曹馨悦，李腾飞，王莹莹，靳旭妹，刘崇义，陈新义，刘梦云，龙明秀

（1. 西北农林科技大学草业与草原学院，陕西 杨凌 712100；2. 西北农林科技大学资源环境学院，陕西 杨凌 712100）

牧草区划是根据生态环境、农业经济、技术条件及畜牧业对牧草的需求而进行的区域性规划[1-2]。科学的牧草区划对我国草业和畜牧业的发展有重要的服务和指导作用。我国学者在植被区划研究方面做了大量工作[3-10]。张丽君等[11]将我国苜蓿属地方品种划分为7 个生态类型，系统的栽培牧草区划研究与单一草种相比较少。迄今为止，较为系统全面的栽培牧草区划仍为1984 年编制完成的《中国多年生栽培草种区划》[12]，近年来，学者们基于自然要素的分布适宜性评价模型和地理信息系统(Geographic Information System, GIS)，结合牧草生物学特性，综合考虑各因子进行系统分析，对我国主要栽培牧草进行适宜性区划，是我国栽培牧草区划史上质的飞跃。但针对各省(市)精确到以县为单位的牧草区划方案和适宜性分区研究尚少。

牧草区划是指导牧草引种和优质牧草生产的前提，对于促进陕西省草牧业的健康发展和生态环境建设更具重要意义。近年来，陕西省已建成一大批标准化现代畜牧业养殖和畜产品加工企业，秦川牛、关中奶山羊、陕北绒山羊等地方特色品种在全国享有盛名。随着畜牧业的快速发展，对优质草产品的需求也大幅度增加。促进陕西草业的发展，准确解答在哪里？种什么？怎么种？这些问题成为关键。因此，有针对性地进行地域性牧草区划十分必要。本研究以主要牧草生长发育的关键因子为指标，采用 GIS 技术和适宜性区划模型分析，结合陕西省地形数据、主要气象数据和土壤性状指标，对陕西省主要栽培牧草进科学合理地区划。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

陕西省(105°29′ - 111°15′ E, 31°42′ - 39°35′ N)位于西北内陆腹地，横跨黄河和长江两大流域中部，是连接中国东、中部地区和西北、西南的重要枢纽。自然区划上因秦岭-淮河一线而横跨北方与南方。陕西省地跨北温带与亚热带，年均气温−3～17 ℃，年降水量340～1 240 mm，由北向南逐渐递增，西部降水略多于东部。全省95%以上区域土壤的pH 5.6～8.5，适宜多种作物和牧草生长。近年来，陕西省将畜牧业作为农业结构调整的主攻方向，同时还是蒙牛、伊利以及银桥等大型奶业企业的奶源基地，加之秦川牛肉牛业的发展，奶山羊、绒山羊的养殖特色，形成了陕西牧草需求的重大市场。为此大力推进粮改饲，发展商品化青贮饲料生产，全省年均调整粮改饲3.3 万 hm2以上。以陕北、渭北为重点，建设牧草种子繁育基地，每年新增优质饲草保留面积0.13 万 hm2以上[13]。

1.2 研究方法

1.2.1 数据来源

数字高程模型(digital elevation model, DEM)来自地理空间数据云网站(http://www.gscloud.cn/)的ASTER GDEM V2 数据集，原始分辨率为30 m × 30 m。根据陕西省的 DEM 数据提取坡度值，降水量、年均温是根据2010-2016 年的年均数据，利用各气象站点插值后计算而得，所有指标空间分辨率重采样为120 m × 120 m。土壤pH 数据来源于1979 年全国第2 次土壤大普查，地形数据来自中国科学院资源环境科学数据中心(https://www.resdc.cn/)。各地方政府及当地草原站等单位在气象、土壤、牧草引种试验等方面提供了大量的原始牧草生物学特性有关数据，如每种牧草适宜年降水量、年均温以及土壤pH 范围等。陕西省矢量边界数据是从全国1 ꞉ 400 万行政边界数据中提取的。

1.2.2 区划方法

本研究先基于因素层分别计算各指标的牧草适生图层及得分，然后将评价结果进行加权求和，最后采用自然间断点分级法对区划结果进行等级划分并以相应图层展示，得分越高越适宜牧草种植。主要分为适宜、次适宜及不适宜3 个等级。研究中不适宜牧草种植地区河流、湖泊占地等都通过GIS图层叠加去除，图层展示空白部分即为去除部分。

1.2.3 指标体系

基于牧草生物学特性，选择地貌类型、坡度、年均温、年降水量、土壤pH 等构成决定牧草能否种植的主要指标体系作为适宜性评价的依据。具体指标包括：牧草能够忍受的极端低温(T-min)、极端高温(T-max)，牧草最适宜的低温(T-min1)、高温(Tmax2)；牧草能够忍受的极端最小降水量(P-min)、极端最大降水量(P-max)、牧草最适宜的最小降水量(P-min1)、最大降水量(P-max2)；牧草能够忍受的极端最小pH (pH-min)、极端最大pH (pH-max)、牧草最适宜的最小pH (pH-min1)、最大pH (pH-max2)；以及地貌类型(Landforms)、坡度(Slope)。

1.2.4 主要影响指标隶属函数的构建

牧草生长与其相应指标之间的关系是采用模糊数学的隶属度理论和层次分析法[14-17]建立的，主要包括各指标隶属函数的构建和各指标之间权重的确立。依据前人研究结论[18]，牧草对其生长环境的适应程度主要取决于牧草生物特性中的几个主要指标与其生长环境之间的隶属程度。根据文献资料和专家指导采用模糊逻辑原理建立各指标之间的隶属函数，再利用层次分析法[19-21]确定各个指标之间的权重，最后确立牧草的适宜性表达式。本研究选取紫花苜蓿(Medicago sativa)、红豆草(Onobrychis viciaefolia) 两种豆科牧草和多年生黑麦草(Lolium perenne)、冰草(Agropyron cristatum) 两种禾本科牧草作为代表性样例进行模型验证与分析。

根据影响牧草生长发育的主要因素，在牧草生长指标极端值范围内采用百分制对生长适宜性进行分数的赋值，按照指标适宜性取值范围，适宜度越高分数越大，反之分数越小；然后利用MATLAB工具箱进行隶属函数关系式拟合，建立隶属函数(表1)。

表1 4 种牧草各区划指标的隶属关系式Table 1 The subordination formula of each division index of 4 kinds of forage

隶属函数精度以R2作为相关评价系数，R2越高，说明模型拟合度越好。各函数的R2均超过了0.8，表明函数拟合优度较高，函数结果比较精确。构建地形地貌的隶属函数需要根据模糊数学的隶属度理论[22]把定性评价转化为定量评价，在前人研究结果的基础上，结合牧草生长对其环境的适应程度赋予陕西省地形地貌相应的隶属度值(表2)。本模型中各种栽培牧草对地形地貌的适应程度采用一致的赋值方式。

表2 陕西省地形地貌相应隶属度值Table 2 Corresponding membership degrees of topography and geomorphology in Shaanxi Province

1.2.5 牧草适宜性表达式的确立

确定牧草适宜性表达式的关键在于各个指标权重的确定，采用层次分析法与专家打分确定各个指标的权重。适宜性表达式的构建过程中，温度、降水量、土壤酸碱度是影响牧草分布的主导因子，权重分别为0.24、0.36 和0.2。温度是牧草生命活动最基本的生态因子，牧草只有在一定的温度条件下才能生长发育，达到一定的产量和品质，同时牧草的生长只有在一定的细胞水分状态下才能进行，细胞的增长和分裂离不开水，所以气候占较大的权重。但是陕西省各个县(区)温度的变化整体差异不大，所以年均降水量的权重大于年均温的权重。土壤pH 与土壤的理化性质、微生物活动、有机质和矿质元素的含量密切相关，直接影响着牧草的生长发育，而地形则是通过影响水分的分布、光照的长短、海拔的高低等间接影响牧草的生长，坡度和地形地貌的权重分别为0.1。

结合牧草的生物学特性，拟合得出的适宜性表达式为：

式中：F为适宜性综合得分，P1为年降水量权重，Tp为年降水量适宜性得分；P2为年均温权重，Tt为年均温适宜性得分；P3为土壤酸碱度权重，TpH为土壤酸碱度适宜性得分；P4为地形地貌权重，Tl为地形地貌隶属函数；P5为坡度权重，Ts为坡度适宜性得分；d 为“一票否决”控制系数，年降水量隶属函数Tp、年均温隶属函数Tt、土壤酸碱度隶属函数TpH、地形地貌隶属函数Tl、坡度隶属函数Ts符合“一票否决”。

建立综合指标系数的隶属函数：

最后根据适宜性综合得分，将牧草区划结果划分为不适宜[0～30)、次适宜[30～70]和适宜(70～100] 3 个等级。

2 结果与分析

2.1 适宜性表达式验证

牧草适宜性区划模型涉及多个指标，为量化解析不同指标在模型中对牧草区划适宜性得分的影响程度，以冰草为例，以适宜性区划最终得分为被解释变量，以年降水量、年均温、土壤pH、地貌类型、坡度5 个指标为解释变量进行RDA 方差分解，以期厘清不同类型的环境因素对冰草生长的贡献程度以及它们之间的协同效应、纯效应[23]。从图1 可以看出，气象要素和土壤pH 共同对冰草生长的影响最强(56%)，各指标组对冰草生长的解释能力依次为气象要素(64%) > 土壤pH (60%) > 地形要素(4%)。对于被解释的部分，气象要素的解释能力最好，约5%的综合得分为气象要素引起；土壤pH 和地形要素对综合得分均只有1%的解释，表明冰草的分布对气象要素最为敏感。这一结果符合牧草生物学特性。

图1 环境变量对冰草生长的影响Figure 1 The influence of environmental variables on the growth of wheatgrass

2.2 适宜性区划结果

2.2.1 紫花苜蓿、红豆草适宜性区划

利用GIS 空间分析技术对区划指标栅格归一化，再进行叠加分析、重分类等处理，得出陕西省栽培牧草适宜性得分。按照牧草种植适宜性等级划分标准，生成陕西省牧草适宜性区划图。紫花苜蓿和红豆草均为家畜的上等饲草，生物学特性较为接近，适宜性区划分布区域大体上为陕西省南部不适宜，北部适宜。干燥温暖的气候均适宜2 种豆科牧草的生长，红豆草抗旱性极强，抗旱能力超过紫花苜蓿，但抗寒能力不及紫花苜蓿。

西北为我国苜蓿主产区，温度、土壤等都适宜苜蓿的生长，在绿洲区及有水源地区都为适宜区[24]。陕西关中平原是我国苜蓿最早种植的地区，陕北黄土高原区也比较适宜苜蓿生长。紫花苜蓿在陕西省全省范围内适应性较广，大部分地区处于适宜区和次适宜区，只有最南端的部分地区不适宜种植(图2)。适宜区分为两部分：一部分为陕北榆林市和延安市交界地带，地处黄土高原丘陵沟壑区，黄土高原大部分地区都适宜苜蓿种植[25-26]。这一部分包括榆林市的定边县、靖边县、横山县、神木县等长城沿线风沙地带；还有聚集在无定河流域的佳县、米脂县、子洲县、绥德县、吴堡县、清涧县等；延安市主要聚集在吴起县、志丹县以及安塞县、子长县的最北部地区。一部分为关中平原一带及与其接壤的汉中市、安康市小部分地区和商洛市大部分地区，关中地区主要包括宝鸡市的除麟游县之外大部分县(区)，西安市主要是在周至县，汉中市包括略阳县及勉县、留坝县的北部地区，商洛市的7 个县(区)均有分布。次适宜区占大部分，全省几乎都有分布，但主要位于陕北黄土高原一带，主要包括安塞县、子长县、清涧县一线以南的县(区)。不适宜区主要分布在陕南，其降水量均达1 000 mm 以上，包括南郑县和西乡县、石泉县、宁陕县、镇安县一线以南地区。

红豆草在我国乃至全球的需求量都比较高[27-28]，在陕西省的适宜和不适宜分布地区较为集中(图2)，黄土高原区大部分区域也是红豆草适宜区。适宜区主要分布在陕北高原一带及其与其相邻的关中平原的北部部分。陕北高原包括榆林市和延安市的大部分地区，定边县、甘泉县、富县、黄陵县、黄龙县除外，关中一带主要在宝鸡市、咸阳市的北部地区，包括陇县、千阳县、麟游县、凤翔县、岐山县、长武县、彬县、旬邑县、永寿县等以及渭南市的大部分地区。次适宜区在全省范围内零散分布，主要集中在关中与陕南的交界地带。主要包括宝鸡市、咸阳市的南端地区和铜川市、西安市的大部分地区，在陕南，主要在汉中市的略阳县、留坝县、佛坪县等以及商洛市除柞水县、镇安县以外的县(区)。不适宜地区位于陕南的南端大部分地区，包括汉中市、安康市的大部分县(区)，以及西安市、商洛市、安康市3 市接壤的县(区)。秦岭-淮河是我国800 mm 等降水量线分界线[29]，陕南地区地处秦岭以南地区，降水量丰沛[30]，湿度较大，不适宜红豆草种植。

图2 4 种牧草在陕西省的适宜性区划分布Figure 2 Layout of the suitable areas for 4 kinds of forage in Shaanxi Province

2.2.2 多年生黑麦草、冰草适宜性区划

多年生黑麦草喜温凉湿润气候，在年降水量500～1 500 mm 的地区良好生长；而冰草抗寒性和抗旱性极强，适合在寒冷和干燥年降水量为250～500 mm 的地区种植。陕西省土壤的pH 在北部较高呈碱性，南部较低呈酸性，冰草较耐盐碱，耐酸能力极差，导致陕南区域冰草无法种植。所以两种禾本科牧草适宜性区划分布区域相差较大。目前我国多年生黑麦草的种植面积较大，陕西省位居全国第2 位[31]。多年生黑麦草在陕北高原的适应较差，不适宜种植。适宜区和次适宜区主要位于关中平原和陕南地区(图2)。多年生黑麦草喜温凉湿润气候，适宜区主要包括陕南的大部分地区，还有关中平原千阳县、麟游县、淳化县、富平县、蒲城县一线以南的地区。适宜区在全省范围内分散分布且占比较少，没有大面积成片的存在。不适宜区几乎覆盖陕北高原的全部省(市)，还包括关中平原的铜川市、咸阳市和宝鸡市的北部地区。

冰草适合在干旱荒原和荒漠草原种植[32]。冰草在陕西省全省范围内适应性较差，适宜区主要在陕北高原最北端长城沿线风沙地带，其余地区均为次适宜和不适宜种植地区(图2)。适宜区主要在榆林市的定边县、靖边县、横山县、榆阳区、神木县、府谷县和佳县等。次适宜区主要位于以长城沿线作为边界以南的县(区)。不适宜地区占据陕南的全部县(区)，还包括关中一带偏南的县(区)，例如西安市，宝鸡市的凤县、太白县，咸阳市的兴平市、渭城区、泾阳县、三原县、礼泉县的南部等，渭南市的蒲城县、大荔县、华县、华阴区、潼关县等。

3 小结

本研究基于已有的全国栽培牧草区划方案，借助数字化手段对陕西省栽培牧草进行区划并以地图形式呈现。在全国主要栽培牧草区划方案中，辛晓平等[26]根据牧草生物学特性选取温度、降水量和土壤等一级指标建立牧草生长适宜性表达式并获得相应分布图，然后通过二级指标体系，使用ArcGIS叠加分析获得牧草适宜性分布图，最后通过各指标有效栅格占总栅格的百分比对其结果进行精度验证。本研究在陕西省牧草适宜性区划时，结合实际情况选取影响牧草生长的年降水量、年均温、土壤pH、地形地貌、坡度5 个主要指标根据表达式进行适宜性综合得分计算并获得相应分布图。然而本研究中在适宜性表达式验证的过程中，环境变量对冰草适宜性综合得分的综合解释能力为66%左右，此外34%的信息未得解释，需要进一步探究其他环境变量的作用。本研究仅在前人研究基础上进行了陕西省栽培牧草区划方案的初步探索，虽选取的指标不够全面，但基本能代表影响牧草分布的主要因素，若条件允许，下一步将挖掘更多的相关资源和数据，对模型进一步优化完善。

区划具有长期性和战略性的特点。本研究以陕北、关中、陕南3 个不同的气候区和立地类型，基于GIS 技术完成陕西省主要栽培牧草资源的梳理，制定出牧草生态适宜性区划方案，突破了传统的区划方式，以大量的栽培案例、试验数据和当地气候、土壤等资料为基础，对牧草适宜种植区域结合行政区划进行描述和划分；将空间数据作为不可缺少的因素与属性数据进行综合分析，改变了单一属性数据分析的缺陷。决策方案可以对陕西省草业资源的空间属性数据进行动态管理，在资源发生变化时，可随时对资源数据进行更新，以便随时为生产方案提供科学决策，为陕西省的草牧业发展提供科技支撑，也是智慧农业开发的基础。