基于多源数据融合的草原放牧综合管理模式研究

摘 要：文章依据内蒙古自治区境内阿巴嘎旗草原的相关资料和监测数据，建立了草原土壤物理性质、植被生物量、沙漠化程度指数以及土壤板结化程度的数学模型，研究不同放牧方式和放牧强度对草原物理性质和生物量等特性的影响。并利用粒子群优化算法，求解放牧数量最大阈值，分析制定最优放牧策略。建立了草地放牧管理优化模式，从而促进草原地区绿色发展，改善草原生态状况，为实现经济和环境的长期可持续发展提供科学理论依据。

关键词：放牧模式；数学模型；粒子群算法；最大阈值

中图分类号：F062 ""文献标识码：A ""文章编号：1673-1794（2024）02-0081-06

作者简介：余波，安徽国防科技职业学院城市建设学院副教授，研究方向：应用经济学（安徽 六安237011）；丁红梅，合肥师范学院经济与管理学院教授，研究方向：应用经济学（合肥230601）。

基金项目：安徽省高等学校哲学社会科学研究项目“草原放牧策略优化模式研究——以内蒙古自治区阿巴嘎旗草原为例”（2023AH052738）

收稿日期：2023-12-05

草原生态系统作为陆地生态系统的重要组成之一，植被类型分布广泛[1]REF_Ref11193＼r＼h，占陆地生态系统约三分之一的净初级生产力。我国是草地资源大国，拥有各类天然草地近4亿公顷，占国土面积的41.7％，约占全球草原面积的12%，主要分布在内蒙古、西藏、青海、新疆等地区[2]REF_Ref11258＼r＼h。丰富的草原资源为我国发展草原畜牧业提供了得天独厚的条件。然而，因全球气候变暖以及管理和利用不当等因素影响，草原的人口、资源和环境开始失衡，生态系统退化问题明显[3-4]。据统计，全国近90%的草原均出现不同程度的退化，总退化面积近1.35亿公顷，并且以每年200万公顷的速度增加[5-6]，突出体现为沙漠化和土壤板结化等问题[7]REF_Ref27013＼r＼h。

2021年，国务院办公厅印发了《关于加强草原保护修复的若干意见》指出，以完善草原保护修复制度、推进草原治理体系和治理能力现代化为主线，加强草原保护管理，推进草原生态修复，促进草原合理利用，改善草原生态状况，推动草原地区绿色发展，为建设生态文明和美丽中国奠定重要基础。[8]

适度放牧能够改善草原土壤质量以及促进草原生态循环，但过度放牧会破坏草原植被结构，降低植被生物量，增加土壤裸露面积，促进草原土壤表面的水分蒸发，最终加快草原地区沙漠化、土壤板结化进程。优化的放牧模式可以在实现草原生态系统良性循环的同时保障产业发展。因此，针对不同放牧策略对草原物理性质和生物量等各类特性影响进行建模研究，分析判断草原生态系统承载力，从而制定科学有效的放牧策略成为亟待解决的问题。

文章选取内蒙古自治区境内的锡林郭勒盟阿巴嘎草原作为研究区域，依据当地相关资料、监测数据建立数学模型。首先，研究了不同放牧策略对草原土壤物理性质和植被生物量、沙漠化程度和土壤板结化的影响；之后，综合考虑当地的气象因素、地表因素和人文因素，对阿巴嘎旗草原公共放牧系统进行模拟分析，求解放牧羊数量最大阈值，建立草原放牧优化模式，改善草原生态状况，促进草地合理利用，为实现草原畜牧业的可持续发展提供理论依据。

1 研究区域概况

阿巴嘎草原位于内蒙古锡林郭勒盟中北部，东经113°27′～116°11′，北纬43°04′～45°26′，面积27495平方公里。地形系蒙古高原低山丘陵区，地势由东北向西南倾斜，平均海拔1127米。属中温带半干旱大陆性气候，冷暖剧变，昼夜温差大，降水量少，蒸发量大，春秋两季多寒潮大风，夏季温凉短促，冬季寒冷漫长，2022年平均气温3.0℃，年平均降水量368.2mm。阿巴嘎旗常住人口3.96万人，地区生产总值433057万元。草地面积3835万亩，占总面积98%，草场载畜能力6月末16.2羊单位/km2，12月末29.5羊单位/km2，是内蒙古自治区十大天然牧场之一[9]REF_Ref23921＼r＼h。

研究所用数据为阿巴嘎旗近6年（2017—2022年）统计年鉴资料，包括人口、面积、行政区划、自然资源、气候、生产总值、经济收入、牲畜数量及产品产量等，还包括地面常规监测气象资料、径流量、土壤水分监测数据、植被覆盖指数（Normalized Difference Vegetation Index， NDVI）以及叶面积指数（Leaf Area Index， LAI）等资料和数据。

放牧策略通常要考虑放牧方式和放牧强度（单位面积牲畜密度）2个因素。文章研究了禁牧、生长季休牧、全年连续放牧三种放牧方式以及对照组、轻度放牧、中度放牧、重度放牧四种放牧强度。划分标准为：对照组（0只羊/天/公顷）、轻度放牧强度（1～3只羊/天/公顷）和中度放牧强度（4～6只羊/天/公顷）、重度放牧强度（7～9只羊/天/公顷）。

2 草原土壤物理性质和植被生物量数学模型建立与放牧策略研究

2.1 问题分析

首先，从数学机理的角度研究，建立了放牧对草原土壤物理性质和植被生物量影响的数学模型。

Woodward等[10]REF_Ref28248＼r＼h提出了一种简单模型，该模型仅考虑放牧策略的影响，反映了植被生长量和载畜率的关系。本研究使用载畜率来定量表征不同放牧强度，并通过设置分段放牧载畜率来表征不同的放牧方式，从而建立放牧策略与植被生长量之间的关系。因为土壤物理性质主要指土壤湿度，所以依据土壤水分监测数据建立了研究模型。

王悦骅[11]REF_Ref4523＼r＼h、许宏斌等[12]REF_Ref30119＼r＼h提出了土壤贮水量-植被-大气系统的水平衡基本方程，反映了土壤贮水变化量与降水量、蒸发量、渗透量、植被截流量等之间的关系。若仅考虑放牧策略的影响，可忽略降水量、蒸发量、渗透量等其他变量的变化，即看作恒定值；同时结合植被生长量与植被截流量之间的关系[13]REF_Ref30272＼r＼h，联立构建微分方程组，建立草原土壤物理性质和植被生物量数学模型。分析思路流程如图1所示。

2.2 模型建立与分析

2.2.1 植被生物量—放牧强度关系模型

首先，建立植被生物量—放牧强度关系模型。Woodward[10]REF_Ref28248＼r＼h提出一种简易优化模型描述新西兰某牧场的植被生物量与载畜率之间的关系，如下式所示：

4.3 最大放羊数量阈值求解

接下来采用粒子群优化算法求最优解。粒子群优化（Particle Swarm Optimization， PSO）是一种进化计算技术，通过群体中的协作从而寻找到问题的全局最优解。该算法的框图如图4所示，各个参数取值如表2所示。

研究针对不同的降水量情况，在Matlab中运行该算法，分别进行1000组测试，并绘制各给定降水量下目标函数值与迭代次数的关系图，如图5所示。其中函数目标值作为粒子适应度，即该迭代次数下算法所找到的最大放羊数量阈值。在迭代次数达到250次后，图5中各曲线的尾端均已与x轴平行，对应的纵坐标则是所求相应降水量下最大放羊数量的阈值。1000组测试结果的分布值被颜色所填充，而其中的中位值以曲线形式进行标记。最终，取1000组测试结果的中位值作为本研究的结论值，为保持草原可持续发展原则的放牧数量最大阈值，如表3所示。

分析表3可知，放牧强度的增大会导致植被生物量的降低，从而会加速草地的沙漠化程度以及板结化程度，而降雨量越多，意味着土壤含水量的增多，从而会缓解草地的沙漠化程度以及板结化程度，以抵消增大的放牧强度的影响。同时随着降雨量的增多，土壤的渗水量也会增多，由水平衡公式ΔW=P－（E+Gd+ICstore）可推导得，降雨量的增大对于土壤湿度的增裕会随着降雨量的增多而逐渐减小，可以抵消增大放牧强度的影响的裕度逐渐减小，因此随着给定降水量的增多，放牧羊数量的最大阈值的增长速率便逐渐下降。

依据以上计算结果，放牧羊数量的最大阈值为3.71只/天/公顷，为放牧强度轻度偏中度的水平，能够达到草原合理利用，改善草原生态状况，实现草畜平衡目标。

5 结论

综上所述，阿巴嘎旗草原放牧管理最优模式是全年连续放牧，并且放牧强度保持轻度接近中牧水平。一方面可以较大限度地保护退化草地，有利于实现草原生态系统良性循环；另一方面不影响牧业水平和保障牧民收入，从而实现经济和环境的长期可持续发展。形成人与自然和谐共生的新格局，为建设生态文明和美丽中国奠定重要基础。

［参 考 文 献］

［1］

ANDRESEN L C，YUAN N，SEIBERT R，et al.Biomass responses in a temperate European grassland through 17 years of elevated CO2[J].Global Change Biology，2018，24（9）：3875-3885.

[2] 宋洪远.中国草原改良与牧区发展问题研究报告[M].北京：中国财政经济出版社，2006：1-35．

[3] 刘兴元，牟月亭.草地生态系统服务功能及其价值评估研究进展[J].草业学报，2012，21（6）：286-295.

[4] 刘安榕.青藏高原高寒草地地下生物多样性：进展、问题与展望[J].生物多样性，2018，26（9）：972-987.

[5] 王明君，韩国栋，崔国文，等.放牧强度对草甸草原生产力和多样性的影响[J].生态学杂志，2010，29（5）：862-868.

[6] 殷国梅，王明盈，薛艳林，等.草甸草原区不同放牧方式对植被群落特征的影响[J].中国草地学报，2013，35（2）：91-95.

[7] 曾贤刚，唐宽昊，卢熠蕾.“围栏效应”： 产权分割与草原生态系统的完整性[J].中国人口·资源与环境，2014，24（2）：88-93.

[8] 国务院办公厅.国务院办公厅关于加强草原保护修复的若干意见[EB/OL].（2023-03-12）.https：//www.gov.cn/zhengce/content/2021-03/30/content_5596791.htm.

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[12] 许宏斌，辛晓平，宝音陶格涛，等.放牧对呼伦贝尔羊草草甸草原生物量分布的影响[J].草地学报，2020，28（3）：768-774.

[13] 侯琼，王英舜，杨泽龙，等.基于水分平衡原理的内蒙古典型草原土壤水动态模型研究[J].干旱地区农业研究，2011，29（5）： 197-203.

[14] 刘敦利.基于栅格尺度的土地沙漠化预警模式研究[D].乌鲁木齐：新疆大学，2010：31.

[15] 赵景柱，梁秀英，张旭东.可持续发展概念的系统分析[J].生态学报，2000，19（3）：6.

[16] 张乾，汪依妮，柳鑫，等.不同石漠化草地根系对土壤有机碳的贡献[J].生态科学，2022，41（6）：7.

On Grassland Grazing Integrated Management Model Based on Multi-source Data Fusion

Yu Bo，Ding Hongmei

Abstract： Based on the relevant materials and monitoring data on the Abaga Banner grassland in the Inner Mongolia Autonomous Region， this paper establishes mathematical models of physical properties of the grassland soil， vegetation biomass， desertification index and soil crusting degree， and explores the impacts of different grazing methods and grazing intensities on the physical properties and biomass of the grassland. By utilizing the particle swarm optimization algorithm， the paper "identifies the maximum threshold for the number of sheep that are allowed to graze and formulates optimal grazing strategies to establish an optimized grassland grazing management model， which helps in improving the ecological condition of the grassland， promoting local green development， and providing a scientific theoretical basis for the long-term sustainable development of both the economy and the environment.

Key words：grazing pattern;mathematical model;particle swarm algorithm;maximum threshold

责任编辑：陈星宇