。

草原的NPP研究是研究的基础放牧草地产量和预测能力,和有很多的调查和研究工作的NPP估算草地近年来在中国。草原的估计NPP的方法有很大区别,由于自然环境的差异研究的区域,数据可用性,等等。主要有四种模型来估计NPP的草原,也就是说,光利用效率模型、生态系统过程模型、远程感受机制耦合模型和气候统计模型(19]。在这些模型都有各自的优势和劣势。例如,光利用效率模型基于植被光合作用的机制是容易构造、计算效率高,但也有一些缺点的因素考虑,参数选择、计算结果,等等。生态系统过程模型模拟植被的生理过程和应用遥感等技术,这使得它可以进行多尺度动态监测的NPP的时空变化。然而,这个模型非常复杂,需要高质量的数据,抑制其实用性在某种程度上,特别是在区域估计。遥远的感受机制耦合模型集成了上述模型的优点,但其计算结果的准确性很大程度上受其他因素的影响。气候统计模型介绍了回归模型采用简单的温度和降水等气候因素和低数据要求。这种模型更实用,但它仍然是有限的低精度的结果。有巨大的复杂性、不确定性和不精确的提取植被指数和土壤参数与遥感数据,所有这些都使它非常困难,非常不准确计算这些数据与光利用效率模型,生态系统过程模型,和生态遥感耦合模型。除此之外,这是一个事实,即气候条件有很大的对研究地区的畜牧业生产的影响。 Therefore, the climatic statistic model was finally used to estimate the future grassland productivity in the TRHR.

使用最广泛的气候模型主要包括迈阿密模型,Thornthwaite纪念模型,Chikugo模型和综合模型。气候模型是一种有效的工具在气候的研究20.]。全面模型更适合在干旱地区植被NPP的估计比Chikugo模型。除此之外,与其他三种模型相比,综合模型有一个牢固的理论基础,需要更多的考虑植被的生理过程,因此可以获得一个更好的估计结果在浙江省21)、内蒙古(22,23]。

为了整体的变化趋势预测草地NPP和理论载畜量的研究区域气候变化的背景下,四个代表浓度通路(rcp)(代表自然和社会条件下的发射轨迹和相应的场景)选择分析草地NPP的变化趋势在三江源头地区。本研究的理论和现实意义。在理论上,本研究扩展了应用领域的评估NPP和探索的理论载畜量TRHR在未来,它提供了一定的参考其他类似地区的相关研究工作。在实践中,这项研究中定性和定量分析了草产量的变化趋势和放牧能力在研究区,可为当地草原效用和管理提供一些指导和畜牧业的发展,促进当地man-land的和谐与可持续发展的关系。

2。研究区域

TRHR位于青海省南部中国,31°之间12′′-36°N和89°45 23′′-102°E面积36.3万公里2占青海省总面积的43%。TRHR,海拔从3500米到4800米不等的源头是黄河,长江,澜沧江,密集的河流网络。行政区域覆盖16个县,包括玉树,星海,同德,Zeku, Matuo, Maqin,达里语,Gande, Jiuzhi, Banma, Chengduo, Zaduo, Zhiduo, Qumalai, Nangqian,和河南,除了意为山城在格尔木的城市。

草原面积20.3万公里2TRHR,占这个地区的总面积的65.4%(图1)。植被的多样性TRHR中最富有的地区在同一高度世界各地。从高山草甸草原类型变化盛草原和高山沙漠,生产力也逐渐减少(24- - - - - -27]。这个地区的草原资源十分丰富;然而,单位面积上的草产量逐年下降,由于近年来气候变化和过度放牧,已威胁当地畜牧业的发展。


图1
草原的TRHR和分布的位置。

3所示。方法和数据

3.1。模型
3.1.1。综合模型

综合模型的基础上开发了两个著名的平衡方程,即水平衡方程和热平衡方程(28,29日]。张周和推导出链接的区域蒸散模型的水平衡方程和热平衡方程物理过程在能量和水分影响蒸发,然后构建了基于生理特征的自然植被NPP模型(28,29日),也就是说,综合模型。综合模型可以计算潜在的自然植被NPP的基础上降水和地表净辐射获得的研究领域。这个模型是对气候资源的合理利用具有重要意义和成就感的气候生产潜力28]。这个模型的公式如下: 在哪里 是一年一度的净辐射, 年降水量, 是一年一度的汽化潜热,RDI辐射干燥。

3.1.2。草原的干草产量模型

主要有三个指标的草原生产力,也就是说,干草产量、理论载畜量,和动物产品30.]。干草产量,即某一地区的总干物质产量在一定时期,反映了草原的初级生产力,草地生产力的一个基本指标。在这项研究中,草原的干草产量在2010 - 2030年是基于NPP草原用以下公式计算: 在哪里 是一年一度的单位面积上的总干草产量(g·m−2·一个−1)),NPP的年度总NPP草原(gC·m−2·一个−1), 的系数是草原生物量和NPP的转换系数( (0.45),这是31日,32),而 的比例系数是在地上生物量、地下生物量,它在不同植被类型(33]。 盛的高山草甸草原、沙漠和高山是7.91,4.25,和7.89,分别。根据研究区域的位置, 高山草甸是用来计算草产量。

3.1.3。模型的理论放牧草地的能力

草地理论载畜量的2010 - 2030年期间的基础上计算了草产量。由于草地的放牧能力是在中国通常由牲畜的单位,也就是说,成人牲畜的数量可以由每单位土地面积每年,和羊的数量通常是作为单位,草地的放牧能力也是由绵羊单位土地面积的数量。

有很多方法来计算草地理论载畜量。“限制牲畜的估算方法基于草原承载力”能更好地反映实际情况的限制放牧地区畜牧业生产,因此使用下列公式(34]: CA是草原的理论年放牧能力(单位:羊的数量单位土地面积), 每平方米是草原的年度干草产量(单位:公斤/米2),《家畜是草的利用效率的不同在不同草地类型(34]。在这项研究中,最有用处的高山草甸,盛草原和高山沙漠灌木丛,和沼泽草甸是60%,50%,40%,和55%,分别。 是羊的干草单位所需的数量(单位:公斤/ d)的每一天,这将是根据相关标准(2.0公斤35]。机灵(单位:d)是365。由于草原是三江源头地区的主要植被类型的《盛草原被用来估计的理论载畜量草原期间2010 - 2030。

3.2。数据源

降水和近地表空气温度的数据与模型模拟研究区CMIP5(耦合模型相互比较项目阶段5)。有三个步骤的数据处理。(1)第一次选择和下载的数据,包括模型(CCSM4)建模领域(大气),合奏(r6i1p1和r5i1p1),和气候变量(降水和近地表空气温度)。(2)研究区域的数据提取和计算。年度平均值计算基于月度数据,和年降雨量计算每月的和沉淀,然后提取112点覆盖研究区。(3)数据与空间分辨率 程度在1公里内插×1公里光栅使用克里格方法,预测阿尔伯斯1940坐标系。

4所示。结果和分析

4.1。NPP TRHR草地的变化趋势

有明显的空间异质性的NPP TRHR,减少从东南到西北在整体(图2)。结果表明,草地NPP主要增加在东部和东南部,虽然在西北显著减少,西南和中部地区。没有重大改变草地NPP的大多数其他地区。每十年期间NPP的变化趋势表明,NPP变化显著RCP2.6场景和RCP4.5场景下,东部和东南部的增加在一定程度上减少在南方部分在某种程度上。NPP变化略低于RCP6.0场景和RCP8.5场景。RCP4.5场景下,NPP减少显然在中部和南部2010 - 2020和2020 - 2030年期间略有增加,表明有严重的当地草原沙漠化。除此之外,2030年NPP的增加表明,有条件的改善当地的草地。


图2
NPP的地图TRHR 2010年,2020年和2030年在四个rcp场景。

在这项研究中,温度和降水对NPP的变化进行了分析。结果表明,草地NPP将范围从100年 到130年 在2010 - 2030。结果在不同场景下如下(图所示3)。


图3
NPP变化趋势的草原,温度和降水(每年的平均人数)TRHR期间2010 - 2030。

RCP2.6场景下的结果表明,温度和降水将呈现一个下降趋势在2015 - 2020和2025 - 2030年,展示了一个反对趋势在2010 - 2015和2020 - 2025(图3)。降水将大大超过温度波动。相比之下,NPP以相反的方式将会改变在这些时期,但波动幅度较小。因此,有一个重大的负面NPP和温度之间的关系,而只有微弱的NPP和降水之间的关系在这种情况下。

RCP4.5场景下的结果表明,NPP和降水表现出相似的变化趋势,也就是说,一个下凹抛物线轨迹。降水波动最大大在2010 - 2020年期间,尽管NPP与降水减少,然后迅速增加后达到一个相对较低的水平。NPP从2010年到2015年将减少8.4%,但它从2015年到2020年将增加8.2%。然后慢慢NPP将增加而略有波动期间2020 - 2030。因此,有一个重大的负面NPP和降水之间的关系在这种情况下,虽然NPP和温度之间的关系是很弱。

RCP6.0场景下的结果表明,NPP先增加然后减少2015 - 2025年期间,尽管温度将在此期间表现出相反的变化趋势,为其他期间他们在类似的方式将会改变。降水将显示一个增加的趋势在2010 - 2015和2020 - 2030。NPP和降水都将在2015 - 2020年下降明显,到达底部约2020。NPP将2020年与2015年相比减少10%,这表明NPP的变化大大影响降水的变化在这段时间内,他们强烈相关。结果表明,NPP的变化趋势是一致的与降水总体而言,但NPP的波动幅度很小,表明有一些滞后的反应NPP降水在这种情况下的变化。根据上面的分析,NPP响应更敏感降水的变化比温度的变化。

RCP8.5场景下,温度变化略在2010 - 2025和2025 - 2030年,显示了2020年至2025年期间增加的趋势。此外,NPP也略有波动在2010 - 2025和2025 - 2030年,表明温度影响NPP中起主导作用。NPP和降水都大幅波动在2015 - 2020,有一个明显低落的2020左右。NPP 2020年相比2015年下降了15.3%,表明NPP的变化之间有很强的相关性和降水的变化。NPP, 2020 - 2025年期间,温度和降水都表现出明显的增加趋势。NPP从2020年到2025年增加了20.4%,达到了显著峰值大约在2025年,这表明有重要关系的变化NPP和降水的变化,和温度。因此,温度影响NPP的变化中扮演着重要角色在2010 - 2020和2025 - 2030,而2015 - 2020年期间的降水起着主导的作用。此外,2020 - 2025年期间,温度和降水NPP极大地影响。

4.2。草原的草产量的变化趋势

RCP2.6场景下的结果表明,草产量的变化趋势和波动幅度都相当符合上述NPP的;,同时增加2015 - 2020和2025 - 2030年期间,减少2010 - 2015和2020 - 2025(图4)。总的来说,草收益率一般高于630万吨在这种情况下,除了时间大约在2025年,波动幅度并不大,平均收益率水平是非常稳定的。


图4
草原的草产量的变化趋势TRHR在2010 - 2030年四个场景。

RCP4.5场景下的结果表明,草地产量将波动很大,但仍将小幅增加整个期间2010 - 2015。草产量将稳定在2015 - 2030年增加的趋势。相比NPP上面提到的变化趋势,草地产量的变化趋势是一致的与NPP 2015 - 2030年期间,但它们不是2010 - 2015年期间密切相关。

RCP6.0场景下的结果表明,草产量将下降2010 - 2020年期间慢慢会增加在达到低水平大约在2020年,这表明TRHR将草产量的波动很大程度上在这种情况下。

RCP8.5场景下的结果表明,草产量TRHR将在2010 - 2015年期间略有波动,然后下降明显,此后不断增加的趋势,但增加将逐渐下降,甚至可能会有一些轻微的减少。根据上面的分析,可以预测,草产量将在2020年左右波动明显,下降到非常低的水平,在其他时间在这种情况下仅小幅波动。

总而言之,有一个积极的关系草地产量和TRHR NPP的草原。草地NPP的变化已经在草地上收益率产生影响,但其影响不同在不同的rcp场景。草产量RCP2.6场景下非常稳定,一般每年630万吨以上。RCP4.5和RCP6.0场景下,草产量的变化趋势和草地NPP通常是类似的大多数时期,除了2015 - 2020年期间,他们的变化趋势相反。RCP8.5场景下,草产量波动最大大,降水,草产量、NPP和草原都降到底部大约在2020年,这表明草地产量最大大影响降水在这种情况下。

4.3。草地的放牧能力的分析

分析了2010 - 2030年期间的理论载畜量。草地的放牧能力在TRHR草产量的基础上计算。结果表明,理论容量范围从400万只羊,500万只羊放牧下(图四个场景5)。


图5
理论载畜量TRHR在2010 - 2030(一万只羊)。

RCP2.6场景下的结果表明,理论载畜量TRHR将显示一个显著的减少趋势,并在2017年达到最低,然后它将迅速增加在2018 - 2021,但之后会继续下降趋势总体上(图5)。此外,年际波动幅度非常大在这种情况下。根据上面提到的温度和降水的变化趋势,放牧能力反应非常缓慢,在一定范围内温度的变化以及它们之间没有显著关系,而放牧能力显示了降水的变化趋势相似。结果表明,没有大波动条件下的温度、放牧能力主要取决于降水,这与实际情况是一致的,当地畜牧业主要是受水资源限制。

RCP4.5场景下的结果表明,放牧能力差别很大在2010 - 2015年期间,但波动幅度会逐渐减少。它显示了2015年至2025年期间增加的趋势,尤其是在2019 - 2025年,将会有一个稳定和持续增长。放牧能力将大幅减少,然后迅速增加在2025 - 2030。总的来说,放牧容量波动很大,稳定性很低在这种情况下。它表明当地草地的放牧能力增加降水在一定范围内,超过这个温度将发挥更重要的作用。相比上述温度和降水的变化趋势,可以看出,温度对放牧的影响能力始终是非常重要的在这种情况下,虽然这期间降水只有重要的2015 - 2025。

RCP6.0场景下的结果表明,放牧能力显示了一个下降趋势总体上在2010 - 2020年期间,在此期间有很大的波动。放牧能力先增加然后减少2020 - 2030年期间,它显示了一个下降趋势总体上在这种情况下。相比上述温度和降水的变化趋势,放牧能力更加一致的变化趋势与沉淀。然而,在2020 - 2030年,放牧的变化与温度的变化能力负相关,和降水的变化反应非常慢,甚至不明显。这表明,降水影响放牧更重要的能力当温度在一定的范围内;但条件是温度降低到一定程度,降水只扮演一个次要角色。

RCP8.0场景下的结果表明,当地的放牧能力将在2010 - 2015年期间略有波动,但没有明显的变化。2016 - 2020年期间将不断降低,达到底部约2020,然后将继续增加,最后波动约450万只羊。根据温度和降水的变化趋势,放牧能力更加一致的变化趋势与降水、指示降水影响放牧上扮演更重要的角色比温度的能力。

总之,降水中起着主导作用的影响下的载畜量RCP2.6场景,以及水资源的主要限制因素是当地畜牧业的发展。降水影响有限RCP4.5下当地畜牧业的发展情况。理论载畜量与降水在一定范围内增加,超过这个温度将发挥更重要的作用。降水和温度都有影响下的载畜量RCP6.0场景。降水起着更重要的作用,当温度达到一定范围,反之亦然。降水在影响中扮演更重要的角色下的载畜量RCP8.5场景。总的来说,理论载畜量TRHR范围从400万到500万只羊。

5。结论和讨论

这项研究估计的草地NPP TRHR四个rcp场景下基于综合模型,估计当地草产量和未来的理论载畜量。此外,NPP的未来变化趋势,草地产量,和放牧能力四个场景下进行了分析。在本文中,我们得出以下结论。

有非常复杂的降水和温度影响草地生产力和NPP的降水和温度的影响,草产量、和放牧能力是非常复杂和不稳定在不同场景。2029年为例,理论载畜量RCP2.6场景下410.72万只羊,465.27万只羊时RCP4.5场景下,也在另一个两个场景有很大差别。

草地的生产力TRHR是不稳定的。草产量大大受到降水和温度的波动也扮演着更重要的角色,随后影响放牧的能力。这一结论与之前的研究一致的变化趋势,植被NPP在过去50年的黄河源区,这是由姚明et al。(36),这表明降水中起主导作用影响三江源头地区草地生产力。

TRHR草原生产力将下降略在2010 - 2020年期间,尤其是在2020年将会有一个最小值,而放牧能力先增加然后减少在此期间以外的所有场景下RCP8.5场景。根据放牧的变化趋势的分析能力,有一个戏剧性的变化在载畜量TRHR由于气候因素的影响。因此,有必要加强控制载畜量,消除一些畜牧物种,和替换占主导地位的草地物种的草地物种可以更好地适应气候变化。此外,需要准备各种应对气候变化和尽早制定人工干预机制,合理引导当地畜牧业的发展。

这项研究预测,分析了草地NPP干草产量的草地,和理论载畜量的综合模型的基础上模拟温度和降水在四个场景。研究结果只是获得水热条件的基础上,而事实上各种因素,如土壤、地形、太阳辐射,对草地NPP都有一些影响。因此,仍有一些限制在本研究的结果,有必要进行更深入的研究工作与全面的模型仿真结果的修改通过包括更多的其他因素。

确认

这项研究受到了中国国家基础研究计划(973计划)(没有。012 cb95570001)和中国国家自然科学基金杰出青年学者(批准号71225005),探索前沿项目研究组成员、中科院地理所的科学战略计划、中科院也赞赏。