基于地理探测器模型的川西北家畜空间分布差异影响因素分析

2021-04-23陈晓霞冯俊人廖礼彬石福孙王健顺高武超孙飞达

家畜生态学报 2021年3期

陈晓霞，冯俊人△，廖礼彬，石福孙，王健顺，高武超，孙飞达*

(1.四川农业大学草业科学系，四川成都 611130；2.中国科学院成都生物研究所，四川成都 610041；3.兰州大学草地农业科技学院，甘肃兰州 730020)

川西北牧区作为青藏高原东南缘和横断山脉的一部分，是我国重要的高寒牧区，也是四川省重要的畜牧生产基地，在生态保护和畜牧业发展方面意义突出[1-3]。不同畜种的地理分布格局，反映了生态环境对家畜的影响及不同畜种对环境的适应程度，揭示了特定地域的家畜生态特征[4]。牦牛和藏绵羊作为在川西北地区生活的优势畜种，是草业系统物流与能流中转站动物生产层的重要组成部分，其与草地互作是放牧生态系统物质循环的关键驱动力之一[5-8]。畜群结构和规模直接影响到草地生态系统的第二性生产力，间接地影响着经济价值的生产[9]。合理的畜群结构对草原畜牧业发展具有重要意义，有利于畜群再生产和扩大再生产、正常周转的同时取得最大的经济效益；畜群结构不合理，会导致畜牧业生产出栏率低、周转慢和效能低[10-12]。因此，了解川西北典型牧区牦牛和藏绵羊的数量变化及畜群结构特征，明晰川西北畜群存在空间分布差异的原因，对促进青藏高原高寒草地的可持续利用和畜牧业健康发展具有重要意义。

家畜作为重要的土地利用者，其与自然、经济、政治、社会环境之间存在错综复杂的联系[13]。多年来，许多学者在家畜地理空间分布与气候因素方面进行了大量的研究工作[14-16]，但利用空间异质性探测工具，并结合人文和自然因素的分析相对较少。鉴于此，本研究利用地理探测器模型结合降雨、温度、高程、坡度、土地覆盖类型、草地面积、植被类型、植被覆盖度等自然因素，并考虑人口数量、人口密度、出栏管理等人为因素的影响，对川西北放牧家畜存在空间分异的原因进行探究。地理探测器模型( http: //www.geodetector.org /)最初被用于探寻地理空间分区因素对疾病风险的影响，之后在自然科学和环境科学研究中逐渐普及，是探测空间分异性，以及揭示分异驱动力的一组统计学方法，与其他空间异质性探测工具相比地理探测器具有更高的解释效率[17-20]。其核心思想是：如果某个自变量对某个因变量有重要影响，那么自变量和因变量的空间分布应该具有相似性[21]。利用该模型既可以探测数值型数据，也可以探测定性数据的一大优势，对川西北放牧家畜空间分布的影响因素进行定量分析，对川西北家畜空间尺度下分布差异归因的探究具有重要意义。

1 材料与方法

1.1 研究区域概况

阿坝藏族羌族自治州位于青藏高原东段，地理位置处于东经100°30′～104°27′，北纬 30°35′～34°19′之间；幅员84 200 km2，现辖马尔康1个市，阿坝、若尔盖、红原、壤塘、松潘 5个牧区县，金川、小金、汶川、理县、茂县、九寨沟、黑水7个半农半牧区县，共有54个镇、165个乡；总体地形是西北高，东南低，自西北向东南倾斜，西北部分海拔在3 500～4 000 m之间，属于丘状高原，而南部为高山峡谷，海拔780～6 250 m；全州属于高原季风气候，光照充沛，昼夜温差大，无霜期短，冬春季节空气干燥，多阵性大风，旱、霜、雪、低温、大雪各类灾害性天气频繁；本文主要研究区域为阿坝州的若尔盖、阿坝、红原、壤塘、松潘5个典型牧业县，该区域位于阿坝州西北部的丘状高原地带，属大陆高原性气候，四季气温无明显差别，冬季严寒漫长，夏季凉寒湿润，年平均气温0.8～4.3 ℃，年均降雨量600～800 mm之间[22]。若尔盖、阿坝、红原、壤塘、松潘5县作为阿坝州主要的畜牧生产基地，面积44 621 km2，占全州幅员面积的54%，天然草地面积32 000 km2，占全州天然草地面积的71%。据统计2016年末若尔盖、阿坝、红原、壤塘、松潘五县的户籍总人口数为327 700，占全州人口的35.6%；5个牧业县牦牛和绵羊混合存栏量为1 953 300 混合头，占整个阿坝州地区牛羊混合存栏量的70.64 %[23]。

1.2 影响因子的确定

从自然和人为两个因素探究川西北总放牧家畜、牦牛、绵羊空间分布的原因，并分别从两类影响因素下选取代理变量。自然因素对于家畜空间格局的作用机理体现家畜适应性，基于已有家畜地理空间格局研究的理论和实证分析，选取年均降雨量(X1)、年均温(X2)、高程(X3)、坡度(X4)、草地面积(X5)土地覆盖类型(X6)、植被类型(X7)、植被覆盖度(X8)等8个因子作为自然因素代理变量。人口和家畜的出栏管理等人为因素能间接反映经济情况，与家畜分布密切相关，所以选用人口数量(X9)、人口密度(X10)、出栏率(X11)等作为人为因素的代理变量(见图1-3)。

图2 地理探测器中自然影响因素的空间分布Fig. 2 Distribution of natural factors in geographical detector

图3 地理探测器中人为影响因素的空间分布Fig. 3 Distribution of human factors in geographical detector

1.3 数据来源及处理

本研究分别以川西北总的放牧家畜数量及不同畜种牦牛和绵羊的数量为因变量，以8个自然因素代理变量和3个人为因素代理变量为自变量数据，使用王劲峰等[21]提出的地理探测器模型，分析川西北放牧家畜数量和畜种结构存在空间分布差异的原因。

1.3.1 家畜空间分布作为因变量的家畜数据来源于阿坝州农业畜牧局提供的2017年家畜乡镇单位数据，利用属性数据空间化技术实现家畜分布格局图的构建。

1.3.2 自然因素自然因素代理变量年降雨量、年均温数据使用2006-2016年中国地面累积月值数据集( 2006-2016年) 由中国气象科学数据共享服务平台 ( http: /data.cma.cn /site /index.html) 提供，利用Kring和CoKring方法进行插值处理；高程数据来源于地理空间数据云(http://www.gscloud.cn/)提供的30 M分辨率的数字高程数据，坡度信息是利用Arc GIS10.5中的3D分析模块从高程数据中提取的获得；乡镇尺度草地面积数据来源于阿坝州农业畜牧局2017年家畜统计年鉴；土地覆盖类型数据使用的是美国国家航空航天局(https://search.earthdata.nasa.gov/)提供的MCD12Q1产品数据；植被类型数据来源于中国科学院资源环境科学数据中心提供的1∶1 000 000植被类型空间分布数据；植被覆盖度利用遥感数据MOD13Q1合成，该产品是美国航空航天局提供的陆地3级标准数据产品，空间分辨率为 250 m×250 m，时间分辨率为 16 d，本文选择2016年23景MODISNDVI数据，利用最大合成法 ( Maximum Value Composite，MVC) 合成年最大 NDVI，然后用像元二分法进行植被覆盖度的估算，估算公式如下：

(1)

式中：NDVI为像元实际值； NDVIsoil为地表裸土覆盖所对应的 NDVI值；NDVIveg为地表全部植被所覆盖对应的NDVI值，在运用像元二分模型估算植被覆盖度时，通常参照经验在给定置信区间内确定NDVIsoil和NDVIveg的值[24]。本研究采用的置信区间取值范围是3%～95%，选取累计频率为3%的 NDVI值作为NDVIsoil，累计频率为95%的NDVI 值NDVIsoil，然后进行植被覆盖度的估算。

1.3.3 人为因素人为因素代理变量人口密度、人口数量、出栏率为乡镇尺度数据，均来源于2017年中国县域统计年鉴(县市卷)和阿坝州农业畜牧局2017年家畜统计年鉴，利用ArcGIS10.5实现数据空间化。

1.4 研究方法

地理探测器模型要求自变数据为类型变量，所以除了土地覆盖类型和植被类型外，其他代理变量均使用自然断点法进行重分类，利用ArcGIS 10.5中的渔网工具将研究区域划分为3 km×3 km的网格，研究区域采样网格点4876个，用于将因变量Y和自变量X属性值相匹配，然后将X和Y值导入地理探测器模型进行运算。运算原理公式表达如下：

(2)

2 结果与分析

2.1 川西总放牧家畜空间分布的影响因子分析

使用地理探测器模型对放牧家畜空间分布的影响因素进行分析，得出各因子对家畜空间分布影响程度排序为：人口数量X9>年均温X2>草地面积X5>出栏率X11-1>坡度X4>年降雨量X1>植被类型X7>人口密度X10>高程X3>土地覆盖类型X6>植被覆盖度X8，其中人口数量的q值最高为0.48，年均温和草地面积次之分别为0.42和0.35，植被覆盖度和土地覆盖类型的q值最小分别为0.027和0.069。当两种影响因子同时作用于因变量Y时，交互作用对Y的解释作用增强，其中草地面积∩年均温、人口数量∩家畜出栏率、草地面积∩人口数量q值最大分别为0.809、0.706、0.759。

2.2 川西牦牛空间分布的影响因子分析

各影响因子对牦牛的空间分布影响程度排序为：人口数量X9>草地面积X5>年均温X2>植被类型X7>人口密度X10>牦牛出栏率X11-2>坡度X4>土地覆盖类型X6>高程X3>年降雨量X1>植被覆盖度X8。人口数量和草地面积是牦牛空间分布最主要的影响因素，其q值分别为0.45和0.42，年均温和植被类型次之分别为0.30和0.20，年降雨量和植被覆盖度q值最低为0.07和0.04，对牦牛的空间分布的影响最小；从两因素的交互作用来看，自变量的代理变量之间两两交互对牦牛空间分布的影响大于单一变量的作用，人口数量和草地面积分别与其他因子互作，q值均高于0.45，牦牛出栏率和人口数量、草地面积之间的交互对牦牛空间分布的影响最大，q值分别为0.61和0.64；人口密度∩草地面积以及年均温∩草地面积对牦牛空间分布的影响次之，q值分别为0.586和0.576，植被覆盖度和土地覆盖类型除了与人口数量和草地面积交互作用较强以外，与其他因子的交互作用相对较弱q值小于0.35，影响力度最小。

图4 各影响因素对总的放牧家畜空间分布的解释力程度Fig. 4 Explanatory power of various influencing factors on the spatial distribution of total grazing livestock

图5 各影响因素交互作用对总的放牧家畜分布的影响Fig. 5 Interactive impact of various influencing factors on the spatial distribution of total grazing livestock

2.3 川西绵羊空间分布的影响因子分析

从q值来看，降雨和温度这两种气象因子对绵羊在川西北空间分布的影响程度最大，其q值分别为0.30和0.29，其次是人文因素的代理变量人口数量和绵羊出栏率，q值分别为0.22和0.17，植被覆盖度和坡度对绵羊的空间分布影响最小，q值为0.007和0.004；从交互作用来看，草地面积和年均温、人口数量的交互作用对绵羊空间分布的影响最大，q值为0.72和0.61，年降雨量分别与人口数量、年均温交互作对绵羊空间分布的影响次之，q值分别为0.59和0.51，说明草地面积、年降雨量、年均温等自然因素变量对川西北绵羊的空间分布影响较大于人口数量因素。

图6 各影响因素对牦牛空间分布的解释力程度Fig. 6 Explanatory power of various influencing factors on the spatial distribution of yak

图7 各影响因素交互作用对牦牛分布的影响Fig. 7 Interactive impact of various influencing factors on the spatial distribution of yak

图8 各影响因素对绵羊空间分布的解释力程度Fig. 8 Explanatory power of various influencing factors on the spatial distribution of sheep

图9 各影响因素交互作用对绵羊分布的影响Fig. 9 Interactive impact of various influencing factors on the spatial distribution of sheep

3 讨论

家畜数量随着人口的增加和家庭规模的扩大而呈增加趋势[25-26]，本研究也验证了这一观点，对比其他影响因子，发现人口数量对川西北放牧家畜空间分布的影响起着主导作用。川西北地区属于青藏高原高寒脆弱区，气候是影响该地区畜牧业生产的重要因素，温度是限制草地生产力的主要生态因子之一[27]，本研究表明气象因子温度对川西北典型牧业县放牧家畜的空间分布影响突出，且远大于降雨对家畜分布的影响，说明温度和人口数量一样也是限制该地区放牧家畜对生存环境适应性选择的主要因子。草原占地球陆地面积的一半以上,其植物生产占全球总量的30 %～35 %，是家畜生产的主要基地，养活着世界上约1/3 的人口[28]。在川西北牧区家畜生产是牧民主要的收入来源，刘媛媛[29]根据牧业部门提供的数据发现在红原和若尔盖地区理论载畜数量完全不能满足牧民基本的生产生活所需，随着人口的增加，牧户一味追求数量型发展，导致草畜矛盾突出。因此，笔者认为草地面积对家畜空间分布的解释程度低于人口数量，也反映了随着社会经济的发展草地资源不能满足该地区人均基本的需要，存在超载的事实。

牦牛作为川西北的主要放牧家畜，空间分布跟总放牧家畜的分布具有相似特征，从较大空间尺度范围来看，川西北地区人口分布对牦牛及总的放牧家畜空间分布的解释程度大于其他因素，这与黄敬蜂等[30]认为的牦牛常年放牧，其分布主要取决于海拔高度、气候及天然草场的植被类型，而受人为干扰较少的观点有所不同。与各影响因素对总放牧家畜及牦牛空间分布的解释程度存在差异，绵羊在川西北地区主要分布于降雨量相对较少的若尔盖县地区，其空间分布的异质性主要归因于降雨和温度，其次是人口数量和出栏率。部分研究表示温度和降雨与羊的幼畜成活率[31]、腐蹄病的发病率具有一定的关系[32-33]。本研究认为降雨量过多、温度过高，增加羊只患病率，提高养殖成本和管理难度，是制约川西北藏绵羊分布范围的重要因素。

从各影响因素对家畜空间分布的交互作用来看，各影响因素对牦牛、绵羊、总的家畜空间格局的影响表现为协同增强，这与胡江等[34]提出的家畜空间分布受多种因子交互影响的观点相类似。

本文以2016年川西北典型牧业县乡镇尺度的放牧家畜总存栏数、牦牛存栏数、绵羊存栏数、人口数量、人口密度、出栏率、植被覆盖度和2006-2016年十年间的年降雨量和年均温及该地区的高程、坡度、植被类型、土地覆盖类型、草地面积等数据为基础，有效地分析了各因子对川西北家畜空间分布的影响。但影响家畜空间分布的因素较多，以乡镇为单元的数据获取比较困难，所以家畜分布和少数影响因素的分析仅立足于2016年的部分数据，对于其他影响因素的补充和更长时间尺度的分析，有待进一步探讨。