基于NDVI的2000-2016年青藏高原牧户草场覆盖度变化驱动力分析

李重阳，樊文涛，李国梅，高晶，唐增*，宋仁德

(1.兰州大学草地农业生态系统国家重点实验室，兰州大学草地农业科技学院，甘肃 兰州 730000；2.青海省玉树藏族自治州草原工作站,青海 玉树 815099;3.青海省玉树藏族自治州畜牧兽医工作站,青海 玉树 815099)

青藏高原是我国最重要的牧区之一，草地面积约有1.2×108hm2，占全国草地总面积的1/3，天然草地辽阔,牧草品质优良,营养丰富[1]。独特的地理、气候和自然条件孕育了世界上独具特色的草地生态系统。青藏高原草地生态系统对中国、亚洲乃至世界的生态环境都有着举足轻重的影响，其细微变化都将对周边地区带来极大的生态冲击，同时它的安全与稳定对当地的社会发展与民族团结也意义重大[2]。因受自然环境和社会条件的严重制约，草地资源成了当地农牧民赖以生存和经济发展的物质基础[3]。然而，该生态系统又是一个对外力响应十分敏感的脆弱系统，生态环境原始、敏感、土壤团结力差、可蚀性低，一旦遭到破坏就很难恢复和重建[4]。近年来青藏高原的草地资源发展状况就出现了退化的趋势，如天然草原的荒漠化、盐渍化、沙化、草地植被覆盖度、净初生产力降低等一系列问题[5]，这对当地的环境、经济和社会发展造成了不利影响，也将对其他地区的可持续发展造成严重威胁。

关于青藏高原草地退化的原因目前存在很多的说法，主要分为气候变化与人为因素两个方面，如气候变暖、干燥、风蚀和草皮层的冻融剥离、虫鼠害以及过度放牧等原因[6-8]。由于青藏高原所包含范围较广，气候、人文等自然与社会经济因素差异较大，因此针对该区域草地变化驱动力缺乏整体性的研究，且时间跨度较短，可信度高的定量化分析手段较少，尤其是针对牧户实际使用的草场变化更是鲜有研究。鉴于此，本研究选取青藏高原5个省份共573块牧户草场，以MODIS-NDVI(草地植被遥感)数据为基础数据源，对青藏高原2000-2016年的植被覆盖度进行反演，并结合社会经济等统计资料，采用定量分析方法，构建计量经济模型综合分析了21世纪以来青藏高原牧户草场变化的主要驱动力，旨在为青藏高原草地生态系统的可持续发展提供一定的理论依据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

青藏高原(Qinghai-Tibet Plateau)作为一个自然地理区域范畴(E 73°40′-104°20′, N 27°20′-40°00′)[9]，是中国最大、世界海拔最高的高原，平均海拔4000 m以上，被称为“世界屋脊”，气候总体上呈辐射强烈，气温日差较大且干湿分明等特点[10]，年平均气温多在-6～3 ℃ ；区域与季节降水量变幅很大，东南部降水可达500～1000 mm，西北部仅为40～100 mm；降水主要集中在6-9月，占全年降水的70%以上[11]；水资源丰富，总量达到5463.4亿m3[12]，湖泊众多，是我国重要的河流发源地[13]。青藏高原地域辽阔，草地总面积约为121742万hm2。其中，西藏自治区与青海省两省合计为10945×104hm2，占青藏高原区草地面积的86%[14]，高寒草甸和高寒草原类面积最大，分别占全区草地面积的45%和40%[15]。

1.2 数据来源

本研究分析所用资料来自2016年5-8月对青藏高原研究区开展的实地调查。利用分层抽样法，选取青藏高原5个省份，包括西藏那曲市、青海玉树藏族自治州、四川阿坝藏区羌族自治州、甘肃甘南藏族自治州、云南迪庆藏族自治州，共计58个乡镇55484.6 hm2的牧户草地，记录了323户牧户共573块草场的地理坐标。

草地植被遥感数据采用美国宇航局(National Aeronautics and Space Administration, NASA)MODIS陆地产品组按照统一算法开发的月最大合成植被指数产品(MOD13Q1)数据，空间分辨率为250 mm，覆盖青藏高原的图像空间位置在全球正弦曲线投影(SI-Nusoidal projection,SIN)轨道号为h25vo5，h26v05，数据格式为EOS-HDF，时间序列为2000-2016年，结合研究区域的植物生长状况、气候、云层覆盖等情况，从可获取的数据中筛选出植被长势较好的8月遥感影像，该数据从NASA对地观测系统数据共享平台(EOS Data Gateway)下载(http://delenn.gsfc.nasa.gov/imswelcome/)。气象资料来自国家气象局数据中心(http://www.cma.gov.cn)，选取了牧户草场周边最近21个气象台站17年(2000-2016年)的月平均温度、降水量两个参数，采用ArcGIS 10.0软件对研究区周边气象站监测资料进行克里金(Kriging)插值，得到与NDVI分辨率一致、投影相同的草地样方的气温和降水数据，并根据牧户草场的地理坐标提取了坡度数据，以及各个草场与其最近城市中心的直线距离。2000-2016年各个城市的年内生产总值和人口数据由统计年鉴得到。

1.3 研究方法

本研究利用长时间序列的遥感、气候、社会经济等数据，采用线性回归的方法对青藏高原草地变化的主要驱动力进行定量分析，在此基础上计算了植被覆盖度，建立了草地退化遥感监测和评价指标体系，并设定实证模型，综合分析了2000-2016年青藏高原草地退化等级以及气候、社会经济等要素的变化趋势。

1.3.1植被覆盖度 根据以往的研究，归一化植被指数NDVI能够较好地反映植被的生长分布特征及变化情况,两者之间存在显著的相关性[16]，本研究基于植被盖度以草地退化指数作为草地退化指标，综合计算了573块牧户草场2000-2016年逐年草地退化指数，计算公式如下[17]：

式中:VC为植被盖度;NDVIs为研究区最小NDVI值(即裸土的NDVI值);NDVIv为研究区域最大NDVI值或纯植被像元的NDVI值。

1.3.2草地退化遥感监测和评价指标体系 本研究依据草地退化遥感监测的国家标准(GB19377-2003)以及相关参考文献，将青藏高原573块牧户草场2000-2016年退化程度分为5级：未退化、轻度退化、中度退化、重度退化和极重度退化[18](表1)。

表1 草地退化遥感监测与评价指标、标准和等级划分Table 1 Indicators, criteria and classification of remote sensing monitoring and evaluation of grassland degradation (%)

1.3.3变量选择 自然因素是导致草地植被变化的一个基本驱动力，其中气温与降水对草地变化提供了最主要的动力条件[19]，气候变暖变干会影响草地土壤质地、草本植物群落的结构、演替、物候及草本产量，使草地退化[20]，因此在自然因素中本研究只选择最主要的降水、温度作为协变量。此外，考虑到草地所处的坡度差异较大，坡度可能也是一个主要的影响因素[21-22]。社会经济因素是草地资源变化的另一个重要推动因素，一般而言，城市发展会对周围的草地产生一定的“辐射”作用，在距离城市越近的地方草地受到的影响可能也就越大[23]，本研究在模型中加入牧户草场离其最近城市中心之间的距离作为协变量，来验证离城市距离的远近是否会对牧户草场产生影响。为了控制城市规模的影响[24]，模型中还加入了离牧户草场所在地最近城市的GDP和人口密度数据作为考察变量。若草地单位面积上承载的牲畜数量超过理论载畜量，也会加剧草地的退化程度[25]，因此加入了各个研究区草地实际载畜量作为主要的协变量，该变量也是本研究主要关注的变量。

1.3.4实证模型设定 根据已有的长时间序列面板数据，我们建立了随机效应模型，对青藏高原牧户草场植被覆盖度的主要影响因素进行了实证分析：

表2 模型引入的变量描述性统计Table 2 Descriptive statistics introduced by the model

2 结果与分析

2.1 草地退化等级的变化趋势

综合来看，研究区牧户草场退化面积仍居高不下；截止到2016年，牧户草场退化面积为38283.6 hm2，占总面积的69%(图1)，其中极重度退化草地面积相较2000年增加了1664.5 hm2，增长了3%左右。重度、中度、轻度退化有所减缓。2006年轻度与未退化草场面积减少，极重度、重度、中度退化草地面积显著上升，之后开始有所恢复，到2015年又出现同样的态势，其中重度退化草场面积达到最高值12379 hm2。2000-2016年草地退化主要以轻度退化为主，变化幅度较大，占整个草地退化面积的18%～29%。未退化草地面积呈现波动上升的变化趋势，2000年研究区草地未退化面积为14254.28 hm2，2016年上升为16786.2 hm2，增加了17%左右。为了有效地进行青藏高原的生态保护与建设，21世纪以来，国务院批准实施了一系列规划、保护对策及建设项目[26]，如禁牧封育、草蓄平衡、草原补贴和围栏放牧等[27]，但就现有的草场退化情况来看，牧户草场的恢复并不明显(图1)。

2.2 气候变化

根据青藏高原研究区气温总体呈波动上升趋势，年平均气温在2000-2016年增长了0.84 ℃，相对低值出现在2000-2002年，分别为2.43和2.78 ℃，在2009年达到最高值(3.84 ℃)后开始逐渐回落，自2011年以后气温走势开始趋于平稳。2000-2016年研究区年均降水量总体还是呈波动上升趋势，但与温度相比变化幅度较小。降水变化主要分为两个阶段：2000-2006年降水量明显下降，由2000年的50.03 mm减少到2006年的39.96 mm，2006年以后降水量开始逐渐上升。21世纪以来，研究区降水量上升了1.79 mm。由于青藏高原地理区域跨度较大，从东南的亚热带森林气候带过渡到了西北的寒带荒漠气候带[11]，加之受到温室气体等影响，因此气候变化并不是一个简单的线性过程，但总的来看，过去17年来研究地区的气候特征呈现出更暖和湿润的走向，这将对整个草地生态系统带来有利的影响(图2)。

图1 研究区2000-2016年草地退化等级分布特征Fig.1 Distribution characteristics of grassland degradation grade in study area (2000-2016)

图2 研究区2000-2016年平均温度与降水Fig.2 Annual mean temperature and rainfall in the study area (2000-2016)

2.3 人口与生产总值

综合分析计算研究区年内生产总值(图3)，由2000年的21.09亿元上升到2016年185亿元，增长了88%左右。同时研究区总人口由2000年72.46万人上升到2016年108.84万人，增长了33%左右，21世纪以来研究区年内生产总值呈现稳步增长的态势。以总量来衡量，青藏高原GDP年平均增速为9.25%，远远超出全国GDP 7.4%的平均增速，随着我国加大对西部的开发投资力度，使得青藏高原经济增长不断加快并取得长足发展[28]，但是经济的发展与人口的增长对草地生态系统是一个巨大的挑战。

图3 研究区2000-2016年均生产总值与人口Fig.3 The average annual GDP and population of the research area (2000-2016)

2.4 家畜存栏量

图4 研究区2000-2016草地实际载畜量Fig.4 Actual carrying capacity of grassland in study area (2000-2016)

为了便于研究，牧户牲畜养殖数量统一折算成羊单位，2000年研究区草地实际载畜量平均为188.72万只羊单位，之后开始急剧增长，到2005年的达到最大值218.23万只，2010年(218.01万只)以后草地载畜量开始急剧下降到历史最低值183.82万只，2013年以后草地载畜量开始出现平稳的态势(图4)。草地载畜量的变化与气候似乎存在着相关性，2006年研究区气温相比往年达到了年均最高温，而降水量则明显下降到最低值(图2)，温度升高蒸发量加大， 一方面导致牧区草地植被盖度显著降低，另一方面牧民出于对生活安全保障的考虑，减少牲畜出栏数，这在一定程度上加剧了草畜之间的矛盾，使草场退化加剧。2.5实证模型估计结果分析

本研究采用stata 15.0软件，选择随机效应模型采用广义最小二乘法(GLS)对青藏高原牧场盖度的主要影响因素进行了实证分析，回归估计结果见表3。对结果做拉格朗日乘数检验，检验结果表明采用随机效应模型具有一定的合理性。

模型全局检验显著；除人口密度在5%水平上显著外，解释变量降水、温度、坡度、GDP、载畜量、与城市之间的距离的估计系数都达到了1%的显著水平，且与理论预期一致。通过统计描述和计量经济模型的实证研究，主要得出以下4点结果。

1)气候变化在推动草地植被盖度演化的过程中一直发挥着重要作用， 从表3结果中可以看出年均降水量与年均温对牧户草场植被盖度的影响显著，温度的升高和降水的增加有利于草场植被的生长。在不考虑其他因素对草场盖度影响的情况下，气温每上升1 ℃，草地盖度增加0.25%，降水每增多1 mm，盖度增加0.03%。另外坡度的也是影响牧场植被变化的重要因素，坡度较陡的地方草场的盖度越高。根据实地调研与相关文献研究，牧场退化最严重的地方通常是在平原[29]，由于地势平坦，牧民通常选择在此放牧，加之平缓的地方受人为活动干扰较多，因此坡度越平缓草场植被盖度越低。

表3 实证模型估计结果Table 3 Empirical model estimation result

注:括号中的数值是稳健标准误；***、**分别表示1%、5% 的显著水平，模型Prob>chi2/F=0.00。

Note: The values in parentheses are robust standard errors; ***, ** indicate a significant level of 1% and 5%, respectively, model Prob>chi2/F=0.00.

2)模型中用距离牧户草场最近城市的年内生产总值与人口密度考察其对牧场盖度的影响，结果呈显著的负相关性，GDP与人口密度在方程中的回归系数都为-0.0003，并分别通过了1%与5%的显著性检验，说明该地区经济的发展与人口增长在一定程度上对牧户草场的生长发育产生了负面影响。21世纪以来青藏高原城市化进程不断加快，城市发展扩张、工矿业发展、道路建设侵占了大量的草地，另外随着近年来旅游业的兴起，游客在城市周边活动频繁[30]。不合理的开发以及人为活动对草地的退化起了一定的加剧作用。

3)本研究中用草地实际载畜量考察放牧对草地植被盖度变化的影响，结果显示该变量的系数估计值为-0.072，且呈 1% 的显著水平。在控制其他变量不变的情况下每hm2草地实际载畜数量增加15羊单位，将导致单位面积草地植被覆盖度降低约7.26%，载畜量的上升加大草地的承载力，使得草地盖度降低，加剧了退化。相比其他协变量标准回归系数，载畜量对牧场草地盖度的影响最大，说明超载放牧仍然是导致草地退化的最主要原因，因此控制单位草地上牲畜承载量是青藏高原保护草地资源的有效手段。

4)研究结果表明，距离城市的远近也对牧户草场产生了一定的影响，且呈二次项非线性相关，拟合曲线为倒“U”形状(yit=-0.01P2+0.15P)，即在一定的距离之内，越靠近城市的地方草地退化程度越严重，分析原因可能是城市的不断发展扩张以及安置点的建设对牧户草场的侵占，另外模型估计在一定距离之后牧场的草地盖度随着距离的增加又开始下降，原因可能是牧场距离城市越远则牧民获取市场信息、交通运输越困难，导致牲畜出栏率较低，对牧场草地的消耗相对于距离城市近的地区较大。

3 结论

本研究将基于植被覆盖监测数据与社会经济数据相结合，通过统计分析与建立计量模型，分析验证了导致青藏高原草地变化的主要驱动力，主要得出以下几点结论：1)草地变化不是由单一因素引起的因果关系，变化的时空过程是自然因素和社会经济因素相互作用的结果。2)气候变化中，温度的升高和降水的增加对草地植被的生长有正向的促进作用，气温与降水每增加一个单位，将导致草地植被盖度上升0.0028%。3)从草地变化的机理来看，超载放牧是导致草地退化最主要的原因。研究区单位草地载畜量越多，草地植被盖度越低，在控制其他变量不变的情况下每公顷草地实际载畜量增加1羊单位，将导致草地植被覆盖度降低约0.07%。4)人口密度的增加与不合理的经济发展因素对草地退化具有显著的推动作用，距离城市越近的草场植被覆盖度越低。

由于在大范围区域尺度和长时间跨度上的土地利用变化存在数据获取、质量以及图像解释等方面的困难，对每一个的影响因素难以进行量化处理，因此对于具体的经济发展要素对牧户草场产生的影响还需在以后进一步研究。