基于GIS的牧场载畜量评估系统设计与实现

闵志强，苏晓慧,吴保国,闫瑞瑞,张利飞

(1.北京林业大学信息学院 林业信息化研究所,北京 100083； 2.中国农业科学院农业资源与农业区划研究所,北京 100081)

我国北方草原区由于干旱、过度放牧等因素导致草地退化情况愈来愈严重，草地生态系统严重失衡[1]。如何科学、高效地确定草原合理载畜量，维持草地载畜平衡是防止过度放牧的重要措施，现代计算机科学和技术能够自动、高效地处理许多复杂问题。因此，如何利用计算机技术确定草地载畜量和载畜平衡历来是草地生态系统的研究热点[2]。国外将计算机用于牧场管理的水平较高，已将牧场管理模型和家畜生产管理模型结合计算机技术应用于实际牧场生产管理，如美国的Cowpacity模型[3]、荷兰的Graze Vision模型[4-5]，能监测载畜量、优化牧场管理策略；SimSAGS作为模拟半干旱放牧系统的决策工具，可以提供长期生态承载力与年均降水量间的合理预测[6]。而我国将计算机技术与牧场管理模型相结合用于畜牧业的管理研究起步较晚。在理论研究方面，国内学者普遍认为草地放牧系统模型的研究及其如何指导生产实践已成为现代化草地畜牧业研究的重要方向[7]。李艳波和李文军[8]从牧草产量预估方法、政策、牧民收入等方面对我国草畜平衡难以实现的原因进行了研究，提出草地管理中更应该侧重生态系统的弹性管理，而不仅仅是关注作为阈值的承载力本身。徐敏云和贺金生[9]从草地载畜量的概念、理论、模型对国内外研究现状进行了论述，并对今后放牧系统研究方向进行了探讨，认为由于牧草养分的季节变化动态，放牧实践中应采用两种方法(家畜营养需求法和草地产量法)相结合估算草地载畜量，根据估算数较低者确定草地载畜量有利于草地可持续利用和保护。韦惠兰和祁应军[10]借助遥感分析青藏高原草地退化原因与人文驱动分析。在草地载畜量预估模型研究方面，国内学者利用遥感影像预测牧草产量及理论载畜量[11-13]，采用不同遥感数据和预测模型预估草地载畜量。傅新宇等[14]利用MODIS数据估算四川草原的草产量，获得不错预测精度；廖顺宝和秦耀辰[15]利用GIS与遥感获得以县为最小单元的土地覆被数据，并利用此数据反演草地理论载畜量调查数据空间化方法及应用方法。这些方法在特定区域能对草地载畜量进行预估，但其实际应用较少。在草地载畜量与计算机结合应用方面，李青丰和齐智鑫[16]对草畜平衡管理模型进行了研究，研发草畜平衡计算软件，该软件引入了“牧草月产量动态系数”进行牧草产量预估。该软件在牧场实际应用较好，但模型参数调节较为复杂。在数字化牧场方面，国内学者都对数字化牧场管理平台进行研究和研建，探讨了数字化牧场管理流程和功能结构[17-19]，如韩磊等[20]构建研发了半干旱半荒漠化地区县一级牧业管理系统，但其牧场平台大都侧重于对牧场办公等基础信息管理，鲜有对载畜量和载畜平衡进行评价。

综合国内外研究现状，目前我国基于GIS的牧场畜牧业信息管理尚处于研究阶段，虽然已有学者在家畜放牧系统与草畜平衡技术方面进行了研究[21]，但尚未形成一套完善的系统并进行推广使用。随着牧场经营由家庭承包经营向家庭生态牧场经营的转化，其经营规模加大，利用信息技术构建牧场管理信息系统加强牧场管理，控制牧场承载力以应对过度放牧对草地的破坏，显得尤为重要。为此，以中国农业科学院农业资源与农业区划研究所在内蒙古自治区呼伦贝尔市谢尔塔拉牧场的试验区为研究示范区域，建立基于GIS的牧场畜牧量评估系统，在掌握草地牧草生长健康状况的基础上，通过各放牧地段植物群落地上现存量的动态数据进行载畜量评估，实现以草定畜和以畜定草决策，并以此对草地进行相应的评价和辅助决策支持，从而充分合理地利用草地牧草资源，保护生态环境健康可持续发展，提高牧场放牧的科学化管理水平。

1 系统设计

1.1 系统的体系结构

牧场畜牧量评估系统体系结构采用C/S二层结构，分为应用服务层、逻辑层和数据层。其中应用服务层主要是用户与系统的交互，用户通过界面对系统进行操作；逻辑层处理核心业务逻辑，主要功能为接受用户界面的服务请求，然后与数据服务器进行数据交互，最后提供给客户端所要求的空间数据和文本数据；数据层主要是管理牧场畜牧量评估系统中操作的牧场地块相关数据。逻辑层采用ArcGIS Engine和ADO.NET；数据层的数据库管理系统采用关系数据库系统Access 2007。系统采用C#语言，利用GIS系统提供的二次开发控件进行开发。

1.2 数据库设计

根据管理与载畜量计算需求，需要将地块空间信息、面积、牧草组成、牧草干重与鲜重(kg·hm-2)、土壤等信息存储到数据库中。

数据库分为空间数据库和属性数据库。空间数据库主要存储牧场基本地理数据(如道路、河流等数据)、土地利用现状数据、草地分布矢量数据、牧场地块图斑数据等地理空间数据；属性数据库主要存储坡度、坡向数据和不同时期地面的植被、土壤等数据。系统中建立的数据表较多，以地块基本因子表(表1)、地块牧草明细表(表2)、地块牧草月份明细表(表3)及模型库(表4)为例，说明其关系结构。

表1 地块基本因子Table 1 Basic characteristics of the plots

表2 地块牧草明细Table 2 Details of forage of the plots

表3 地块牧草月份明细Table 3 Monthly details of forage of the plots

表4 模型库Table 4 Model library

系统中用于计算的模型主要有载畜量计算模型(以草定畜模型、以畜定草模型)和载畜平衡评估模型，为了满足不同草地用户在更换模型时不需要修改程序，模型利用关系数据库进行存储管理。

1.3 系统功能设计

牧场畜牧量评估系统主要以实现牧场管理经营可持续发展为目标，对牧场草地载畜进行平衡评估。系统除提供基本数据录入和专题图绘制功能外，其主要模块提供了牧场草地载畜量预估和牧场载畜平衡评价两个功能，前者依据样方测量数据及用户设定的放牧方式和类型，预估在满足牧场可持续发展的前提下的最大载畜量；后者是对当前牧场草地的放牧方式及类型进行评价，评估其放牧方式是否合理，是否需要调整及如何进行调整。系统功能结构图如图1所示。

图1 系统功能结构Fig. 1 System function structure

1.3.1数据管理功能 数据管理模块实现数据与模型的更新、查询管理，保证系统数据以及相关模型的时效性。该模块由3个功能组成，分别为草地数据录入、分类数据统计和模型库管理。

草地数据录入：数据需要保持时效性，就需要对系统数据库里面的数据进行增删查改；包括地块和样方的空间数据与属性数据修改。该模块对牧场数据库进行数据更新，将采集到的基础数据存储到数据库中。

查询统计：查询统计模块实现不同类型的牧草产量统计。可按月份、地块、牧草类型等进行统计，并以图表进行显示。查询类型包括由属性查询空间数据和由空间位置查询属性数据。

模型库管理：对系统所需模型进行更新管理，能够实现利用新模型替换已经不适用的模型，从而使程序代码能够识别使用。

1.3.2载畜量供给预估与载畜平衡评价功能 提供根据所选择的地块进行理论载畜量计算、以畜定草选择放牧地块和载畜量平衡评价计算功能，用于指导牧场经营决策，改善牧场放牧模式。

1)以草定畜功能：通过用户在视图窗口中的地图上选择需要估测的牧场地块，输入放养牲畜日食量及其牧草利用率，系统在模型库中获取草地载畜量(理论载畜量)模型，依据系统内置模型解析器对模型进行解析计算得到该地块的载畜量。

2)以畜定草功能：通过用户输入的放牧牲畜头数及牲畜日食量，系统在模型库中获取牲畜需草量模型，依据系统内置模型解析器对牲畜需草量模型进行解析计算得到需草量，然后根据需草量从数据库中选择适宜放牧的地块。当没有适宜的地块时，系统将选取一个接近满足需草量的地块，并给出需要补充的草料量。

3)载畜平衡评价：计算地块的可食牧草产量与家畜采食牧草量的差值，从而判定牧草与家畜的平衡关系。

1.3.3专题图生成 该功能模块提供载畜平衡和牧草产量两种专题图。载畜平衡专题图显示牧场各地块载畜平衡等级，通过对地块进行载畜平衡评估，对整个研究区域进行载畜平衡专题图的生成制作，对牧场放牧空间格局进行分析评测，为牧场经营管理者合理调整放牧空间格局提供决策支持；牧草产量专题图显示各地块牧草产量信息的空间分布。

2 载畜量模型

2.1 载畜量预估模型

根据呼伦贝尔草原的情况，为了验证系统，每块草地能负载多少牲畜，是依据草地产草量与牲畜日食牧草量计算而来的。按月计算时，先计算出草地一个月所能产出的草量，然后除以每头牲畜每月所需的牧草量即为该草地一个月所能负载的牲畜数量；按年计算时，时间在每天的基础上乘以365即可；以此类推。在系统的实际使用过程中，用户可以根据自己的需要将模型库中的计算模型换成自己的模型，并且更换模型后，系统不需要进行二次编码，直接使用即可。

1)草地载畜量模型：草地载畜量模型采用计算机程序可识别的表达式，如下：

w×s×k/(c×d) 。

(1)

式中：w为每公顷的牧草产量，s为地块面积，k为牧草可利用率，c为标准家畜单位日食量，d为利用天数。

2)牲畜需草量模型：牲畜需草量依据牲畜数量(A)、每头牲畜每天采食量(D)和采食时间(t)计算得来，模型采用计算机程序可识别的表达式，如下：

D×A×t 。

(2)

如果每头牲畜每天采食量为D，需要放牧天数为两个月，则A头牲畜的需草量为D×A×60,以此类推。

2.2 载畜平衡评价模型

载畜平衡评价主要是计算牲畜需草量与草地可供草量的差值，计算结果用BM表示。模型采用计算机程序可识别的表达式，如下：

w×s×k-D×A×t 。

(3)

式中：w为每公顷可产牧草产量，s为草地面积，k为牧草可利用率,D为牲畜每天需要的采食量，A为牲畜的数量，t为牲畜的放牧天数。

模型结果BM有3种情况：当BM>0时，表示草地载畜量尚有潜力，能满足家畜需求，不需要补充饲料；当BM=0时，表示草畜之间达到动态平衡，放牧草地生态系统可持续利用；当BM<0时，表示草地载畜量超载，草地呈退化状态，不能满足家畜需求，需要补充饲料。

3 系统核心模块的实现

3.1 载畜量预估计算

3.1.1以草定畜功能实现流程 选择地块，该地块高亮度显示，输入月份，通过ArcEngine的IFeatureClass接口的search方法从地块牧草月份明细表中获取该地块当月的单位面积牧草产量，从地块牧草明细表中获取地块面积。从模型库中取出草地载畜量模型通过调用Python语言的IronPython的接口函数val()编写的模型解析器对模型解析成计算机程序可识别的表达式，利用输入的牧草可利用率、家畜单位日食量和天数进行草地载畜量计算；如果计算单个地块(或多个地块、全牧场)的年草地载畜量，牧草产量从地块基本因子表中获取单个地块牧草产量(或多个地块牧草产量、全牧场牧草产量)进行计算；如果选择了多个地块和月份，从地块牧草月份明细表中获取这些地块和给定月的牧草产量总和作为模型预估的牧草产量进行计算。以草定畜功能具体实现流程如图2所示。

3.1.2以畜定草功能实现流程 输入一头牲畜每天需要的采食量、牲畜的数量、牲畜的放牧天数和月份，从模型库中调取牲畜需草量模型经模型解析后得到所需牧草总量，然后系统从地块牧草月份明细表中，通过给定月份查询选择大于或等于需草量的地块进行高亮度展示，并给出所需牧草总量和给定月份的地块草产量。如果没有满足的地块，则对接近需草量的地块进行高亮度显示，并给出需要补充的牧草量。如果输入天数大于1个月、小于 2个月，按 2个月计算，选择地块时，从地块牧草月份明细表中选择输入当前月份和下一个月份的牧草重量合计计算牧草量，以此类推。如果输入的天数接近1年，系统按年计算。系统也同时提供选取多个地块来满足给定采食量、牲畜的数量、牲畜的放牧天数的功能可供选择。以畜定草功能的具体实现流程如图3所示。

3.2 载畜平衡评价

载畜平衡评价分为牧场载畜平衡评价和地块载畜平衡评价，牧场载畜平衡评价从数据库中获取牧场草产量和放牧信息通过载畜平衡评价模型进行评价。地块载畜平衡通过ArcEngine的IFeatureClass接口的search方法实现评价地块选择，然后用户输入牧草可利用率、放牧牲畜头数、日食量、放牧天数和月份/年共5个参数，通过模型解析器解析载畜平衡模型进行载畜平衡评价，并给出相关评价结果。用户也可以选择整个牧场或者若干地块，按年或者月份进行平衡评估。数据流程图如图4 所示。

图2 以草定畜功能流程Fig. 2 Set livestocks with grass yield function process

图3 以畜定草功能流程Fig. 3 Set grass demand with livestocks function process

图4 载畜平衡评价流程Fig. 4 Process evaluation of stocking balance

4 系统运行与结论

4.1 系统运行

牧场载畜量评估系统的开发语言采用C#，GIS组件采用ArcEngine。系统实现了牧场数据采集、分类统计、载畜量预估、载畜平衡评价等功能。

系统运行的主界面如图5所示。当用户选择某个地块查询该地块的草产量以及理论载畜量，选中的地块用粗线标识(如图5粗线标识的地块)，在弹出载畜量预估对话框，输入牧草利用率、牲畜日食量、放牧天数后，单击“理论载畜量”按钮得到该地块的理论载畜量。图中显示的是编号0102地块在每只羊日采食量4 kg、7月份放牧30 d(用户自定义当月实际放牧天数)情况下的理论载畜量。

如果选择载畜平衡评价功能，在地图上选择相应地块，输入不同牲畜的数量、日食量、放牧天数和牧草利用率，即可得到地块理论载畜量和载畜平衡状况。图6显示了全牧场试验区18个地块90 hm2放养羊300头、按年进行的载畜平衡评价结果为充足。

4.2 结论

本系统结合牧场管理经营实际需求，基于GIS技术，以呼伦贝尔谢尔塔拉国营农牧场试验区为示范区域，完成了牧场畜牧量评估原型系统的设计与开发，通过功能设计、数据库设计确定了系统框架，实现了牧场载畜量预估和载畜平衡评价等功能。为实现系统通用性以及模型动态更新，采用关系型数据库构建模型库管理载畜量模型、载畜平衡模型等系统所需模型；利用ArcEngine二次开发技术实现地块定位、专题图制作等地图操作；基于.NET开发平台，实现了牧场地块载畜量预估与载畜平衡评价等核心功能，构建了牧场畜牧量评估系统。系统能够满足牧场数字化牧场经营需要，对草地资源管理和合理开发利用具有实践意义。

后续研究将优化载畜平衡理论，在进行评价时考虑牧草生长周期、轮牧等影响因子；在牧草产量预估时构建牧草生长模型，丰富GIS技术在牧场经营管理中的应用。Web GIS+专家系统+决策支持系统是未来数字牧场的发展趋势，即“互联网+”牧场管理，这也是后续研究内容之一，以便实现远程化的牧场地块信息与载畜量计算的管理，利用专家知识辅助牧场经营管理决策。

图5 载畜量预估运行实例Fig. 5 Implementation example of carrying capacity

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