高寒草甸健康评价方法的研究与应用

2022-07-05李帅花立民杨思维

草原与草坪 2022年2期

李帅，花立民，杨思维

(1.四川开放大学，四川成都 610000；2.甘肃农业大学草业学院，国家林业草原高寒草地鼠害防控工程技术研究中心，甘肃兰州 730070 3.四川省草原科学研究院，青藏高原高寒草地生态修复工程技术研究中心/色达草地生态四川省野外科学观测研究站，四川成都 611731；4.毕节市畜牧兽医科学研究所,四川毕节 551700)

我国高寒草甸面积辽阔，约占全国草地总面积的22.1%，是面积最大的一个草地类型[1]。近些年由于气候变暖，加上不合理的草地利用，导致高寒草甸生态系统严重受损，草地健康水平日趋恶化，严重影响到高寒草甸区生态、生产安全和社会经济的可持续发展[2]。草地健康状况评价是判断草地生态系统服务功能是否正常的重要手段。通过草地健康评价，可及时准确地反映草地生态系统的变化，对于科学地管理草地，发展草地畜牧业以及保护生态都具有重要的指导意义。

国内对于草地健康评价的研究起步较晚，草地健康概念传入国内之初，许多学者对此展开了具有一定研究价值的工作，为后续的研究奠定了理论基础[3]。1997年，李博[4]在草地类型演替的基础上，以轻度退化、中度退化、重度退化和极度退化4个等级权衡了草地退化水平，并根据不同的植被类型、地上生物量及植被覆盖情况提出了中国北方草地退化分级指标体系。2000年，任继周[5]将基况加入到评价指数中，形成了CVOR综合指数模型，更加全面地在评价草地健康状况。2005年，高安社[6]对不同放牧强度下草原生态系统健康诸因子进行分析研究，确立了7个健康指标，即：草群产量、草群盖度、建群种羊草地上净生产量、5月凋落物量、土壤全磷、土壤有机质、0～20 cm土壤中>0.05 mm沙砾含量倒数指标。2008年，草地健康评价国家标准[7]选取水文、生物、土壤3大类12个具体的指标。然而，其中有难以测定且过于专业的指标，无法满足基层草地管理者和牧民实际操作过程中的需要[8]。因此，有必要在高寒草甸区开发一种科学合理、快速准确，且适用于基层人员实地操作的草地健康评价方法，为监测草地健康状况、保护和合理利用草地资源提供科学的评判标准和理论依据。

1 材料和方法

1.1 研究区域概况

本研究试验地选址在甘肃省天祝县抓喜秀龙乡，位于青藏高原祁连山东段高寒草甸区。地理坐标为N 37°11′，E 102°32′。该地平均海拔2 700～3 100 m，年均降水量416 mm，主要集中在7、8、9月，年蒸发量1 592 mm，无绝对无霜期，年均气温-0.1 ℃，7月和1月平均气温分别为12.7和-18.3 ℃，≥0 ℃的年积温为1 380 ℃，植物生长期120～140 d。属于大陆性高寒半湿润山地气候，土壤以亚高山黑钙土、亚高山草甸土等为主。放牧方式为夏、冬季节性轮牧，以藏羊、藏牦牛为主[9]。该地区植物优势种为矮嵩草(Kobresiahumilis)、线叶嵩草(K.capillifolia)、草地早熟禾(Poapratensis)、珠芽蓼(Polygonumviviparum)、车前(Plantagoasiatica)等。其中有毒植物共计18科、32属、61种，常见种为翻白委陵菜(Potentilladiscolor)、高山韭(Alliumsikkimense)、黄芪(Astragalusmembranaceus)、甘肃马先蒿(Pediculariskansuensis)、唐松草(Thalictrumaquilegifolium)、乌头(Aconitumcarmichaeli)、银莲花(Anemonecathayensis)、狼毒(Stellerachamaejasme)[10]。

1.2 试验设计

1.2.1 样地设置在研究区内选取5块不同放牧强度的草地作为试验样地。每个样地面积均超过1 hm2，皆为二级阶地。样地依次标记为A1、A2、A3、A4、A5，放牧强度从小至大依次为A3< A4

表1 样地设计

1.2.2 筛选指标筛选指标遵循代表性强、易获取、相对重叠小、定性与定量指标相结合、生态与生产功能相兼顾的原则[11-12]。最终筛选出总盖度(coverage)、群落层片结构(community layer structure)、风蚀/水蚀(soil erosion)、总产量(total yield)、可食牧草比例(edible forage biomass)、新鼠丘/鼠洞密度(new mounds or holes)6项指标[13-14]。其中，生态指标包括总盖度、群落层片结构、风蚀/水蚀3项指标；生产指标包括总产量、可食牧草比例、新鼠丘/鼠洞密度3项指标。指标中总盖度、总产量、可食牧草比例为定量指标；群落层片结构、风蚀/水蚀、新鼠丘/鼠洞密度为定性指标。全部指标都可通过目测、步测、干重排序法(Dry-Weight Rank，DWR)直接获得[15]。由此，形成高寒草甸健康评价指标体系(图1)。其中：B层为一级指标层，包括生态指标和生产指标；C层为二级指标层。

图1 高寒草甸健康评价指标体系

1.2.3 指标权重计算为排除人为主观因素影响指标权重赋值，本研究采用层次分析法(Analytic Hierarchy Process，AHP)与数据包络分析法(Data Envelopment Analysis，DEA)相结合的方式计算高寒草甸健康评价指标综合权重组[16-17]，运用灰色关联度法(Grey Relational Analysis，GRA)构造最优指标集合模拟生态对照区，与对照相比趋势相似程度最高的一组确定为最优指标权重。

(1)基于AHP法构造判断矩阵构造判断矩阵是本层次与上层次因素之间相对重要性的比较。为了使决策判断量化，本研究采用1～9标度法。首先邀请在高寒草甸区从事科研、技术推广和生产工作多年的9位专家对B层、C层指标分别在层内做1～9度指标相对重要打分，打分规则为前一项与后一项指标相比较：同等重要，其权重取1；稍重要取3；明显重要取5；很重要取7；绝对重要取9。由此构造出比较判断矩阵：

A=(aij)n×n

(2)计算指标权重值本研究采用和法计算判断矩阵的最大特征值及其对应的特征向量。

(3)一致性检验比较判断矩阵是通过专家组对各指标进行比较得到的，凭经验形成的矩阵与理论比较矩阵有误差，为了降低这种误差，计算比较矩阵的最大特征值λmax，并与阶数n的相对误差作为比较矩阵的一致性指标，即CI。

①计算判断矩阵的最大特征根λmax

②计算一致性指标CI

③计算随机一致性比率CR

(4)基于DEA法构建C2R模型，可得到如下线性规划模型：

V=(v1,v2,…,vs,…，vp)T

U=(u1,u2,…,ut,…，uq)T

(5)无量纲化处理本研究所采用处理方法为线性比例法。求解上述线性规划模型即可得到各指标相应的权重，将其进行归一化处理，最终可得到：

(6)计算综合权重：

式中，Wi*为第i个评价指标的综合权重，α为主观偏好系数，1-α为客观偏好系数，α∈[0,1]，α具体由决策者根据偏好给出，由此得出综合权重组。

(7)基于AHP法和DEA法的GRA法分析模型确定最优方案指标集

最优方案指标集D0=(d01，d02，…，d0n)，式中d0j(j=1,2，…，n)为第j个指标的最优值。选定最优指标集后，可构造矩阵G：

(8)指标值的规范化处理由于评价指标量纲和数量级不同，因此不能直接进行比较，需要对矩阵G进行规范化处理，本文采用极值处理法得到矩阵H。

(9)关联系数矩阵的确定可得第i个方案的第j的指标与第j个最优指标的关联系数εij：

式中，ρ为分辨系数，ρ∈[0,1]，一般ρ=0.5。由εij可得关联系数矩阵E：

(10)灰色关联度的确定根据关联系数行向量Ei和指标权重向量Wi*，可求得各方案的关联度Ri(i=1,2，…，m)。

关联度Ri越大，方案集Di与最优指标集D0越接近，说明两个因素变化趋势相似程度越高，由此可得出最优指标权重组合，并将这一组合确定为高寒草甸健康评价方法最终指标权重。

1.2.4 指标分级标准指标分级标准参照国家草地健康状况评价标准[17]，所有指标均采取百分制赋分。定量化指标至少设置四级标准，每一级都说明具体评分规则与得分标准；定性化指标设置九级标准，每一级之间相对重叠小，且无需实验室分析与计算，仅通过目测即可获得指标分值。

1.2.5 健康评价评分表综合评价指标、权重、分级标准形成可视化评价评分表，共划分四个评价等级，详见表2。

表2 健康评价等级表

评价最终总得分计算公式如下：

式中：s为指标现场打分；q为指标综合权重。

在鸢尾花数据集上用两种处理多分类问题的方式，进行比较研究，发现两种方式的结果是一样的，但当数据集增大，类别增多时，用OVO方式处理多分类问题较为复杂，因为要训练M(M-1)/2个分类器，也易在投票环节出现最多类票数相同情况,而用OVA方式去处理多分类问题，其分类器的个数在减少，但在训练模型的时候，正类数据与负类数据会出现不平衡情况，当这种不平衡比例增大时，会影响分类的结果。因此，在一般情况下，两种方式处理多分类问题，效果差不多，但两种方法各有优劣。在后一阶段的工作中，看能否寻找一种结合两者优势的方式去解决多分类问题。

2 结果与分析

2.1 健康评价指标得分一致性检验结果

将样地A1-A5的6项指标原始数据依照指标换算规则得到各项指标评分(表3)。

表3 健康评价指标得分

经计算，生态层的一致性比率为0.037<0.1，生产层一致性比率为0.073<0.1，说明判断矩阵A(C1)与A(C2)具有满意的一致性。

2.2 基于AHP健康评价的指标权重结果

依据9位专家打分，可得高寒草甸生态功能与生产功能的重要性比值为7∶3，且专家认为C层中指标重要性依次为：总盖度>总产量>群落层片结果>风蚀/水蚀>可食牧草比例>新鼠丘/鼠洞密度(表4)。

表4 AHP指标权重值

2.3 基于DEA健康评价的指标权重结果

健康评价的6项指标中，总盖度(u1)、群落层片结构(u2)、总产量(u3)及可食牧草比例(u4)为取值越大越好的指标，可作为输出指标；风蚀/水蚀(v1)与新鼠丘/鼠洞密度(v2)为取值越小越好的指标，可作为输入指标。在建立模型之前首先对原始数据进行无量纲化处理，可得到矩阵B：

针对方案A1，可建立如下模型：

max h1=u1+0.625u2+0.833u3+u4

s.t.0.750v1+v2-u1-0.625u2-0.833u3-u4≥0

v1+0.889v2-0.990u1-0.875u2-0.833u3-0.990u4≥0

0.875v1+0.778v2-0.896u1-u2-u3-0.980u4≥0

0.750v1+0.778v2-0.854u1-u2-0.750u3-0.960u4≥0

0.625v1+0.667v2-0.792u1-0.500u2-0.417u3-0.980u4≥0

0.750v1+v2=1

V=(v1，v2)T≥0

U=(u1，u2，u3，u4)T≥0

通过Excel的非线性GRG规划求解，可得到DEA理论最优解指标权重值(表5)。

表5 DEA指标权重值

2.4 健康评价综合权重组结果

在确定综合权重时，定义主观偏好系数α=0.5，可得Wi*=αW+(1-α)Wi=0.5W+0.5Wi。

将AHP方法得到的指标权重结果与DEA方法得到的最优解各占0.5的比例得到指标的综合权重组(表6)。

表6 指标综合权重

2.5 灰色关联度分析结果

根据A1-A5样地原始数据，筛选出各项指标相对最优值组成最优方案指标集，即盖度96%，层片结构8级，风蚀/水蚀2级，总产量2 400 kg/hm2，可食牧草比例99%，新鼠丘/鼠洞密度1级，得到D0=(96，8，2，2400，99，1)，进一步构造出矩阵G：

采用极值法对矩阵G进行规范化处理。健康评价的6项指标中，总盖度(C11)、群落层片结构(C12)、总产量(C21)、可食牧草比例(C22)为取值越大越好的指标，即为极大型指标；风蚀/水蚀(C13)、新鼠丘/鼠洞密度(C23)为取值越小越好的指标，所以为极小型指标。将不同指标带入不同的极值法公式中，得到标准化矩阵H：

本研究将ρ定义为0.5。因此，求得第i个方案的第j的指标与第j个最优指标的关联系数εij：

由εij可得关联系数矩阵E：

由此可得A1-A5样地灰色关联度依次为：

2.6 高寒草甸A1-A5样地健康评价结果

3 讨论

草地生态系统健康评价的研究最早起源于美国，美国学者Dyksterhuis等在1948年提出草地基况的概念，1949年进一步提出了草地地境学说，将植被按照减少者、增加者、入侵者分组，进行了草地基况评价。至今草地基况分类法仍是草地属性评价的主要方法和标准。草地基况即草地当前的状况，强调当前草地植物群落与历史顶级或理想植物群落的植被组成、生产力等指标进行比较，根据其相似程度，将草地评价为四个等级，即“极好”“好”“中等”及“差”，随着评价等级不断下降，随之采用相应的管理措施。1999年8月国际生态系统健康大会讨论了生态系统的健康诊断，决定采用美国生态学家Costanza(1992)和Rapport(1998)提出的VOR评价体系。活力(V)代表草地的功能，草地的能量输入越多物质循环越快活力就越高；组织力(O)是草地的结构，草地的结构越优化就越健康；恢复力(R)是草地反弹回复的速率，弹性越大恢复力越强。根据这3项指标，借助于系统测量和预测公式的运算，求出健康指数HI= V×O×R。应用健康指数，把草地生态系统划分为4个时期：健康、警戒、不健康和崩溃，找出预警指标及阈值。但这种评价体系可操作性差，只能进行理论研究。

我国学者在草地退化与草地健康评价方面也做了大量的研究。李博[4]以植物种类组成、地上生物量与盖度及土壤等指标为基础，拟定了中国北方草地退化分级指标体系，并且划分出了四个草地退化等级，即：轻度退化、中度退化、重度退化与极度退化。郝敦元等[18]、刘钟龄等[19]对草地植被退化演替的进程与诊断进行了10 余年连续不断的研究，取得了一系列的创造性成果。任继周[5]以界面理论为指导，提出草地健康评价的4 种状态和3项阈值，建立CVOR评价体系。侯扶江等[20]采用牧草生理低限(PLL)、生理上限(PUL)和再生长期(R期)长度/放牧期(G期)长度的比(R/G)等指标，构建了放牧草地健康评价的生理阈限双因子法，并于 2004 年以阿拉善草地生态系统中的地理环境——牧草界面的关键生态过程为基础，以任继周提出的COVR指数评价思路为指导，建立了COVR综合指数的计算模型和方法。

本研究致力服务于草地基层管理者和牧民，草地健康评价方法科学、快速、易操作是开发的初衷和落脚点。其中评价指标如何筛选是决定评价方法是否具备科学性与可行性的前提。遥感技术、无人机等技术的兴起，使草地调查方式与途径发生变化，刘晓峰等[21]利用遥感影像获取色达县草地健康监测模型，通过 GDI 将色达县退化草地划分为不退化、轻度、中度和重度退化 4 个等级。然而遥感技术专业性过强且成本偏高，不利于在牧民中推广。目前，国内多采用任继周CVOR评价体系，该体系可相对全面地反映草地健康水平，但基况(C)有机质的测定需在实验室内完成，严重制约了牧民的使用。综上，将定性与定量指标相结合，生态与生产功能兼顾，筛选出总盖度、群落层片结构、风蚀/水蚀、总产量、可食牧草比例、新鼠丘/鼠洞密度6项指标间接反映草地结构完整性、功能稳定性、系统持续性等方面，其中将风蚀/水蚀作为草地基况土壤指标。以上6项指标均可在现场通过目测、步测、干重排序法(DWR法)获得，其中DWR法为0.1 m2样方快速监测技术，牧民可自制样方，仅需一次培训即可掌握使用方法[15]。

指标权重关乎健康评价结果的合理性与准确性，为避免人为主观因素影响指标权重赋值，本研究结合层次分析法与数据包络分析法两种方法计算得到指标综合权重组。运用灰色关联度法可有效解决样地无实际对照的问题。当监测不同样地时，可从理论上快速建立空白对照，选择关联度最大的一组作为最优指标权重，结合样地指标监测得分，可快速实现高寒草甸草地健康评价。通过对天祝县抓喜秀龙乡实地评价，本方法可快速得出5块样地(A1-A5)健康评价结果为：A1亚健康(68分)、A2健康(80分)、A3亚健康(79分)、A4亚健康(74分)、A5警告(55分)，其结果符合中度放牧理论。

高寒草甸生态系统十分复杂，本技术6项指标具有一定代表性但不具有完整性，后续还需开发一些便于使用者实地监测草地健康水平的指标。为更好地开展草地健康评价研究，时空尺度的转化与扩展十分重要[22]。建议长期进行健康评价，才能对现状及其未来变化趋势做出正确的评估。

4 结论

本研究研发的草地健康评分表便于基层草地管理者或牧民对拟监测的高寒草甸健康状况进行监测评价。

高寒草甸健康评分表——打分样表

地区观测人员时间草场面积GPS坐标(纬度)(经度)

1.总盖度(4级)(权重系数0.232)

第1级：盖度落在100%～80%，对应分值100～80分，盖度每降低1%减1分

第2级：盖度落在79%～60%，对应分值79～60分，盖度每降低1%减1分

第3级：盖度落在59%～50%，对应分值59～50分，盖度每降低1%减1分。

第4级：盖度落在50%以下(不包含50%)，对应分值49～0分，盖度每降低1%减1分。

2.群落层片结构(9级)(权重系数0.341)

夏场(对照)冬场(对照)阴坡平地阳坡健康草地(5个层片结构):1.高山柳、高山杜鹃(大型灌木)。2.锦鸡儿、绣线菊、金露梅(小型灌木)。3.苔草、早熟禾、虎耳草。 4.珠芽蓼、银莲花、金莲花、唐松草、野草莓。5.苔藓(地被植物) 健康草地(4个层片结构):1.金露梅2.披碱草、鹅观草3.嵩草、苔草4.珠芽蓼、球花蒿、毛茛、乳浆大戟、火绒草、扁蓿豆、唐松草健康草地(3个层片结构): 1.禾本科、披碱草2.苔草、嵩草、珠芽蓼、球花蒿3.翻白委陵菜、扁蓿豆、唐松草、毛茛健康草地(3个层片结构):1.赖草、洽草、针茅、扁穗冰草2.矮嵩草、苔草3.扁蓿豆、冷蒿、球花蒿亚健康草地(3个层片结构):表现为大型灌木消失,存在部分小灌木以金露梅为主。苔草减少,嵩草增加,火绒草出现。亚健康草地(3个层片结构):灌丛消失,狼毒出现,嵩草增加,唐松草与扁蓿豆增加。亚健康草地(2个层片结构):嵩属为主,扁蓿豆、火绒草出现。亚健康草地(2个层片结构):洽草及赖草为主要优势植物,冷蒿和嵩草也有所增加。不健康草地(2个层片结构):棘豆出现、嵩草减少,优势种以委陵菜、珠芽蓼为主。地被植物消失不见。有明显水蚀沟出现。不健康草地(2个层片结构):矮嵩草、球花蒿为优势种。凤毛菊等贴地植物出现,火绒草低矮生长。不健康草地(2个层片结构):兰石草、车前、凤毛菊等植物增加。扁蓿豆、矮嵩草等为主要优势植物不健康草地(2个层片结构):赖草很少,异叶青兰出现。醉马草大量出现。狼毒、棘豆、乳白稥青、黄芪有所增加,毒草为主要优势种。

3.风蚀或水蚀(9级)(权重系数0.277)

第1-3级：没有明显风蚀、水蚀沟，拨开草可细微发现，但地表没有石砾出现在草地表面，对应100、90、80分。

第4-5级：风蚀、水蚀沟明显但宽度、深度不超过10 cm，地表有明显石砾暴露，直径不超过10 cm，对应70、60分。

第6-9级：风蚀、水蚀沟非常明显且宽度、深度超过10 cm，地表有明显石砾暴露，直径超过10 cm，对应50、35、20、0分。

4.总产量(4级)(权重系数0.103)

第1级：产量落在3 500 kg/hm2以上(不包含3 500 kg/hm2)，对应分值100分。

第2级：产量落在3 500～2 600 kg/hm2，对应分值98～80分，产量每降低100 kg/hm2减2分。

第3级：产量落在2 500～1 600 kg/hm2，对应分值78～60分，产量每降低100 kg/hm2减2分。

第4级：产量落在1 500～600 kg/hm2，对应分值59～50分，产量每降低100 kg/hm2减1分。

第5级：产量落在500 kg/hm2及以下，对应分值49～0分，产量每降低100 kg/hm2减10分。

5.可食牧草比例(4级)(权重系数0.037)

第1级：可食用牧草占总产草量的100%～80%，对应分值100～80分，比例每降低1%减1分。