呼伦贝尔草地天然牧草生物量预报模型研究
呼伦贝尔草地天然牧草生物量预报模型研
究
第29卷第2期
V0I.29No.2
中国草地
ChineseJournalofGrassland
2007年3月
Mar.2007
文章编号:1673—5021(2007)02—0075—06
呼伦贝尔草地天然牧草生物量预报模型研究
赵慧颖,田辉春.一,赵恒和.
(1.内蒙古呼伦贝尔市气象局,内蒙古海拉尔021008;2.青海省海南地区气象局,青海813000)
摘要:应用积分回归,模糊数学中隶属函数的统计
方法
快递客服问题件处理详细方法山木方法pdf计算方法pdf华与华方法下载八字理论方法下载
,采用地理信息系统(GIS)进行了呼伦贝尔草地天然牧草
生物量预报模型的研究,结果表明:基准单元预报模式模拟的拟合率较高,平均相对误差为5.06,2004年和2005
年牧草产草量试报相对误差分别为5.10和7.32,预报准确度较高;用牧草气候资源可利用系数建立的区域牧草
产量模式中气象因子的选取与当地的草地第一生产力相关密切,牧草气候资源可利用系数地理分布与当地的牧草
气候生产力基本一致.
关键词:GIS;天然牧草;生物量;预报模型
中图分类号:S127文献标识码:A
l引言
天然牧草的整个生命过程都是在环境中进行
的,其产量的形成与高低很大程度上受制于区域
气候,土壤和牧草本身机能等因素,人为干扰较 轻.但对固定区域而言,一定时间尺度内其土壤 性质,牧草种类组成等变化相对平稳,表现出牧草 产量与气候因素有着不可分割的内在联系口]. 近年来,国内的学者在研究草地生物量及年产草 量与气象条件之间的关系时,大都以数学方法给 出了多种形式的模拟模型.例如:李英年用积分 回归方法研究地温与牧草产量的定量关系(小单 元,单一因子和单一定量方法)[a3;徐海量研究了 牧草产量与水热条件的关系[43;李向林的牧草生 态气候适宜度
评价
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模型等都是小单元多因子和单 一
方法定量模式_5].而用多因子和多种定量模 式做大区域牧草产量预报的成果和文献却十分鲜 见.为此,尝试探索在地理信息系统(GIS)支持 下,应用积分回归,模糊数学中隶属函数和经典回 归集合的预报方法(多因子和多种定量模式综合 预报方法)建立大区域的牧草生物量预报模式,旨 在为以草定畜,优化畜牧业资源配置,发展壮大生 态型畜牧业提供科学的依据.
2研究区域概况
研究区域位于内蒙古东北部的呼伦贝尔市.地 处北纬47.O5,53.O4,东经115.31,126.04,土 地面积25.3×10km,草地总面积1126.67×10 hm.地处欧亚大陆中纬度地带,大部分地区属中 温带大陆性季风气候,部分地区属寒温带大陆性季 风气候.年平均气温一5,3?,年降水量240, 460mm,无霜期9O,120d,光照充足,雨热同季,但 易受干旱,洪涝,低温冷害等气象灾害的侵袭.该区
土壤肥沃,腐殖质含量高,土壤类型多为暗棕壤,黑 土和暗色草甸土,土层深厚,土壤有机质丰富,生产 潜力较大_8].
本研究利用的各时段气温,降水量,日照时数等 气象资料为呼伦贝尔市所属16个旗县的气象台站 1989~2005年的观测资料.天然牧草产草量资料 为鄂温克旗牧业气象试验站(巴彦托海镇)1989, 2005年观测资料,观测场为天然草场,观测场面积 为1.00hm,设置围栏围封保护;草原类型为温性 干草原,主要建群种牧草为羊草(Leymus chinense),冷蒿(Artemisiafrigida),针茅(Stipa capillafa),黄花苜蓿(Medicago知lcate),冰草
(Agropyroncvistatum). 3建模方法
本文用积分回归方法模拟牧草的最终产量,数 学模型为_8]:
*通讯作者
收稿El期:2006—10—18;修回日期:2006—12-21 基金项目:呼伦贝尔市科技攻关项目"典型农牧交错带气候适应 性分析及优化对策"(20050105) 作者简介:赵慧颖(1964一),男,黑龙江省讷河县人,高级
工程
路基工程安全技术交底工程项目施工成本控制工程量增项单年度零星工程技术标正投影法基本原理
师,1990年北京气象学院毕业,主要从事应用气象,气候与生态研 究,获省,部,厅局级成果奖8项,发表
论文
政研论文下载论文大学下载论文大学下载关于长拳的论文浙大论文封面下载
27篇,出版专着1部. ,一
75—
中国草地2007年第29卷第2期
Y一C4-?jai(t)X{(t)dti一1,2,……,k(1) 式中,Y为用各时段各气象要素估计的牧草气
候产量;K为气象要素个数(t)为t4-At时刻的 第i个气象要素每变化一个单位时对牧草产量的影 响效果;Xi(t)为t+At时刻的第i个气象要素值;C 为常数项;积分的上下限为牧草以旬为单位的生长 时段,本文中牧草生长时段为4月下旬至8月下旬 (13个旬).
在实际工作中,a(t)的时间正交多项式函数展 开式为:
%(t)一?a(t)
?=0
i;1,2,3…,kj一0,1,2,…m(2)
式中,m为展开项次;铂(t)为时间的正交多项 式值j为每个气象因子正交多项式函数展开项的 每项值.则(1)式可写为:
km
Y.一C+??p.a,(t)(3)
在实际工作中,计算p的公式为:
=:=三(t)xj(t)t一1,2,3…,n(4)
式中,n为生物时段.
4结果与分析
4.1产草量构成与气候因子的选取
选取鄂温克旗巴彦托海镇单点代表整个呼伦贝 尔草地进行牧草产量拟合和预报.呼伦贝尔草地畜 牧业生产完全依赖于靠天养畜,草原建设投入甚微. 相当时期内其土壤理化形态基本均一,即土壤肥力 年际变化幅度较小,产草量是在多年平均值上下波 动.因此将产草量组成分为二部分[io,ii]:一部分为 气候,土壤肥力,灭鼠,病虫害防治,围封,轮牧等外 界干扰因素特定下的常态产值,以多年产草量平均
值表示;另一部分为年度间气候振荡(特别是牧草生 育期内)所产生的平均值上下波动,称为气候产量. 故拟定出牧草产草量指数为:
I,=::Y,/Y(5)
式中,I为第i年的产草量指数,其大小表明气 候振动对牧草产量形成所能产生的影响程度,是衡 量一个地区气候条件对牧草生长发育利弊程度的指 示.I>1牧草产量高于平年,气候条件有利于牧草 生长;Ii<l牧草产量低于平年,气候条件不利于牧 草生长.Yi为第i年的实际牧草产量,Y为牧草产 量的多年平均值.
各个时段单一因子如气温,日照,降水与牧 草产量的相关系数都在0.3以下(较小),表明某 一
时段的单一气象因子不能反映气候对产草量 的影响.而天然牧草的整个生命过程都是在环 境中进行的,其生长发育和产量形成受到了众多 因子的影响,对环境的适应能力就是各种因子综 合作用的结果.从气候影响牧草产量的生物学 特征来看,选取牧草整个生长期(4月下旬至8月 下旬)的旬平均气温,日照时数,降水量来模拟与 牧草产量的关系比较合适.
4.2模式的建立及显着性检验
将天然牧草全生育期(4月下旬至8月下旬)按 旬分成l3个生物时段(n一13),设气温为T,降水量 为R,日照时数为S,正交多项式取4阶,值可在 数理统计
书
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中查得口.依照上述(1)式至(4)式建 立牧草产草量指数的积分回归模式,然后以(1)式还 原为:
i一1843.69E2.73894-aTK,.(t)X(t)dt4- aRK(t)XR(t)dt4-ask,(t)Xi(t)dt](6) 式中,l为Y的估计值;aTK(t)XTi(t)dt, aRK.(t)XR(t)dt,aK(t)Xs(t)dt分别表示气
温,降水,Et照时数对牧草生产量形成的贡献.在建
模时采用1989~2003年牧草产草量指数资料,利用
2004年和2005年资料进行模式效果的验证.表1
为积分回归模式的偏回归系数.
对模式(6)进行方差分析结果表明,复相关系数
为0.881.经显着性检验,模式(6)达到极显着相关
水平(样本n:15,置信水平Pd0.01).
表1积分回归模式有关统计参数
Table1Thestatisticalparametersofintegralregressionmodel
赵慧颖田辉春赵恒和呼伦贝尔草地天然牧草生物量预报模型研究 4.3天然牧草产草量预报模式效果检验
对模式(6)进行准确度检验,产草量实际值与模
式(6)的估计值比较,拟合率很高(图1),平均相对误
差仅为5.06,最大也只有11.33(表2).
采用模式(6)对2004年和2005年两年产草量
进行试报,其预报值分别为1608.03kg/hm.和
2205.78kg/hm.,实际测定的产草量分别为
1530.0kg/hm.和2380.Okg/hm.,相对误差分别为
5.10和7.32,预报准确度较高,可见模式(6)满
足实际应用需求.
19891000199119921993199419951996l997199819992000299120022003
年份Year
图l牧草产量实际值与模拟值比较
Fig.1Thecomparisonbetweenandpracticalproduction
andanalogueproductionofpasture
5天然牧草产草量区域预报模式
5.1区域预报模式
上面的预报只是单点预报,不能代表整个呼伦 贝尔草地的产草量预报.由于除鄂温克旗外其他地 区没有牧草观测资料,所以引进牧草气候资源可利 用系数(k)进行大的区域,小单元的订正预报,用若 干个小单元的产草量的预报来描述大的区域牧草产 量预报.采用GIS(地理信息系统)来完成更大区域产 草量预报的原理是从一个地区天然牧草气候资源总 量出发,用GIS方法模拟牧草气候资源可利用系数 (k)的地理分布.本文以鄂温克旗(巴彦托海镇)为基 准单元,则根据模式(6)有区域产草量预报模式为: i—i?Kj/K(7)
式(7)中,.;为某个单元的牧草产草量预报值; i为基准单元的牧草产草量预报值,由(6)式得到; K为基准单元的牧草气候资源可利用系数;K为某 个单元的牧草气候资源可利用系数.
5.2牧草气候资源可利用系数的计算
为了能够对牧草气候资源有一个总体的度量, 并且能够直接比较各气候要素对牧草的适宜程度, 将不同气候因子对牧草生长发育的影响使用统一的 数量化指标——气候适宜度表示出来[】..气候适 宜度是把气候因子的数量化变量通过模糊数学中隶 表2牧草产量的实际值与模拟值的误差分析 Table2Theerrorsanalysisofpastureproductionbetweenpracticalnumberandanaloguenum
ber
一
77一
一,一,,,,一一舢一
曲?眈%%%舍;娓蚰??
加加加加
中国草地2007年第29卷第2期
属函数的方法转换成牧草生长,产量形成,质量优劣 的适宜程度.牧草气候资源指数:
C一?aiSi
i=1
(8)
式中,C为牧草气候资源指数,这一指数表示 ,
地的潜在资源总量,其数值愈大,则资源总量愈丰 富.S为气候适宜度,为气候因子(i一1,2,…, n
n),0<a<1,?i一1.
i1
牧草气候资源效能指数(C)从牧草生长发育的 角度反映出各气候要素的配合程度,其数值愈大,则 配合愈好,愈有利于牧草生长.其表达式为: C一S^S2^…^S(9)
综合上述,定义牧草气候资源可利用系数为牧 草生长发育过程中对资源的利用程度,其表达式为: K—C/c,(10)
5.1牧草生长发育头键气候因子的筛选及K值统计 根据牧草生长发育状况与气象条件的关系,用相 关统计的方法,选出了5个与牧草生长发育密切相关 的气象因子:7月平均气温(x1);5月平均气温(x2);8月 降水量();8月平均气温();6,7月降水量(). 为分析上述5个气候因子对牧草生长发育的适
宜程度,按照尹东建立的各气候要素隶属函数l_1引,
经验系数ai按气候因子序号的顺序用权重系数的方
法确定为{0.20,0.16,0.21,0.19,0.24},依照(8)式
至(10)式计算的K值见表3.
表3各地牧草气候资源可利用系数及地理因子
1.able3Theavailablecoefficientofpasture
weatherI.esourcesandthegeographicracer
项目Itemk+EH
扎兰屯Zha|antun0.6548.0122.73306.5 阿荣旗Arongqi0.6848.12123.48218.2 奠旗Moqi0.5848.47124.48192.0 海拉尔Hailaer0.2349.22119.75610.0 满洲里Manzhouli0.1349.57117.43666.8 鄂温克Ewenke0.2O49.15119.45617.1 陈旗Chenqi0.1949.32119.43576.6 新左旗Xinzuoqi0.1848.22118.27642.0 新右旗Xinyouqi0.1948.67116.82554.2 根河Genhe0.075O.68121.95779.9 额市Eshi0.145O.22120.02581.4 鄂伦春Elunchun0.175O.58123.73423.7 牙克石Yakeshi0.1549.27120.71658.7 注:K为牧草气候资源可利用系数;+,E,H为地理因子,分别为 纬度,经度,海拔高度.
一
78,
&2牧草气候资源可利用系数的地理分布模式与分析
为了定量,客观地评价呼伦贝尔市牧草气候资
源,气候资源的匹配及其利用情况,我们利用1:25
万比例的地理信息数据,采用回归数理统计方法,利
用纬度((}),海拔高度(H)和经度(E)建立了牧草气 候资源可利用系数的推算模式,用其可以查算任意 一
个单元的K值.牧草气候资源可利用系数的推 算模式为:
K一3.4701—0.1O48~一0.0541H+0.0184E(11)
对模式(11)进行方差分析结果表明,复相关系 数为0.9409,经显着性检验达到极显着相关水平 (样本n一13,置信水平P<20.01). 从图2中可以看到,牧草气候资源可利用系数 在空间分布上呈现出由东南向西北逐渐减小的趋 势.大兴安岭西侧的广大草原水分,热量匹配不好, 其大部地区年总降水量250,350ram,热量资源贫 乏,最热月平均气温一般都在20?以下,导致牧草 气候资源可利用系数较低.大兴安岭山地的广大林 区,气候生态特征是水分资源相当丰富,大部地区年 总降水量达400ram以上,但热量资源贫乏,四季气 温较低,最热月平均气温很低,一般都在18?以下, 也因水分,热量匹配不好,牧草气候资源可利用系数 非常低.大兴安岭东麓的广大低山丘陵草甸地区, 气候生态特征是水分资源和热量资源都相当丰富, 大部地区年总降水量达400ram以上,最热月平均 气温一般都在22?以上,因水分,热量匹配良好,牧 草气候资源可利用系数非常高,牧草产量和质量均 较高.
6天然牧草产草量区域预报模式应用
以旗县为预报单元,把呼伦贝尔市分成13 个单元,以鄂温克旗为基准预报单元(2004年和 2005年预报值Yi分别为1608.03kg/hm和
2205.78kg/hm),利用表3中的K值,按照模式
(7)预报各个单元2004年和2005年牧草产草
量,预报结果见表4.因各个预报单元没有牧草
观测资料,无法对预报结果进行验证,但牧草产
草量区域预报模式的建立思路是以鄂温克旗为
基准预报单元进行的牧草气候资源可利用系数
订正,又从图2可以看出牧草气候资源可利用系 数地理分布与当地的牧草气候生产力地理分布
基本一致l_】,因此从模式计算原理和科学性上来 看,预报结果也具有相当高的准确度.
赵慧颖田辉春赵恒和呼伦贝尔草地天然牧草生物量预报模型研究 表42004年,2005年各地牧草产草量预报值(kg/hm) Table4Theforecastofpastureproductionofvariouspartsin2004and2005(kg/hm)
图2呼伦贝尔市牧草气候资源可利用系数的地理分布 Fig.2Thegeographicdistributionoftheavailable
coefficientofpastureweatherresourcesofHulunbeiercity
7结论与讨论
年景不同,气候振动略有差异.本模式将产草
量的形成视为随时间变化的动态过程,避免了经典 回归方法的不足.在选取生态因子上选用了牧草整 个生长期的光,温,水三大因子,较单一因子更具科 学性.在求取牧草气候资源可利用系数状态时,选 用的气候因子又考虑了牧草生长的关键期与牧业生 产意义,使本模式更具客观性和科学性.在地理信 息系统(GIS)的支持下,应用积分回归,模糊数学中 隶属函数和经典回归集合方法建立牧草产量预报模 式,克服了以往单一统计预报方法的不足.本文从 一
个预报单元出发,用GIS技术把基准单元预报模
式扩展为大的区域预报模式,克服了传统产量预报 以点代面的重大缺陷.然而,本文所建立的模式方 法较为复杂,选取的生态因子也较严格,如土壤水热 因子没有纳入预报模式中.但从拟合效果及预报结 果分析,模型的精度较为理想,具有一定的应用价 值.该模式作为牧草年产量对气候条件的反应,可 为草地生产力评估,妥善解决草畜矛盾,制定畜牧业 发展规划及有效保护草场资源,保持畜牧业的可持 续发展提供服务.
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ZHAOHui—ying,TIANHui—chun,ZHAOHeng—he
(1.TheMetheorologicalBureau,HulunbeierCity,InnerMongolia,Hailaer,021008,China;
2.TheMetheorologicalBureau,HainanRegion,QinghaiProvince,Hainan,813000,China) Abstract:Applingthestatisticalmethodofintegralandtropical,interdependencefunctionoffuzzymath,a—
doptinggeographicalinformationsystem(GIS).theforecastmodelsofnaturalpasturebiomassinHulun-
beierareawasestablished.theresultsshowedthatthefittingrateofforecastmodelsimulatingofdatumu—
nitisratherhigh,averagerelativeerroris5.06,andrelativeerrorsforecastnaturalpastureproductionof
2004yearand2005yearwere5.10and7.32,theaccuracyrateofforecastisratherhigh;thezonefore—
castmodelofnaturalpastureproductionapplingtotheavailablecoefficientwasestablishedinthismodel,
Therewascloserelationbetweenchoosedmeteorologicfactorsandthefirstproductivityoflocalpasture,
thegeographicdistributionoftheavailablecoefficientofpastureweatherresourcesisingeneralaccord
withlocalpastureweatherproduction.
Keywords:GIS;Naturalpasture:Production;Forecastmodel
【责任编辑胡卉芳】
一
80—