落盘式测定法在云南亚热带人工草地产量估测中的应用

龙显静，谢堂民，宗彩虹，吴文荣，袁福锦，陈 功

（1.云南农业大学 动物科学技术学院，云南 昆明 650201；2.云南省草地动物科学研究院，云南 昆明 650212）

牧草产量是评价草地初级生产力的重要指标，国外对草地生物量的研究始于20世纪90年代［1］，多根据植被指数和地面样方的草地生物量来建立统计模型［2，3］，或是结合环境和气候等相关变量建模［4］，这些方法比较准确但耗时较多。快速而准确地估测草地牧草产量，对于草地动态监测和生产经营管理具有十分重要的意义。传统刈割测定法破坏草地植被，也难以满足多种试验所需要的连续定位测定的要求。为了克服刈割测定法所存在的缺陷，国内外学者研究开发了许多非破坏性草地产草量的测定技术，如遥感监测［5－6］、近地面光谱分析［7］、气象模拟估测［8］、Markov预测［9］以及落盘式测产法等。落盘式测产仪测定草产量的基本原理是具有一定面积和质量的圆盘由上而下落到草地上时，由于受到牧草的支撑而使圆盘停留在距离地面的一定高度上，圆盘所停留的高度是牧草受重力压迫后的高度（简称压缩高度），分析草层压缩高度与牧草产量之间的相关关系并建立回归模型，将草层压缩高度换算成牧草产量。目前，落盘式测产仪已应用于澳大利亚［10－12］、德国［13］、美国加利福尼亚［14］、中国内蒙古［15］等人工刈割草地和人工放牧草地的产量测定［16－21］。试验使用落盘式测产仪对云南亚热带人工混播草地进行测定，建立并验证草层压缩高度和草产量之间的回归模型，为试验区草地产量的快速准确估测提供技术支撑和实践依据。

2 材料和方法

2.1 试验地概况

试验点位于云南省草地动物科学研究院示范牧场，地处 N 25°21′，E 102°58′，海拔1 960m，年均温13.7℃，最高月均温为6月，20.2℃，最低月均温为1月，6.8℃。年均降水量990mm，主要集中于7、8、9月。年均蒸发量2 384mm，年日照时数2 617.4h，无霜期301d。土壤为山地红壤，pH 5.3～5.7，有机质含量2.18%～3.44%，全氮0.10%～0.66%，全磷0.049%～0.052%，全钾1.85%～2.36%，每100g土壤含有效磷0.034mg，钾9.7mg，硫1.128mg，水解氮5.68mg。

2.2 试验材料

白三叶（Trifoliumrepens）与东非狼尾草（Pennisetumclandestinum）混播人工草地，植被盖度95%以上，刈割利用为目的。白三叶处于初花期，植株高度15～22cm；东非狼尾草大部分枝条处于营养生长状态，在少量枝条上出现开花现象，植株高度23～29cm。

落盘式测产仪产地为新西兰，测产盘直径36cm，手柄高度1.1m，0.1m2样圆，0.01g电子天平。

2.3 试验设计

2.3.1 样地和样方 2013年6月11日，选取长方形样地5hm2，在两条对角线上选取样方40次，分别测定压缩高度和地上生物量。2013年6月24日，在相同的样地上随机选取样方15次，分别测定压缩高度和地上生物量。

2.3.2 草层压缩高度 使用落盘式测产仪时，选取地势平整、牧草长势均匀、没有石块和硬叶植物的草地，将落盘式测产仪轻轻提起，记录初始刻度，平稳放置于草层上之后，让手柄缓慢下落，直到手柄不再下降为止，再次记录刻度，两次刻度之差即为草层压缩高度。

2.3.3 牧草鲜重 在测定压缩高度之处，齐地面刈割0.1m2样圆内的牧草，分捡白三叶和东非狼尾草并分别用0.01g电子天平称重，牧草总鲜重等于白三叶和东非狼尾草的鲜重之和。

2.3.4 牧草干物质 取样白三叶和东非狼尾草各3份，每份约500g，带回实验室用65℃烘箱烘干48h至恒重，计算干鲜比，将牧草鲜重折算成牧草干物质产量。

2.3.5 数据分析 6月11日，共测取了40组数据，其中的20组用于分析压缩高度与牧草鲜重、牧草干物质之间的相关关系，建立回归模型；另外20组数据以及6月24日测取的15组数据分别用于验证模型。试验数据用SPSS 19.0软件进行统计分析。

3 结果与分析

3.1 草群组成

在6月11日和6月24日，白三叶、东非狼尾草分别在草群中所占鲜草比例、干物质比例、以及各自的干鲜比见表1。随着时间推移，白三叶在草群中的比例有所下降，而东非狼尾草表现出增长趋势；白三叶、东非狼尾草的干物质／鲜重分别从18.5%和20.0%增加到20.5%和22.1%。

表1 混播草地中鲜草、干物质及干鲜比Table1 The botanical composition and ratio of dry matter to fresh weight %

3.2 产草量与草层压缩高度的相关性

6月11日，草层压缩高度为6.5～24.6cm，鲜草产量和干物质产量分别为71.7～254.9g／（0.1m2）和13.6～47.7g／（0.1m2）。图1分析表明，压缩高度与鲜草产量、干物质产量之间均存在极显著的相关关系（P＜0.01）。

鲜草产量（Y1）与压缩高度（X）回归模型为：

干物质产量（Y2）与压缩高度（X）回归模型为：

3.3 草产量与压缩高度回归模型的验证

将6月11日第21～40次测定的草层压缩高度值分别代入方程1和方程2，得出鲜草产量和干物质产量的模拟值。分析表明，鲜草产量、干物质产量的模拟值与实测值之间存在极显著相关关系（P＜0.01），回归模型如表2，图2所示。

6月24日，草层压缩高度在7.8～24.8cm，鲜草产量和干物质产量分别为96.5～262.4g／（0.1m2）和21.2～59.0g／（0.1m2）。将6月24日测定的草层压缩高度值分别代入回归方程1和回归方程2，得出鲜草产量和干物质产量的模拟值。结果表明，鲜草产量、干产草量的模拟值与实测值之间也表现为显著相关关系（P＜0.01）（表3）。

图1 草层压缩高度与鲜草产量及干物质产量之间的回归模型Fig.1 The regression models between fresh yield，dry matter yield and compressed sward height

表2 6月11日草产量实测重与模拟重之间的回归关系Table2 Regression between measured value and estimated value on 11th June

表3 6月24日草产量实测重与模拟值之间的回归关系Table3 Regression between measured value and estimated value on 24th June

4 讨论与结论

（1）草层压缩高度与草地鲜草产量、干物质产量之间均存在极显著相关关系，牧草产量估测值与实测值之间显著相关。试验结果与陈功等［10］在澳大利亚混播放牧草地上的研究结果，以及赵钢等［13，15］在德国和内蒙古放牧草地上的研究结果相一致。Scrivner J H等［14］在美国加利福尼亚州轮牧试验结果证明，使用落盘式测产仪可以快速准确估测牧草生长量和家畜采食量，说明利用落盘式测产仪估测草地的牧草产量是可行的。

（2）随着牧草的生长发育，草群组成、牧草植株高度和草产量不断发生改变。在某一时期建立的估产模型能否适用于其他时期，值得研究探讨。本次试验结果表明，利用6月11日建立的模型可以准确估测6月24日草地鲜草产量和干物质产量。研究者报道，在澳大利亚人工草地—轮牧羔羊试验中，利用7月下旬建立的估产模型，可以准确估测8～9月的干物质产量［10］。在内蒙古天然草地上的试验报道表明，对放牧草地而言，7d的间隔时间即可引起草层压缩高度与牧草产量之间的回归关系发生显著变化，休闲草地中老化的植株茎秆也容易导致回归关系的失真［15］。因此，利用落盘式测产仪估测草地产量时，应根据不同的草地类型和利用方式，建立不同时期相应的估产模型。

（3）使用落盘式测产仪估测草产量，取样点要求地面平整、草层均匀、没有石块、家畜粪便和立枯物，否则估测结果会受到明显影响。如硬叶植物、不平整的地表、小块石头、甚至家畜粪便都可能影响测产仪的读数，致使牧草产量的估测值出现误差。当牧草产量较低、生长不整齐时，对牧草产量估测值的影响更大。在一年之中，牧草生长初期或末期，估测值最易出现误差，牧草生长初期对牧草产量进行估测特别易受上年残留枯草的影响［14］。在休闲草地中，由于排除了放牧家畜的食草作用，导致草地植被的异质性加强，在取样数量较低的情况下，有可能导致测定精度误差加大，而且在休闲草地中，一些老化的牧草茎干变粗变硬，也是引起牧草产量与牧草压缩高度回归关系失真的重要原因之一，在休闲草地中，必须增加取样数目，以增加测定结果的正确性［15］。

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