杜 军，周刊社，高佳佳，次旺顿珠

(1.西藏高原大气环境科学研究所，拉萨 850001；2.西藏高原大气环境研究重点实验室，拉萨 850001；3.西藏自治区气候中心，拉萨 850001)

植物物候是指植物受气候和其他环境因子的影响而出现的以年为周期的自然现象[1]，它能够反应植被生长变化与气候变化，帮助理解植被生态过程、量化气候变化对陆地生态系统的影响[2]。全球气候变暖背景下，物候对气候变化的响应研究已成为物候学关注的热点问题之一[3-5]。

青藏高原作为世界的第三极，高寒草地约152.15×104km2，是中国乃至亚洲的重要牧区之一，青藏高原的生态过程对保障中国乃至东亚生态安全具有独特的屏障作用[6]，因此，研究青藏高原植被物候变化具有重要意义。在全球变暖的大背景下，近50a 青藏高原年平均气温升温率超过同期全球平均升温速率的2 倍[7]，受其影响青藏高原植物物候发生了变化，且表现为明显的时空差异。遥感资料显示，自20 世纪80年代以来西藏高原植被总体表现为返青期提前、枯黄期推迟、生长季延长的趋势[8-13]。80年代和90年代，高原平均返青期提前了15～18d[8,14]，远高于欧亚大陆40-70°N 平均的6.4d[15]。地面人工观测方面，虽然观测资料相对匮乏，但也证实了植被物候发生了变化，如青海省东部农业区、环青海湖区、三江源区植物返青普遍期呈提前趋势[16]；1997-2010年海北高寒矮嵩草返青期推迟，枯黄期提前[17]；1997-2016年青藏高原典型高寒草甸化草原9种优势物种在返青、黄枯、开花等物候期没有呈现出一致的规律性变化[18]；若尔盖湿地地区21 世纪00年代牧草返青期、分蘖期、抽穗期较20 世纪80年代提前[19]；1992-2012年日喀则青稞生育期总体呈显著缩短趋势[20]。

羌塘高原约占青藏高原总面积1/5，是世界上海拔最高、气候条件最恶劣的高原。羌塘国家级自然保护区（以下简称自然保护区）就位于羌塘高原，这里气候异常寒冷，属高原寒带季风干旱气候，具有独特的高寒荒漠生态系统，生态环境更为脆弱和敏感。从东南向西北，草地植被大体呈高寒草甸草原—高寒草原—高寒荒漠草原—高寒荒漠的分布[21]。由于其地理位置的特殊性，该区域还存在大片的气象观测空白，而青藏高原的气象观测站点集中分布于中东部地区，自然保护区仅有5 个国家级气象站点分布在其周边地区，区域内气象要素、地表植被等时空分布格局尚不明确。目前国内学者多以遥感反演产品、融合数据、短期观测为主获取资料，来分析羌塘高原气候、植被等变化[22-28]，而利用长时间序列研究自然保护区牧草青草期变化方面的文献尚少。为此，本研究利用地面气象观测资料，基于5℃界限温度指标，拟揭示1971-2019年羌塘自然保护区高寒草地青草期及期间水热气候资源的时空变化特征，并预估在RCP2.6、RCP4.5 和RCP8.5三种温室气体排放情景下，未来80a（2021-2100年）牧草青草期的变化情况，以期为探讨青藏高原气候变化、生态文明建设、区域牧业生产管理以及预测高寒草地生态系统的动态变化等提供基础性科技支撑。

1 资料与方法

1.1 研究区域

自然保护区[22-28]是青藏高原第一级台地，地势高但较为平坦，以低山、丘陵为主，湖泊星罗棋布，面积大于1km2的封闭湖泊约400 个，河流以内流河和季节性河流为主，是一个封闭区域[29]。保护区属高原寒带季风干旱气候类型，气候寒冷、干燥、多风，干湿季分明，辐射强烈，日照充分，降水量50.0～300.0mm，其中80%以上的降水集中在6-9月，且多为固态降水，年平均气温-8.0～4.0℃。

自然保护区内无长时间观测的气象站，选取其附近同属羌塘高原湖盆高寒草原区[30]的狮泉河、改则、申扎、班戈和安多5 个气象站进行分析，气象站位置见图1。

图1 羌塘自然保护区地理位置及附近气象站点分布Fig.1 Geographic location of Qiangtang Nature Reserve of Tibet (QNRT) and distribution map of nearby five meteorological stations

1.2 数据来源

1971-2019年5 个气象站实测逐日平均气温、降水量和日照时数资料来源于西藏自治区气象信息中心。

未来气候情景下研究区气候再分析数据来源于国家气候中心发布的《中国地区气候变化预估数据集》Version 3.0 中的全球模式数据（CMIP5）。CMIP5 数据采用国际耦合模式比较计划第5 阶段（CMIP5）[31]中21 个全球大气与海洋环流耦合模式数值模拟集合平均结果。国家气候中心将21 个CMIP5 全球气候模式的模拟结果，经过插值计算将其统一降尺度到1°×1°分辨率，利用简单平均方法进行多模式集合，制作成一套包括历史模拟数据（1901-2005年）以及RCP2.6､RCP4.5 和RCP8.5 排放情景下预估数据（2006-2100年）的月平均资料，包括平均气温、平均最高气温、最低气温和降水量等。

1.3 指标计算及分析方法

1.3.1 青草期界定

在青藏高原，日平均气温≥0℃时，积雪融化，土壤开始解冻，高寒草甸植物开始萌动；日平均气温≥5℃时，高寒牧草返青[32-33]。牧草青草期的开始期与日平均气温稳定通过5℃界限温度的初日较接近，青草期结束期与日平均气温稳定通过5℃界限温度的终日基本一致，因此，把日平均气温稳定通过5℃初日作为青草期开始日，稳定通过5℃终日作为青草期终止日，界限温度之间间隔日数作为牧草的青草期[34-35]。

1.3.2 数据计算方法

采用全国气候资源整编软件，计算生成1971-2019年日平均气温稳定通过5℃界限温度的初日（月-日）、终日（月-日）、间隔日数（d）、积温（℃·d）、降水量（mm）和日照时数（h）以及年平均气温（℃）。

1.3.3 线性变化趋势估计

青草期要素的变化趋势采用线性回归方程分析，即

式中，Y 为青草期要素（青草期开始日、终止日、天数、积温、降水量和日照时数），t 为时间（本研究为1971-2019年），a0为常数项；a1为线性趋势项，把a1×10 表示青草期要素每10a 的变化趋势。采用F 检验法对拟合的回归方程进行显著性检验（P＜0.05 和P＜0.01）。多年平均值采用1981-2010年的平均值。

1.3.4 突变分析

采用Mann-Kendall 法对青草期要素进行突变检验。Mann-Kendall（M-K）法是一种气候诊断与预测技术，是世界气象组织推荐并已广泛应用的非参数统计方法[36]。该方法可以判断气候序列中是否存在气候突变，如果存在，可确定出突变发生的时间。

1.3.5 趋势性分析

采用R/S 分析法对青草期要素变化的未来趋势进行分析。R/S 分析法是由Hurst 在总结尼罗河多年水文观测资料时提出的一种分析方法，后来经Mandelbrot 等进一步补充和完善将其发展成为研究时间序列的分形理论[37]。

R/S 分析方法的基本原理为：对于时间序列x(t)，t=1，2，…，n，对于任意正整数τ≥1 定义均值序列，即

对于比值R( τ ) /S( τ) ≡R/S ，若存在式（6）的关系，则说明时间序列x(t)，存在Hurst 现象，H 称为Hurst 指数，H 值可根据计算出的(τ，R/S)的值，在双对数坐标系[ ln (τ)，ln(R/S) ]中用最小二乘法拟合。

根据H 值的大小，可以判断该时间序列是完全随机的或是存在趋势性成分，以及趋势性成分是表现为持续性还是反持续性。对于不同的Hurst 指数H(0＜H＜1)，存在三种情况：（1）H＝0.5 时，表明时间序列变化是随机的，要素的时间序列前后变化无关；（2）0＜H＜0.5 时，表明时间序列具有长期相关性，但将来的总体趋势与过去相反，过程具有反持续性。H 值越接近于0，反持续性越强；（3）0.5＜H＜1 时，表明时间序列未来的变化将与过去的变化趋势一致，且H 值越接近1，持续性越强。

1.4 数据处理软件

数据处理、分析、绘图均利用Excel 2007 软件完成，并利用数据处理系统[38]（Data Processing System，DPS）提供的M-K 检验法进行计算与分析。

2 结果与分析

2.1 保护区附近气象站牧草青草期及其变化特征

2.1.1 平均态

表1 给出了自然保护区附近站点牧草青草期要素的多年平均值。结果显示，自然保护区附近气象站牧草青草期平均开始日（≥5℃初日）出现在5月下旬-6月中旬，呈自西向东推迟的分布规律；平均终止日（≥5℃终日）出现在9月上旬-下旬，东部（申扎、班戈和安多站）早，西部（狮泉河和改则站）迟；青草期天数为87～130d，由东向西递增。就自然保护区5 个站平均而言，牧草青草期开始日为6月1日，终止日为9月20日，青草期天数为112d。

表1 自然保护区附近站点牧草青草期要素的多年平均值Table 1 Mean value of the green grass season(GGS) elements at nearby stations in QNRT

2.1.2 线性变化趋势

表2 列出了1971-2019年自然保护区牧草青草期开始日、终止日和天数的变化趋势，从表2 可知，各站青草期开始日呈一致的提早趋势，平均每10a提早1.34～3.40d，以安多提早最多（P＜0.05），其次是班戈，为-3.26d·10a-1（P＜0.01）；青草期终止日表现为推迟趋势，平均每10a 推迟1.69～3.78d，以班戈推迟最多（P＜0.01），申扎次之，为3.11d·10a-1（P＜0.01）；青草期天数以4.45～7.04d·10a-1的速率呈极显著延长趋势（P＜0.01），其中班戈增幅最大，其次是安多，为5.56d·10a-1，申扎增幅最小。就5 个站平均而言，近 49a 牧草青草期开始日提早率为2.81d·10a-1，终止日推迟率为2.74d·10a-1，青草期天数延长率为5.56d·10a-1（图2），且均通过0.01 水平的显著性检验。特别是进入20 世纪90年代以来，青草期开始日提早、终止日推迟和天数延长的趋势仍 在 持 续，变 幅 分 别 为-3.20d·10a-1(P＜0.05）、2.83d·10a-1(P＜0.10）和6.04d·10a-1(P＜0.01)。

图2 1971-2019年自然保护区附近站点牧草青草期开始日(a)、终止日(b)和天数(c)变化趋势Fig.2 Change of the start date (a), end date (b) and days (c) of the GGS at nearby stations in QNRT during 1971-2019

表2 1971-2019年自然保护区附近站点牧草青草期要素变化趋势Table 2 Linear trend of the GGS elements at nearby stations in QNRT from 1971 to 2019

2.1.3 年代际变化

表3 给出了1971-2019年青草期开始日、终止日和天数的年代际变化。结果表明，在年代变化尺度上，自然保护区附近站点在20 世纪70-80年代青草期开始日偏晚、终止日偏早、天数偏短，其中70年代最为明显，这种变化特征在申扎和班戈2个站点上表现尤为突出。90年代，青草期开始日在申扎、班戈2 个站上表现为偏早，其他3 个站为略偏迟；绝大部分站的终止日都偏早，以安多偏早最多；改则、安多站的青草期天数偏短，其他3 个站变化不大，属正常。进入21 世纪00年代后，各站呈现出青草期开始日提早、终止日推迟、天数延长的年代际变化特征，特别是21 世纪10年代表现更为明显。

表3 自然保护区附近站点牧草青草期开始日、终止日和天数的年代际距平Table 3 Decade anomaly of the start date, end date and days of GGS at nearby stations in QNRT during 1971-2019

就5 个站平均而言，20 世纪70-90年代的年代际特征表现为：青草期开始日偏晚、终止日偏早、天数偏短；21 世纪00年代与10年代截然相反，青草期开始日偏早，终止日偏晚，天数偏长。00年代与70年代相比，青草期开始日偏早8d，终止日偏晚10d，天数偏长18d。在30a 尺度上，1981-2010年与1971-2000年相比，青草期开始日偏早3d，终止日偏晚3d，天数偏长6d。

2.1.4 突变分析

M-K 法检验发现，自然保护区附近站点牧草青草期要素均发生了气候突变。如图3a 所示，青草期开始日的UF 曲线，1971-1985年在0 线附近振荡，1986年开始快速下降，1991-1997年有所回升，1998年起呈单边下降趋势，UF 在2004年超过了-1.96 线，表明开始日提早趋势明显。UF 和UB 曲线在2006年出现交叉，可见2006年发生了气候突变，由推迟期跃变为提前期，突变后的开始日较突变前提前6d。同理，终止日的突变点为1991年，由偏早期跃变为偏晚期，突变后的终止日较突变前推迟6d；青草期天数在1988年发生了突变，由偏短期跃变为偏长期，突变后的天数较突变前延长了14d。

图3 1971-2019年自然保护区附近站点牧草青草期开始日（a）、终止日（b）和天数（c）的M-K 检验Fig.3 M-K test results of the start date(a), end date(b) and days(c) of GGS at nearby stations in QNRT during 1971-2019

从表4 可知，除班戈、安多的青草期终止日未发 生气候突变外，其他站点青草期要素均出现了不同的突变点，主要发生20 世纪90年代，突变的状态与上述类同。狮泉河青草期开始日、天数的突变年份最晚，为2009年；安多青草期开始日突变最早，为1985年。

表4 1971-2019年自然保护区附近站点牧草青草期要素突变年份(MY)和Hurst 指数(H)Table 4 The mutation year (MY) and Hurst index (H) of the GGS elements at nearby stations in QNRT during 1971-2019

2.1.5 趋势分析

由表4 可知，自然保护区各站青草期开始日、终止日和天数的H 值均大于0.5，说明青草期要素序列具有持续性，未来仍将继续保持当前的变化趋势，即开始日提早、终止日推迟和天数延长；但狮泉河、申扎2 个站青草期开始日的H 值略大于0.5，持续性较弱。而5 个站点平均青草期天数的H 指数达到0.926，持续性强度表现为很强，未来青草期天数保持当前继续延长趋势的概率非常大。

2.2 保护区附近气象站牧草青草期气候要素变化 特征

2.2.1 平均态

由表5 可见，自然保护区各站平均青草期≥5℃积温为671.6～1538.0℃·d，自东向西递增；降水量为54.8～303.6mm，总体上呈东部多、西部少的分布态势；日照时数为639.4～1367.7h，与青草期天数的分布一致。

表5 自然保护区附近站点牧草青草期气候要素的多年平均值Table 5 Mean value of climatic elements for the GGS at nearby stations in QNRT

2.2.2 线性变化趋势

由表6 可知，1971-2019年牧草青草期积温在各站点呈现出显著增加趋势，增幅为 57.35～87.93℃·d·10a-1(P＜0.01)，其中，以班戈增幅最大，狮泉河次之，为87.20℃·d·10a-1。各站降水量均表现为增加态势，平均每10a 增加1.01～22.09mm，以申扎最大（P＜0.01），狮泉河最小，特别是近 29a（1991-2019）增幅更明显，为15.84～36.79mm·10a-1，其中改则最大、狮泉河最小。青草期日照时数在各站上也都趋于增多，平均每10a 增多14.83～37.43h，以安多增幅最大（P＜0.05），狮泉河次之，为31.28h·10a-1(P＜0.05)，申扎增幅最小。就5 个站平均而言，近49a 牧草青草期积温、降水量和日照时数均表现为显著的增加趋势，增幅依次为75.86℃·d·10a-1、15.84mm·10a-1和27.58h·10a-1。自20 世纪90年代以来，青草期积温增幅略有下降（71.42℃·d·10a-1，P＜0.01)，日照时数增幅明显变小（14.91h·10a-1），而降水量增幅明显增大，达27.29mm·10a-1（P＜0.01）。

表6 1971-2019年自然保护区附近站点牧草青草期气候要素变化趋势Table 6 Linear trend of climatic elements of GGS at nearby stations in QNRT from 1971 to 2019

2.2.3 年代际变化

表7 给出了自然保护区附近站点青草期积温、降水量和日照时数的年代际变化。结果显示，20 世纪70年代各站积温和日照时数均偏少，降水量西部为正距平，东部为负距平；80-90年代大部分站点积温、降水量和日照时数仍偏少；21 世纪00-10年代大部分站点的积温、降水量和日照时数表现为偏多的特征，尤其是10年代青草期积温明显偏多，与20世纪70年代比较，各站偏高218.3～377.2℃·d，其中狮泉河最高，申扎最低。

表7 自然保护区附近站点牧草青草期气候要素的年代际距平Table 7 Decade anomaly of climatic elements of GGS at nearby stations in QNRT during 1971-2019

就5 个站平均而言，青草期积温在20 世纪70-80年代为负距平，90年代-21 世纪10年代为正距平；青草期降水量和日照时数的年代际变化一致，70-90年代为负距平，00-10年代为正距平。在30a 尺度上，1981-2010年与1971-2000年比较，青草期积温、降水量和日照时数分别偏高79.0℃·d、16.5mm、38.3h。

综上分析表明，在年代际变化特征上，20 世纪70-90年代自然保护区附近各站青草期开始日来得晚，终止日结束早，持续天数少，水热条件偏差，大部分站点青草期不足120d，牧草长势较差，牲畜抓膘期短，不利于牧业生产和生态环境的恢复。21世纪00-10年代截然相反，青草期开始日提前，终止日推迟，持续天数延长，积温偏高，水热资源较为充沛，牧草长势好，牲畜抓膘期长，有利于牧业生产以及草地生态系统的恢复。

2.2.4 突变分析

如图4a 所示，青草期积温的UF 曲线，1971-1984年在0 值附近波动，1985年开始呈上升趋势，1989年超过了1.96 线，表明积温增加趋势明显。UF 和UB 曲线在1989年出现交叉，即确定1989年发生了气候突变，由相对偏少期跃变为相对偏多期，突变后的积温较突变前增加了196.4℃·d。同理，青草期降水量和日照时数也分别在1999年、1981年发生突变，都是由相对偏少期跃变为相对偏多期，突变后较突变前分别增加了55.1mm 和107.8h。

图4 1971-2019年自然保护区附近站点牧草青草期积温（a）、降水量（b）和日照时数（c）的M-K 检验Fig.4 M-K test results of the accumulated temperature (a), precipitation(b) and sunshine duration(c) for GGS at nearby stations in QNRT during 1971-2019

表8 给出了各站点青草期气候要素的突变年份，从表中可看出，除狮泉河的降水量和班戈的日照时数未发生气候突变外，其他站点青草期气候要素均出现了不同的突变年份，以20 世纪90年代居多，突变的状态与上述类同。西部青草期日照时数突变年份较早，在80年代中期；改则站青草期降水量突变较晚，为2005年。

表8 1971-2019年自然保护区附近站点牧草青草期气候要素突变时间（MY）和H 指数（H）Table 8 The mutation year (MY) and Hurst index (H) of climatic element for GGS at nearby stations in QNRT during 1971-2019

2.2.5 趋势分析

表8 列出了自然保护区附近站点青草期气候要素的H 指数，从表中可看出，各站点青草期气候要素的H 值均大于0.5，说明青草期气候要素序列具有持续性，未来仍将继续保持当前的变化趋势，即积温增加、降水量增多和日照时数增加；尤其是大部分站点积温的H 指数大于0.910，持续性强度表现为很强，这种增加趋势未来变得更为显著。

2.3 未来气候情景下保护区牧草青草期变化预估

2.3.1 未来气温变化

CMIP 5 试验全球模式对青藏高原气候模拟能力较为稳定[39-40]。利用21 个模式给出的未来80a（2021-2100年）三种排放情景下自然保护区区年平均气温的预估结果，分别计算近期（2021-2040年）、中期（2041-2070年）和远期（2071-2100年）平均气温与气候基准年（1991-2020年）平均气温的差值，结果见表9。由表中可见，与气候基准年相比，在RCP2.6 情景下，自然保护区在近期有较弱的增温，但在远期增温趋势变缓，较中期有弱的降温趋势；在RCP4.5 和RCP8.5 情景下，不论在近期还是远期，自然保护区都将持续升温。在RCP2.6、RCP4.5 和 RCP8.5 三种排放情景下，未来 80a（2021-2100年）年平均气温分别上升1.09℃、1.95℃和3.26℃。

表9 21 个模式未来80a（2021-2100年）不同时期三种排放情景下自然保护区平均气温与气候基准年（1991-2020年）平均气温的差值 (℃)Table 9 Difference value of annual mean temperature by 21 climate models for a subperiod(1991-2020) and different periods of the next 80y (2021-2100) under RCP2.6, RCP4.5 and RCP8.5 emission scenarios averaged in QNRT (℃)

2.3.2 保护区牧草青草期估算方程

利用1971-2019年自然保护区附近5 个站点的牧草青草期开始日、终止日、天数和年平均气温，通过平均得到近49a 自然保护区的青草期要素序列，然后通过线性回归，建立牧草青草期开始日、终止日和天数与年平均气温的回归方程，由表10 可见，方程均通过0.01 水平的显著性检验。

2.3.3 未来保护区牧草青草期变化估算

将表9 给出的RCP2.6、RCP4.5 和RCP8.5 三种温室气体排放情景下气温升高值代入表10 中的回归方程，分别计算在三种温室气体排放情景下近期、中期、远期3 个时期以及未来80a 自然保护区青草期要素的预估值。

表10 羌塘自然保护区青草期要素与年平均气温的回归方程Table 10 The regression equation of the GGS element with annual mean temperature in QNRT

由表11 可见，与1991-2020年比较，在RCP2.6、RCP4.5 和RCP8.5 三种排放情景下，近期、中期、远期自然保护区牧草青草期仍将表现为开始日提早、终止日推迟和天数延长的变化趋势，以远期最为明显。其中，在RCP4.5 排放情景下，未来80a 自然保护区青草期开始日提早10d，终止日推迟9d，持续天数延长17d。

表11 RCP2.6、RCP4.5 和RCP8.5 情景下未来80a 自然保护区青草期要素的变化值（d）Table 11 Change of the GGS element in QNRT in next 80 years(2021-2100) under the emission scenarios of RCP2.6, RCP4.5 and RCP8.5(d)

3 结论与讨论

3.1 讨论

本研究基于 5 ℃界限温度指标，分析了1971-2019年羌塘自然保护区附近站点高寒草地牧草青草期及其光温水气候资源的变化特征，可为了解和预测高寒草地生态系统的动态变化提供科学依据。刘彩红等[41]认为1961-2013年青南牧区牧草青草期开始日提早、结束日推迟、持续日数显著延长；韩国军等[42]指出高原东部和西南部都以增温、增湿为特点；杜军[34]研究得出1971-2000年藏北各牧区青草期天数表现为延长趋势，≥5℃积温呈显著增加趋势；张核真等[43]分析得到，近40a 藏西北积温和降水量显著增多，牧草青草期开始日提前，结束日推迟，持续日数增多。这些研究与本研究结论一致，也说明在全球气候变暖背景下青藏高原牧草青草期天数延长是普遍现象。然而受自然保护区观测资料的限制，本研究结果也只反映了与自然保护区附近站点牧草青草期的变化情况，若需科学掌握自然保护区牧草青草期的动态变化，从长期来看，应在保护区合理建立地球系统多圈层的综合观测站，实时进行观测，积累数据。

在气候突变方面，刘彩红等[41]指出青南牧区青草期的突变时间为1997/1998年，与本研究区牧草青草期的突变时间（1988年）偏晚了10a；而研究区牧草青草期≥5℃积温的突变时间也出现在1988年。丁一汇等发现自然保护区年平均气温突变点出现在1995年，略早于全国（1998年）和青藏高原[44-45]。这说明自然保护区附近站点气候变暖时间要早于全国与青藏高原，至于何因有待今后进一步研究。

利用CMIP 5试验全球模式可预测未来气候变化对牧草青草期的影响，以期为高原农牧业应对气候变化提供科技支撑。刘彩红等[41]分析认为在RCPs情景下未来20a 青南牧区牧草生长季、青草期均趋于延长，与本研究结论一致。但本研究仅计算了一维平均状态下未来自然保护区高寒草地牧草青草期的动态变化，忽略了气候变化可能引起的其他因素变化，如降水量变化，直接会影响牧草返青、枯黄期和青草期天数，实际情况比线性模型复杂得多，并且模式本身在模拟能力及表述气候系统内部各种物理过程不完善，相应的预估结果还存在不确定性[40]。此外，模式预估结果在羌塘高原的适用性评估等方面的研究尚未见报道，有待下一步检验与评估。

3.2 结论

（1）在平均态下，自然保护区附近站点牧草青草期开始日出现在5月下旬-6月中旬，呈自西向东推迟的分布规律；终止日出现在9月上旬-下旬，东部早、西部迟；青草期天数为87～130d，自东向西递增。

（2）1971-2019年，自然保护区附近站点牧草青草期开始日提早率为2.81d·10a-1，终止日推迟率为2.74d·10a-1，青草期天数延长速率为5.56d·10a-1，尤其进入20 世纪90年代以来，这种趋势更为突出。近49a 青草期积温、降水量和日照时数均表现为显著增加趋势，平均每10a 分别增加75.86℃、15.84mm和27.58h。

（3）在年代际变化特征上，20 世纪70-90年代自然保护区附近站点青草期开始晚、结束早、持续天数短、水热条件偏差，大部分牧区青草期不足120d，牧草长势较差。进入21 世纪00年代后，截然相反，牧草青草期开始日早，终止日晚，持续天数长，积温偏高，水热资源较为充沛，牧草长势好。

（4）M-K 法检验显示，自然保护区牧草青春期及其水热条件均发生了气候突变，青草期开始日在2006年发生了气候突变，由推迟期跃变为提早期，1991年终止日由偏早期跃变为偏晚期，青草期天数的突变时间在1988年，由偏短期跃变为偏长期；青草期间的积温、降水量和日照时数分别在1988年、1999年和1981年发生了突变，都是由相对偏少期突变为相对偏多期。

（5）近49a 自然保护区青草期所有要素的H 值均大于0.5，表明未来青草期开始日提早，终止日推迟，天数延长，积温、降水量和日照时数均增加的趋势仍将持续。特别是大部分站点积温的H 指数接近1.0，持续性强度表现为很强，表明未来青草期积温保持当前继续增加趋势的概率非常大。

（6）在RCP2.6、RCP4.5 和RCP8.5 三种排放情景下，近期（2021-2040年）、中期（2041-2070年）、远期（2071-2100年）自然保护区牧草青草期均表现为开始日提早、终止日推迟和天数延长的变化特征，以远期最为明显。在RCP4.5 排放情景下，未来80a自然保护区青草期开始日提早10d，终止日推迟9d，天数延长17d，这将有利于牧草生长，对草地生态系统恢复十分重要。