高寒荒漠草原季节性放牧管理优化模拟研究

2022-10-31胡志强宋孝玉覃琳刘辉

中国农业科学 2022年19期

胡志强，宋孝玉，覃琳，刘辉

高寒荒漠草原季节性放牧管理优化模拟研究

胡志强，宋孝玉，覃琳，刘辉

西安理工大学省部共建西北旱区生态水利国家重点实验室，西安 710048

【目的】保护中国高寒荒漠草原的生态环境，指导草原牧区的全面可持续发展，从草畜平衡的角度为制定高寒荒漠草原牧区合理的放牧管理政策及实现牧草资源高效利用提供依据。【方法】根据季节性轮牧的特点和牲畜生产节律，考虑了草地资源的时空隔离和牲畜数量的动态变化，对暖季、冷季两个草场放牧时间段进行细化，在现有合理载畜量计算方法的基础上，以载畜量最大为目标，以动态草畜平衡为约束条件，以转场时间和出栏率为优化参数，建立了放牧-管理优化模型，并选取青海省乌兰县牧区作为高寒荒漠草原季节性牧区的典型代表，利用遗传算法寻优，确定乌兰县牧区丰、平、枯3种降水情景下最优放牧条件，进行草畜平衡优化模拟计算和动态草畜平衡分析，并与优化前进行对比。【结果】放牧-管理优化模型对牧区不同降水情景的模拟结果均较好。以未利用饲草量最低为依据，确定乌兰县牧区丰、平、枯3种降水情景下最优放牧条件分别为11月1日转场，出栏率43.4%、11月3日转场，出栏率38.2%和11月3日转场，出栏率36.7%，最优合理载畜量分别为109.92、96.14和83.64万标准羊单位，较优化前合理载畜量分别提高了11.75%、10.44%和10.43%；优化前后乌兰县牧区丰水年的合理载畜量分别为98.38和109.92万标准羊单位，比枯水年的75.74和83.64万标准羊单位的适宜承载量高30%，可见除牲畜出栏率和转场时间外，降水量也是影响牧区合理载畜量的重要因素；通过对牧区产草过程与牲畜动态需草过程的分析，进行乌兰县牧区平水年动态草畜平衡计算后发现，优化前冷季牧场可利用饲草不能被完全利用，放牧过程存在不合理之处，剩余草量超过6 130万kg，而优化后可利用饲草未充分利用问题得到有效解决，牧草资源得到高效利用，对于乌兰县整个牧区而言，调整放牧转场时间和牲畜出栏率是改良放牧制度的可靠方式；利用放牧-管理优化模型对牧区放牧过程进行优化，可以在保证牧区全年合理载畜量较高的同时，能够实现季节性轮牧区动态草畜平衡。【结论】放牧-管理优化模型对高寒荒漠草原季节性牧区的适用性较好，对轮牧区放牧管理过程调控和草畜平衡优化具有一定的优越性；放牧-管理优化模型可有效调控牧区载畜量，其优化结果可为制定合理的放牧制度提供参考，因此可将该模型用于优化单个牧户或牧场的放牧过程，得到单个牧户或牧场的最优放牧条件，从而制定相应的放牧制度，对单个牧户或牧场的生产实践工作更具有实际指导意义和可操作性。

模型；季节性轮牧；动态草畜平衡；放牧管理过程；乌兰县

0 引言

【研究意义】草畜平衡是指为保持草原生态系统良性循环，在一定区域和时间内，使草原和其他途径提供的饲草料总量与饲养牲畜所需的饲草料总量保持动态平衡[1]，而合理载畜量的计算、确定适宜放牧强度是进行草畜平衡的最基础工作[2-3]。【前人研究进展】近年来，为了草原生态文明建设的深入推进[4]，保持草原畜牧业的健康发展[5]，有关草畜平衡的研究越来越多，如陈全功[6]根据季节放牧的特征，提出了关键场理论并应用于西部地区载畜平衡研究；李青丰等[7]通过自由放牧与禁牧的试验对比研究，认为春季休牧能够有效保护草原的生态环境；吕鑫等[8]考虑实测资料的局限性，利用产草量遥感估算模型，对比分析青海省两个地区的草畜平衡状况；李猛等[9]利用气候因子驱动的TEM模型对区域植被的生产潜力进行模拟，以三江源自然保护区为研究对象进行草畜平衡分析。我国的草畜平衡管理建立在平衡生态学理论的基础上，而在以水资源为主要驱动力的干旱半干旱地区，不稳定的降水使牧区草地生态系统呈现出高度的变异性，表现为非平衡态或者多平衡态，因此将牧区水资源纳入到牧区草畜平衡管理中，一方面以牧区水-草-畜系统的平衡来实现牧区的水资源平衡与草畜平衡[1]，另一方面结合不同来水频率，以不同来水条件下草地的生产力的浮动规律来模拟草地生态系统变异性，以牧草产草和牲畜需草的过程平衡来描述牧区的动态载畜能力[10]。乌兰县位于我国青海省，拥有丰富的天然草地资源，其面积约占全县土地总面积的60%，长期以来畜牧业是乌兰县重要的经济支柱，加快畜牧业发展是该地区经济发展的客观要求[11]。自1956年起，乌兰县牧区开始实行暖、冷两季轮牧，是典型的高寒荒漠草原季节性牧区。近年来，在经济发展的驱动下，牧民为实现自身利益最大化，盲目增加牲畜数量，提高牲畜出售数量，不注重牧区放牧管理方式，另外受气候变暖和水资源短缺的影响，乌兰县的生态环境十分脆弱[12]。丁成翔等[13]和LIU等[14]都对乌兰县进行了草畜平衡计算工作，其研究结果印证了乌兰县牧区超载现实，而且存在冷季牧场欠载、年末存栏量过低和牧草资源未充分利用等问题，提出改良现有放牧制度、调整出栏率等建议。因此研究适宜该地区的放牧方式，优化放牧管理过程，不仅有利于当地畜牧业的现代化转型[15]，而且对乌兰县牧区生态效益和经济效益都有非常重要的现实意义[16]。在草原牧区放牧过程中，畜牧业管理者通过不断调控牧区合理载畜量和保持牧区的草畜平衡，根据草地承载能力合理限制草地放牧牲畜数量，从而实现草地资源的可持续利用[17]。【本研究切入点】目前我国关于牧区产草量估算、超载程度和草畜平衡分析的研究较多[18-21]，但关于牧区放牧管理过程优化的研究较少。【拟解决的关键问题】因此，本文根据季节性轮牧的特点和牲畜生产节律，考虑了草地资源的时空隔离和牲畜数量的动态变化，对暖季、冷季两个草场放牧时间段进行细化，在现有合理载畜量计算方法的基础上，以载畜量最大为目标，以动态草畜平衡为约束条件，以转场时间和出栏率为优化参数，建立了放牧-管理优化模型，选取青海省乌兰县牧区作为高寒荒漠草原季节性牧区的典型代表，利用遗传算法寻优，确定乌兰县丰、平、枯三种降水情景下最优放牧条件，进行乌兰县牧区草畜平衡优化模拟计算和动态草畜平衡分析，以期为进一步优化乌兰县单个牧户或牧场的放牧过程提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 数据来源

本文使用的数据来自课题组分别于2017年8月、2018年8月和2020年8月在青海省乌兰县获取的调研数据，主要通过走访乌兰县统计局、水利局、草业局、牧科所等相关单位以及部分当地牧户。

1.2 研究区概况

本文研究区为青海省乌兰县（97°01′—99°27′E、36°19′—37°20′N，图1），隶属于青海省海西蒙古族藏族自治州，位于青海省中部、海西蒙古族藏族自治州和柴达木盆地东部，总面积12 858.16 km2，平均海拔4 000 m左右。全县东西长216.9 km，南北宽112 km。多年平均气温1.6—3.3℃，多年平均降水量187.5 mm，水面蒸发量2 000—3 000 mm，无霜期90 d左右，日照充足，昼夜温差大，雨热同季，属高寒大陆性气候。按照水资源分区原则，可将乌兰县划分为希赛盆地和茶卡盆地两个分区。全县共有天然草地109.6万km2，其中可利用草场面积49.1万km2。此外，还有人工草地1 540 km2，用于人工饲料草种植，以补充饲料。

图1 乌兰县地理位置示意图

1.2.1 牧草资源现状乌兰县牧草物候期从4月初开始返青至10月底停止生长，生长期约206 d。依据已有研究成果[10,22-23]和草地基础资料（表1），可计算得到牧区可利用产草量。而牧区可利用产草量的计算包括天然草地可利用产草量计算和人工草地可利用产草量计算，计算方法参考《T∕CHES 60-2021牧区水草畜平衡计算与评价技术规范》和课题最新的研究成果。由于受放牧空间和时间的限制，天然草地可利用产草量利用公式（1）进行计算，牧草利用率参考乌兰县草原工作站的数据，分别取冷季草场利用率为0.75，暖季草场利用率为0.80；而人工草地可利用产草量受到的限制较小，可直接采用其产草量值，按乌兰县牧区实际，人工牧草利用率为0.9，草地生产力为12 000 kg·hm-2。具体计算公式如下：

（1）

式中：表示牧区天然草地可利用产草量，kg；表示天然草地种类；表示天然草地的牧草利用率；表示不同降水情景下的产草量丰枯系数，取丰、平、枯3个降水情景分别为1.13、1.00和0.87；S表示各类天然草地面积，hm2；Y表示各类天然草地生产力，kg·hm-2。

F=U·S·Y·（2）

式中：F表示牧区人工草地可利用产草量，kg；U表示人工草地的牧草利用率；S表示人工草地面积，hm2；Y表示人工草地生产力，kg·hm-2；表示人工草地的灌溉系数，本文取1。

表1 乌兰县牧区草地资源现状

通过上述计算公式可得乌兰县不同降水情景下天然草地和人工草地可利用产草量（表2）。人工草地产草量作为当地牲畜冷季补饲。

1.2.2 牲畜放牧规律当前乌兰县牧区实行冷（冬春）、暖（夏秋）两季轮牧，其中暖季牧场从7月初开始放牧至11月中旬结束，轮牧144 d，冷季牧场从11月下旬开始放牧，轮牧221 d，至翌年6月底结束。

乌兰县草场牲畜饲养主要以青海半细毛羊为主。由于乌兰县冬季寒冷，气候变化异常，该地半细毛羊普遍进行冬配春产，最大限度提高杂种羔羊的成活率。牧区牲畜数量动态变化受控于牲畜的产羔和出栏两个生产节点：1—4月和9—10月。据此可以将全年牲畜数分为两个阶段，第一阶段：5—10月，由于4月母羊产羔过程完毕，牲畜数量达到最大值，即年中牲畜统计量；第二阶段：上一年11月至当年4月，随着牲畜的出售出栏，牲畜数量减少到最小值，即年末牲畜存栏量。依据收集2008— 2019年乌兰县畜牧业资料，可得乌兰县牧区牲畜出栏率最高为57.28%，最低为37.13%，多年均值为45.53%。

1.3 研究方法

通过分析牧区是否达到动态草畜平衡来判断牧区全年合理载畜量是否最优的主要思路，有效的优化方法能够寻找最优情况下牧区全年最大合理载畜量。本研究将同时通过优化结果计算牧区可利用产草量和牲畜需草量之间的差值对牧区动态草畜平衡状况进行分析。

表2 不同降水情景下天然草地和人工草地可利用产草量

根据牧区降水情况设置丰、平、枯 3 个降水情景，分别对应降水频率为 25%、50%和 75%；表中可利用产草量不包括野生动物采食量

According to the rainfall in the pastoral area, three precipitation scenarios of wet, normal and dry were set, corresponding to the precipitation frequency of 25%, 50%, and 75%, respectively; the available forage yield in the table does not include the wildlife feed intake

1.3.1 放牧-管理优化模型季节性轮牧是一种草地季节性利用的放牧管理方式[24-25]，即根据气候、草地植被、地形、水源和管理等条件的差异以及牧民对草地的利用习惯，按季节划分放牧草地，随季节更替顺序进行轮流放牧，在充分利用草地饲养牲畜的同时，又能够有效地保护草地实现可持续利用[26-28]。目前，天然草地合理载畜量的计算公式为：

（3）

（4）

式中：A、A分别表示牧区暖季、冷季牧场合理载畜量，标准羊单位；F、F分别表示牧区暖季、冷季草场可利用产草量，kg；D、D分别表示牧区暖季、冷季牧场放牧天数，d；表示标准羊单位的日食草量（干草），kg·d-1。

根据牧区季节性轮牧的现状，考虑轮牧过程草地资源的时空隔离和牲畜数量的动态变化，本文对暖季、冷季草场放牧时间段进行细化，设1为出栏至转场的间隔天数，设2为出栏至产羔的间隔天数。在D时间段内，牲畜数量发生一次变化，即牲畜出栏，将D细分为两个阶段：①牲畜出栏前的放牧天数D-1，对应牲畜数量为；②牲畜出栏至转场时的放牧天数1，对应牲畜数量为/(1+)。同样，在D时间段内，牲畜数量再一次发生变化，即牲畜产羔，将D细分为两个时间段：①牲畜转场至产羔前的放牧天数2-1，对应牲畜数量为/(1+)；②牲畜产羔至放牧周期结束时的放牧天数D-2+1，对应牲畜数量为。因此，在进行暖季放牧时牲畜需草量等于两个时段的牲畜需草量之和，第一个时段牲畜需草量为××(D-1)，第二个时段牲畜需草量为××1；在进行冷季放牧时牲畜需草量也等于冷季两个时段的牲畜需草量之和，第一个时段牲畜需草量为××(2-1)，第二个时段牲畜需草量为××(D-2+1)。从而得到暖季、冷季草场牲畜需草量计算公式为：

式（5）、（6）中：E、E分别表示牧区暖季、冷季牧场牲畜需草量，kg；表示牧区牲畜的年中统计量，标准羊单位；1表示牧区牲畜的出栏至转场间隔天数，d；2表示牧区牲畜的出栏至产羔间隔天数，d；表示牧区牲畜出栏率。

基于此，本文通过调整牲畜由夏秋牧场进入冬春牧场放牧的时间和控制牲畜出栏率，以牧区达到动态草畜平衡状态为衡量标准，实现牧区全年合理载畜量最大的最终目标，提出放牧-管理优化模型。在放牧-管理优化模型中，最优合理载畜量目标反映了牧区草场的最大承载能力，在对牲畜转场时间和牲畜出栏率进行优化时，以最优合理载畜量作为首要目标，同时为了使多目标优化问题转化为单目标优化问题，将牧区动态草畜平衡目标转为动态草畜平衡约束。模型主要结构如下：

（1）目标函数

牧区全年合理载畜量达到最大，即：

Max=（7）

式中，表示牧区全年合理载畜量，标准羊单位。

该模型将牧区轮牧牧场中载畜量较小的一个作为整个牧区的关键场，而此关键场的合理载畜量决定了整个牧区草场的合理载畜量。计算公式为：

=min{A,A} （8）

式中，符号意义同前。

考虑暖、冷季放牧天数和牲畜数量分别受转场时间和出栏率的影响，引入变量1、2对暖、冷季合理载畜量进行计算，此时暖季草场两个时段的放牧天数发生变化：①牲畜出栏前的放牧天数D-1；②牲畜出栏至转场时的放牧天数1。同样，冷季草场两个时段的放牧天数也发生变化：①牲畜转场至产羔前的放牧天数2-1；②牲畜产羔至放牧周期结束时的放牧天数D+1-2。据此可以得到暖、冷季合理载畜量计算公式为：

（9）

（10）

式（9）、（10）中：1（变量）表示优化后牧区牲畜的出栏至转场间隔天数，d；2（变量）表示牧区牲畜的出栏率。

（2）约束条件

牧区牲畜需草量主要取决于牧区牲畜数量，牧区牲畜数量的变化主要体现在牧区的牲畜生产节律。由于牧区牲畜的产羔和出栏，牧区年中牲畜数和年末牲畜数之间差异较大，导致各轮牧区的牲畜需草量也发生变化。为实现整个牧区的草畜平衡，需在各轮牧区放牧天数内，使其可利用产草量与牲畜需草量相等，因此该模型的动态草畜平衡约束如下：

①当暖季草场合理载畜量小于冷季草场合理载畜量（A＜A）时，暖季草场作为整个牧区的最小关键场，此时需要冷季草场可利用产草量与牲畜需草量达到平衡状态，即：

式中，符号意义同前。

②当冷季草场合理载畜量大于暖季草场合理载畜量（A＞A）时，冷季草场作为整个牧区的最小关键场，此时需要暖季草场可利用产草量与牲畜需草量达到平衡状态，即：

式中，符号意义同前。

（3）模型求解

遗传算法GA（Genetic Algorithm）是基于生物界规律和自然遗传机制的一种全局优化算法[29]。自其诞生以来就受到众多学者的关注，经过多年的不断发展，GA在各个领域都得到了广泛应用，本研究采用GA对放牧-管理优化模型进行求解，算法具体步骤见图2。

图2 基本遗传算法求解流程图

1.3.2 优化参数设置乌兰牧区牲畜在10月底出栏完毕，实际转场时间为11月下旬，在此期间牲畜数量急剧下降，牲畜转场时间提前会使合理载畜量变大，因此设置变量1取值范围：

0≤1≤30。

出栏率是动态联系暖季、冷季草场载畜量的最关键因子，提高出栏率能够有效提升牧民经济收入，降低冷季草场载畜压力，改善暖季、冷季草场载畜量结构，但出栏率过高会导致存栏不足，影响翌年牲畜数量的繁殖恢复，而出栏率过低又直接影响牧民收入，造成冷季草场载畜压力过大。对于乌兰县牧区，其牲畜出栏率历年最高为57.28%，最低为37.13%，因此设置变量2取值范围：

35%≤2≤60%。

通过改变出栏率计算得出（图3）：提高出栏率能够增大合理载畜量但会造成更多的牧草资源不能够充分利用，降低出栏率虽然使合理载畜量变小但可以减少未利用饲草量。冯秀等[3]通过试验监测确定出内蒙古典型草原合理放牧强度阈值，认为该阈值中存在使生态效益和经济效益二者均衡最优的放牧强度，因此为寻得乌兰县牧区未利用饲草量最低且全年合理载畜量最优时的出栏率，变量2取值范围设置较为合理。

注：未利用饲草量是指可利用产草量和牲畜需草量之间的差值

2 结果

2.1 不同降水情景下最优放牧条件

根据已有资料，利用遗传算法对放牧-管理优化模型求解得到优化结果（表3）。由表3可知，3种降水情景下1、2的解并不唯一，而是分别有4、4、3组优化结果。这是由于优化模型中的变量1的实际意义是表示天数，在计算过程中只能取整，找不到恰好满足约束条件的解（未利用饲草量无法为0 kg），另外遗传算法是一种近似优化算法，具有随机性，它的每个解都是近似最优解，因此优化结果实际上是一个调控方案集[30]，在此调控方案集中无论采取何种方案，理论上结果都是最优的。

通过对比优化前后合理载畜量和未利用饲草量可知，放牧-管理优化模型对牧区不同降水情景的模拟结果均较好。优化后乌兰县牧区在丰水年合理载畜量较优化前提高了9.80%—11.75%，未利用饲草量降低到2.8—3.5万kg；平水年合理载畜量较优化前提高了9.78%—11.75%，未利用饲草量降低到0.4—3.1万kg；枯水年合理载畜量较优化前提高了10.43%—11.72%，未利用饲草量降低到1.2—4.7万kg。这表明相比之前提到的改变单一变量的影响，同时改变1、2更为合理，变量1、2之间存在明显的相关关系，在提高出栏率的同时将牲畜转场时间提前，可以增大牧区合理载畜量且能够极大减少未利用饲草量，但并非变量1越小、2越高结果就越优，而是在牧区未利用饲草量最低时达到最优，此时的1、2作为牧区最优放牧条件，牧区合理载畜量作为最优合理载畜量。因此，乌兰县牧区在丰水年最优放牧条件为牲畜在11月1日转场和出栏率43.4%，最优合理载畜量为109.92万标准羊单位；平水年最优放牧条件为牲畜在11月3日转场和出栏率38.2%，最优合理载畜量为96.14万标准羊单位；枯水年最优放牧条件为牲畜在11月3日转场和出栏率36.7%，最优合理载畜量为83.64万标准羊单位。建议乌兰县牧区畜牧业管理者基于优化结果对放牧管理过程作出相应调整，这对乌兰县的经济发展和生态环境保护具有一定的借鉴意义。

从不同降水情景下载畜能力结果来看，进行放牧管理优化并不能改变牧区丰、平、枯水年合理载畜量的差距，优化前后乌兰县牧区丰水年合理载畜量较枯水年均高出30%，牧区载畜能力表现为多平衡态的浮动性，可见除牲畜出栏率和转场时间外，降水量也是影响牧区合理载畜量的重要因素，特别是干旱半干旱草原牧区的草地生态系统受降水量影响较大[19]，因此对部分天然草地进行人工灌溉，以弥补牧区枯水年份天然来水量不足，能够提高天然草地生产力从而增加牧区的载畜能力。

表3 不同降水频率下模型优化结果

2.2 平水年动态草畜平衡分析

参考覃琳等[10]对祁连山北麓牧区的动态草畜平衡研究，以平水年为例，分析乌兰县季节性牧区产草过程和基于最优合理载畜量的牲畜需草动态过程（图4）。乌兰县天然草地可利用产草量主要集中在5月至10月，7月份达到峰值，冷季草场整体高于暖季草场，其中暖季草场可利用饲草供牧区进行暖季放牧时牲畜采食，冷季草场可利用饲草供牧区进行冷季放牧时牲畜采食；各月牲畜需草量随牲畜数量的变化在牧业年度内形成波动性周期。

整体牲畜需草量分为两个阶段，第一阶段：5月至10月，牲畜数量为年中统计量（即最优合理载畜量96.14万标准羊单位），该阶段饲草资源丰富、载畜量高、需草量大，牧民主要依靠这个阶段的牲畜育肥、产毛等获得经济收益，因此该阶段也称“育畜收益”阶段；第二阶段：11月至翌年4月，随着10月底牲畜出栏的结束，该阶段牲畜数量减少为年末存栏量（即出栏后载畜量69.57万标准羊单位），需草量相应减少，在冬季恶劣环境的条件下，牧民需要克服冷季饲草不足的困难，维持一定数量的存栏牲畜，保证翌年的牲畜繁殖和数量恢复，因此该阶段也称为“保畜越冬”阶段。

图4 乌兰县牧区产草过程与牲畜动态需草过程

根据乌兰县牧区产草过程和牲畜动态需草过程进行牧区动态草畜平衡分析（图5）。牲畜在牧草的生长季（7月初）进入暖季牧场放牧，由于8—10月牧场可利用产草量小于牲畜需草量，月末剩余草量呈下降趋势，直至11月2日饲草剩余0.4万kg；11月3日牲畜转场进入冷季牧场放牧，此时牧区牧草不再生长，且随着牲畜的不断采食，牧场可利用饲草量呈下降趋势，直至翌年6月底饲草剩余0 kg，即全部消耗殆尽。

通过对比优化前后的动态草畜平衡过程可以看出，放牧-管理优化模型对乌兰县季节性牧区的适用性较好。优化前后均可实现动态草畜平衡，说明季节性轮牧是一种适宜乌兰县牧区的放牧方式。但是按优化前（牲畜在11月22日转场，出栏率为45.33%）载畜放牧，冷季牧场剩余草量超过6 130万kg，可见由于草场轮牧，冷季牧场可利用饲草不能被完全利用，这说明乌兰县牧区放牧管理方式存在不合理之处。在调整牲畜转场时间为11月3日、出栏率为38.2%后，乌兰县牧区的关键场由暖季牧场变成冷季牧场，暖季牧场余草量仅剩0.4万kg，可见优化后可以实现牧草资源高效利用，牧区可利用饲草未充分利用问题得到有效解决。这表明在牧区暖季牧场可利用产草量明显低于冷季牧场时，此时牲畜未出栏，牲畜数量较高，对牧草的采食强度高，提前转场（缩减暖季牧场的放牧时间而延长冷季牧场的放牧时间）不仅可以缓解夏秋草畜矛盾，减轻暖季草场载畜压力，更有利于暖季草场牧草充分发挥其再生优势。

图5 乌兰县牧区动态草畜平衡分析

3 讨论

3.1 牧区草场发生退化的原因分析

超载过牧仍是导致草地退化的主要原因[26]。但部分超载过牧的背后，是对牧区草地资源分配及利用的不合理，实际上牧区并没有达到其最大载畜能力，反而低载畜量也会导致牧区不能进行高效持续的放牧利用，从而使草地植被发生不期望的变化。本研究针对季节性轮牧过程中草地资源的时空隔离和牲畜数量的动态变化，构建出放牧-管理优化模型，通过该优化模型可以提高不同降水情景下牧区合理载畜量，对于草原牧户来说，更高的合理载畜量意味着更高的经济收入，且不会造成草原牧区超载过牧，有效解决草原牧区对草地资源利用的不合理。而对于季节性轮牧区冷、暖季草场面积划分的不合理，放牧-管理优化模型可以在改进后进一步对草场面积进行划分，调整部分冷季草场进行暖季放牧，但由于县级情况复杂，可操作性并不强。此外，研究表明降水量是影响牧区合理载畜量的重要因素，与覃琳等[10]在肃南县祁连山北麓牧区的研究结论一致，天然草场产草量受天然来水量影响较大，因此建议重点培育和发展人工草地以提升草场划分的合理性，人工草地作为高效、稳定、可控的灌溉草地，一直都被视为解决牧区畜牧业发展与天然草原生态保护之间矛盾的重要措施[31]。

3.2 放牧-管理优化模型的优势

草畜平衡作为当前草原管理的主要措施，牧区载畜量调控是草畜平衡的核心工作。牲畜转场时间和出栏率在季节性轮牧过程中直接影响牧区全年合理载畜量，将二者作为草原放牧管理调控过程中的关键因子引入到放牧-管理优化模型中，按照放牧-管理优化模型优化得到的最优放牧条件进行放牧对草原牧区统一管理更具有实际指导意义和可操作性。尹燕亭等[32]通过对苏尼特右旗畜牧业产值和牲畜结构的各影响因素定量分析认为，气候变化是影响县域畜牧业发展的重要因素，付伟等[33]通过对青藏高原高寒草地放牧生态系统的分析认为,合理放牧是决定放牧生态系统草地群落结构的关键。基于时空异质性并综合考虑气候变化，在实现草原牧区可持续发展理念的基础上合理利用草地资源，利用放牧-管理优化模型进行科学计算得到最优合理载畜量，遵照保护性利用的原则，同时考虑高寒荒漠草原季节性牧区不同的生态环境条件，基于最优合理载畜量对牧区进行适宜载畜量调控，不仅有利于实现草原牧区动态草畜平衡，还能够有效解决牧区超载过牧带来的草地退化和生态环境恶化等问题抑或是欠载放牧带来的经济收入水平较低等问题[17]。因此，建议今后乌兰县牧区可以依据当年的气候情况动态调整放牧条件，发挥草地资源的最大效能, 实现放牧草场的优化控制。

3.3 放牧-管理优化模型在单个牧户或牧场的应用与意义

目前针对县域开展草畜平衡计算工作的研究颇多，其目的是评价区域草畜平衡状况，为提出合理的建议和制定具有针对性的措施提供理论和科学依据[2-3,10,13-14]。而本文构建的放牧-管理优化模型则是以优化放牧制度为研究思路，以县域为研究尺度，即以整个乌兰县牧区为研究实例，从理论上来说，得到的放牧制度可以作为整个牧区的放牧依据，但由于它是一个固定策略，实际上政府很难规定单一普适的放牧制度，因牧户个体和草原生态的多样性，各生产单位、牧户也不可能步调一致。若将该模型应用于单个牧户或牧场，其结果灵活多变，会优于固定策略，能够为牧户或牧场制定合适的放牧制度，对于指导牧业生产实践具有实用价值。由于调研时未收集到单个牧户或牧场的放牧生产系统的详细资料，因此本文并未对单个牧户或牧场的放牧生产系统进行优化模拟研究，希望能够在日后的调研工作中获得更为详细的数据资料，进行单个牧户或牧场的放牧制度优化。

4 结论

（2）除牲畜出栏率和转场时间外，降水量也是影响牧区合理载畜量的重要因素。优化前后乌兰县牧区丰水年合理载畜量分别是98.36和109.92万标准羊单位，较枯水年合理载畜量75.74和83.64万标准羊单位均高出30%，说明放牧-管理优化模型并不能改变牧区丰、平、枯水年合理载畜量的差距。

（3）通过优化前后动态草畜平衡分析的对比，放牧-管理优化模型能够实现高寒荒漠草原牧区牧草资源高效利用，有效解决冷季草场的可利用饲草未充分利用问题，从而避免牧区出现冷季牧场牲畜欠载和年末牲畜存栏量过低的情况，说明该优化模型对高寒荒漠草原季节性牧区放牧管理过程调控和草畜平衡优化的适用性较好。今后，可以在研究牧草补偿性生长和草畜平衡相互关系的基础上进一步构建优化模型，确定优化放牧条件，为保护我国高寒荒漠草原生态环境和指导草原牧区综合可持续发展提供科学依据。

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Study on Seasonal Grazing Management Optimal Model in Alpine Desert Steppe

HU ZhiQiang, SONG XiaoYu, QIN Lin, LIU Hui

State Key Laboratory of Eco-Hydraulics in Northwest Arid Region of China, Xi’an University of Technology, Xi’an 710048

【Objective】 In order to protect the ecological environment of China’s alpine desert steppe and guide the comprehensive and sustainable development of grassland pastoral areas, this study took the alpine desert steppe as the research object, and the optimization simulation calculation and dynamic balance analysis of grassland and livestock were carried out. 【Method】 In this paper, based on the characteristics of seasonal rotational grazing and livestock production rhythms, the spatial and temporal segregation of grassland resources and the dynamic changes in livestock numbers were considered, and the two pasture grazing time periods of warm season and cold season were refined. On the basis of the existing reasonable livestock carrying capacity calculation method, the maximum livestock carrying capacity was the goal, the dynamic grass-livestock balance was the constraint, and the turnout time and slaughter rate were the optimization parameters. A grazing-management optimization model was established, and the Ulan County Pastoral area of Qinghai Province was selected as the typical representative of alpine desert seasonal pastoral area.Based on the genetic algorithm optimization,the optimal grazing conditions under the three precipitation scenarios of wet, normal and dry in the pastoral area of Ulan County were determined, a simulation to optimize the forage-livestock balance and dynamic forage-livestock balance analysis was carried out, and thenthe results with those before optimization were compared. 【Result】The simulation results of the grazing-management optimization model were better for different precipitation scenarios in the grazing area. Based on the lowest amount of unutilized forage, the optimal grazing conditions under the three precipitation scenarios of wet, normal and dry in the pastoral area of Ulan County were determined to be the transition of livestocks on November 1 with a slaughter rate of 43.4%, the transition of livestocks on November 3 with a slaughter rate of 38.2% and the transition of livestocks on November 3 with a slaughter rate of 36.7%, respectively. The optimal proper carrying capacity was 1.099million sheep unit, 0.961million sheep unit and 0.836million sheep unitin high, normal, and low flow years, respectively, which were 11.75%, 10.44% and 10.43% higher than the proper carrying capacity before optimization, respectively. In addition to the livestock slaughter rate and the transition time, the precipitation was also an important factor affecting the proper carrying capacity in pastoral areas. Before and after optimization, the proper carrying capacity of Ulan County’s pastoral area in wet years was 0.983 and 1.099 million sheep unit, respectively, which was 30% higher than the proper carrying capacity of 0.757 and 0.836 million sheep unit in dry years, respectively. Through the analysis of pasture grass production process and livestock dynamic grass demand process, the dynamic grass-livestock balance calculation for the normal flow year in the pasture area of Ulan County was found that the available forage in the cold season pasture before optimization could not be fully utilized, the grazing process was unreasonable, and the surplus grass amount was more than 61.3 million kg, while after optimization, the problem of underutilization of available forage was effectively solved and the forage resources were efficiently utilized. For the whole grazing area of Ulan County, the adjusting grazing turnout time and livestock slaughter rate was a reliable way to improve the grazing system. The grazing-management optimization model was used to optimize the grazing process in the grazing area, which could ensure the high proper annual carrying capacity in the grazing area while being able to achieve a dynamic grass-livestock balance in the seasonal grazing area.【Conclusion】 The grazing-management optimization had the good applicability to alpine desert seasonal pasturing areas and had the certain superiority in the regulation of grazing management process and the optimization of forage-livestock balance in rotating pastoral areas. The grazing-management optimization model could effectively regulate the livestock carrying capacity of a grazing area, and its optimization results could provide reference for the development of a reasonable grazing system. Therefore, the model could be used to optimize the grazing process of a single herding household or ranch, to obtain the optimal grazing conditions for a single herding household or ranch, so as to develop the corresponding grazing system, which was more practical guidance and operability for the production practice of a single herding household or ranch.

model; seasonal rotational grazing; dynamic forage-livestock balance; grazing management process; Ulan County