青羊湖林场马尾松入工林乔木层固碳能力研究

森林经营碳汇项目方法学（版本号V01）2014年1月编制说明为进一步推动以增加碳汇为主要目的的森林经营活动，规范国内森林经营碳汇项目设计文件编制、碳汇计量与监测等工作，确保森林经营碳汇项目所产生的中国核证减排量（CCER）达到可测量、可报告、可核查的要求，推动国内森林经营碳汇项目的自愿减排交易，特编制《森林经营碳汇项目方法学》（版本号V01）。

本方法学以《联合国气候变化框架公约》（UNFCCC）下“清洁发展机制（CDM）”的方法学模板为基础，在参考和借鉴CDM 项目有关方法学工具、方式和程序，政府间气候变化专门委员会（IPCC）《2006年国家温室气体清单编制指南》和《土地利用、土地利用变化与林业优良做法指南》、国际自愿减排市场林业项目相关方法学和要求，结合我国森林经营实际，经有关领域专家学者及利益相关方反复研讨后编制而成，以保证本方法学既符合国际规则又适合我国林业实际，具有科学性、合理性和可操作性。

目录1 引言 (1)2 适用条件 (1)3 规范性引用文件 (2)4 定义 (2)5 基线与碳计量方法 (4)5.1 项目边界的确定 (4)5.2 碳库和温室气体排放源选择 (4)5.3 项目期和计入期 (5)5.4 基线情景识别和额外性论证 (6)5.5 碳层划分 (7)5.6 基线碳汇量 (7)5.6.1 基线林木生物质碳储量的变化 (8)5.6.2 基线枯死木碳储量的变化 (11)5.6.3 基线枯落物碳储量的变化 (12)5.6.4 基线木产品碳储量的变化 (13)5.7 项目碳汇量 (14)5.7.1 项目林木生物质碳储量的变化 (15)5.7.2 项目枯死木碳储量的变化 (16)5.7.3 项目枯落物碳储量的变化 (17)5.7.4 项目木产品碳储量的变化 (19)5.7.5 项目边界内温室气体排放的估计 (20)5.7.6 泄漏 (21)5.8 项目减排量 (22)6 监测程序 (22)6.1 项目实施的监测 (22)6.1.1 基线碳汇量的监测 (22)6.1.2 项目边界的监测 (23)6.1.3 项目活动的监测 (23)6.2 抽样设计与碳层划分 (24)6.2.1 碳层更新 (24)6.2.2 抽样设计 (24)6.3 林分生物质碳储量变化的测定 (26)6.4 枯死木碳储量变化的测定 (28)6.4.1 枯立木碳储量的测定 (28)6.4.2 枯倒木碳储量的测定 (30)6.4.3 枯死木碳储量的计算 (31)6.5 项目边界内的温室气体排放增加量的监测 (33)6.6 精度控制和校正 (33)6.6.1 项目碳汇量监测的精度校正 (33)6.6.2 基线碳汇量监测的精度校正 (34)6.7 不需监测的数据和参数 (34)6.8 需要监测的数据和参数 (44)附件1 主要森林经营活动 (48)附件2 中国主要树种（组）人工林龄组划分标准 (50)附件3 主要人工林树种的生物量方程 (51)1引言根据中华人民共和国《温室气体自愿减排交易管理暂行办法》（发改气候[2012]1668号）的有关规定，为推动以增加碳汇为主要目的森林经营活动，规范国内森林经营碳汇项目（以下简称“项目”）的设计、碳汇计量与监测工作等，确保项目所产生的中国核证减排量（CCER）达到可测量、可报告、可核查的要求，推动国内森林经营碳汇项目的自愿减排交易，特编制《森林经营碳汇项目方法学》（版本号V01）。

第４７卷㊀第４期２０２３年７月南京林业大学学报（自然科学版）ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮａｎｊｉｎｇＦｏｒｅｓｔｒｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅｓＥｄｉｔｉｏｎ）Ｖｏｌ．４７，Ｎｏ．４Ｊｕｌ．，２０２３㊀收稿日期Ｒｅｃｅｉｖｅｄ：２０２１⁃１１⁃２２㊀㊀㊀㊀修回日期Ａｃｃｅｐｔｅｄ：２０２２⁃０２⁃２１㊀基金项目：教育部人文社会科学规划基金项目（２１ＹＪＡ７９０００２）；四川省自然科学基金项目（２０２３ＮＳＦＳＣ１０６０）；四川省哲学社会科学规划项目（ＳＣ２２ＳＴ１０）㊂㊀第一作者：罗顺兰（６０５００２１８９＠ｑｑ．ｃｏｍ）㊂∗通信作者：胡原（ｈｕｙｕａｎ＠ｓｉｃａｕ．ｅｄｕ．ｃｎ），副教授㊂㊀引文格式：罗顺兰，胡原，曾维忠，等．相对视角下森林碳汇项目农村经济福利效应［Ｊ］．南京林业大学学报（自然科学版），２０２３，４７（４）：２５３－２６１．ＬＵＯＳＬ，ＨＵＹ，ＺＥＮＧＷＺ，ｅｔａｌ．Ｒｕｒａｌｅｃｏｎｏｍｉｃｗｅｌｆａｒｅｅｆｆｅｃｔｓｏｆｆｏｒｅｓｔｃａｒｂｏｎｓｉｎｋｐｒｏｊｅｃｔｓｆｒｏｍａｒｅｌａｔｉｖｅｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮａｎｊｉｎｇＦｏｒｅｓｔｒｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅｓＥｄｉｔｉｏｎ），２０２３，４７（４）：２５３－２６１．ＤＯＩ：１０．１２３０２／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－２００６．２０２１１１０３６．相对视角下森林碳汇项目农村经济福利效应罗顺兰１，３，胡㊀原２，３∗，曾维忠２，３，郑雯雪４（１．四川农业大学经济学院，四川㊀成都㊀６１１１３０；２．四川农业大学管理学院，四川㊀成都㊀６１１１３０；３．四川农业大学西部乡村振兴研究中心，四川㊀成都㊀６１１１３０；４．成都市农林科学院，四川㊀成都㊀６１１１３０）摘要：ʌ目的ɔ绝对收入难以全面反映农村居民的经济福利，结合相对收入分析森林碳汇项目农村居民经济福利效应，并提出相应政策建议，以促进森林碳汇项目可持续健康运营㊂ʌ方法ɔ基于２００７ ２０１８年县域统计数据，以四川省为例，采用倾向得分匹配方法，实证测算森林碳汇项目试点县农村居民经济福利效应㊂ʌ结果ɔ在全样本分析中，相较于非试点县，森林碳汇项目试点县农村居民绝对收入水平普遍更低，乡乡比较表现出明显的福利损失；在异质性分析中，贫困县与民族县实施森林碳汇项目的农村居民经济福利效应为正㊂ʌ结论ɔ相对视角下实施森林碳汇项目导致农村主观经济福利受损，突出表现为乡乡比较㊂在贫困地区和民族地区实施森林碳汇项目能够降低城乡收入差距并提高纵向比较时的主观经济福利，从而产生积极的经济福利效应㊂关键词：森林碳汇；农村经济；相对视角；福利效应中图分类号：Ｆ３２６．２㊀㊀㊀㊀㊀㊀文献标志码：Ａ开放科学（资源服务）标识码（ＯＳＩＤ）：文章编号：１０００－２００６（２０２３）０４－０２５３－０９ＲｕｒａｌｅｃｏｎｏｍｉｃｗｅｌｆａｒｅｅｆｆｅｃｔｓｏｆｆｏｒｅｓｔｃａｒｂｏｎｓｉｎｋｐｒｏｊｅｃｔｓｆｒｏｍａｒｅｌａｔｉｖｅｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅＬＵＯＳｈｕｎｌａｎ１，３，ＨＵＹｕａｎ２，３∗，ＺＥＮＧＷｅｉｚｈｏｎｇ２，３，ＺＨＥＮＧＷｅｎｘｕｅ４（１．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＥｃｏｎｏｍｉｃｓ，ＳｉｃｈｕａｎＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｅｎｇｄｕ６１１１３０，Ｃｈｉｎａ；２．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，ＳｉｃｈｕａｎＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｅｎｇｄｕ６１１１３０，Ｃｈｉｎａ；３．ＲｅｓｅａｒｃｈＣｅｎｔｅｒｏｆＷｅｓｔｅｒｎＲｕｒａｌＲｅｖｉｔａｌｉｚａｔｉｏｎ，ＳｉｃｈｕａｎＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｅｎｇｄｕ６１１１３０，Ｃｈｉｎａ；４．ＣｈｅｎｇｄｕＣｉｔｙＡｃａｄｅｍｙｏｆＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅａｎｄＦｏｒｅｓｔｒｙＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｃｈｅｎｇｄｕ６１１１３０，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ʌＯｂｊｅｃｔｉｖｅɔＡｂｓｏｌｕｔｅｉｎｃｏｍｅｄｏｅｓｎｏｔｆｕｌｌｙｒｅｆｌｅｃｔｒｕｒａｌｒｅｓｉｄｅｎｔｓ ｅｃｏｎｏｍｉｃｗｅｌｆａｒｅ．Ｔｏａｄｄｒｅｓｓｔｈｉｓ，ｔｈｅｐｒｅｓｅｎｔｓｔｕｄｙａｎａｌｙｚｅｓｔｈｅｅｃｏｎｏｍｉｃｗｅｌｆａｒｅｅｆｆｅｃｔｓｏｆｆｏｒｅｓｔｃａｒｂｏｎｓｅｑｕｅｓｔｒａｔｉｏｎｐｒｏｊｅｃｔｓｏｎｒｕｒａｌｒｅｓｉｄｅｎｔｓｂａｓｅｄｏｎｒｅｌａｔｉｖｅｉｎｃｏｍｅ．Ｕｓｉｎｇｔｈｉｓｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ｗｅｐｒｏｐｏｓｅｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇｐｏｌｉｃｙｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎｓｔｏｐｒｏｍｏｔｅｔｈｅｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅａｎｄｈｅａｌｔｈｙｏｐｅｒａｔｉｏｎｏｆｆｏｒｅｓｔｃａｒｂｏｎｓｅｑｕｅｓｔｒａｔｉｏｎｐｒｏｊｅｃｔｓ．ʌＭｅｔｈｏｄɔＢａｓｅｄｏｎｃｏｕｎｔｙｓｔａｔｉｓｔｉｃｓｆｒｏｍ２００７ｔｏ２０１８ｉｎｔｈｅＳｉｃｈｕａｎＰｒｏｖｉｎｃｅ，ｐｒｏｐｅｎｓｉｔｙｓｃｏｒｅｍａｔｃｈｉｎｇｗａｓｕｓｅｄｔｏｅｍｐｉｒｉｃａｌｌｙｍｅａｓｕｒｅｔｈｅｅｃｏｎｏｍｉｃｗｅｌｆａｒｅｅｆｆｅｃｔｓｏｎｒｕｒａｌｒｅｓｉｄｅｎｔｓｗｉｔｈｉｎｔｈｅｐｉｌｏｔｃｏｕｎｔｉｅｓｏｆｔｈｅｆｏｒｅｓｔｃａｒｂｏｎｓｅｑｕｅｓｔｒａｔｉｏｎｐｒｏｊｅｃｔ．ʌＲｅｓｕｌｔɔＩｎｔｈｅｆｕｌｌｓａｍｐｌｅａｎａｌｙｓｉｓ，ｔｈｅａｂｓｏｌｕｔｅｉｎｃｏｍｅｌｅｖｅｌｏｆｒｕｒａｌｒｅｓｉｄｅｎｔｓｉｎｔｈｅｐｉｌｏｔｃｏｕｎｔｉｅｓｗａｓｇｅｎｅｒａｌｌｙｌｏｗｅｒｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｏｓｅｉｎｎｏｎ⁃ｐｉｌｏｔｃｏｕｎｔｉｅｓ，ａｎｄｔｈｅｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｂｅｔｗｅｅｎｔｏｗｎｓｈｉｐｓｉｎｄｉｃａｔｅｄｏｂｖｉｏｕｓｗｅｌｆａｒｅｌｏｓｓｅｓ；ｉｎｔｈｅｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙａｎａｌｙｓｉｓ，ｉｔａｐｐｅａｒｓｔｈａｔｉｎｅｔｈｎｉｃｍｉｎｏｒｉｔｉｅｓｃｏｕｎｔｉｅｓａｎｄｐｏｏｒｃｏｕｎｔｉｅｓｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆｆｏｒｅｓｔｃａｒｂｏｎｓｅｑｕｅｓｔｒａｔｉｏｎｐｒｏｊｅｃｔｓｂｙｒｕｒａｌｒｅｓｉｄｅｎｔｓｐｒｏｄｕｃｅｓａｐｏｓｉｔｉｖｅｅｃｏｎｏｍｉｃｗｅｌｆａｒｅｅｆｆｅｃｔ．ʌＣｏｎｃｌｕｓｉｏｎɔＯｎａｖｅｒａｇｅ，ｉｍｐｌｅｍｅｎｔｉｎｇｆｏｒｅｓｔｃａｒｂｏｎｓｅｑｕｅｓｔｒａｔｉｏｎｐｒｏｊｅｃｔｓｆｒｏｍｔｈｅｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｏｆｒｅｌａｔｉｖｅｉｎｃｏｍｅｌｅｄｔｏａｌｏｓｓｏｆｓｕｂｊｅｃｔｉｖｅｅｃｏｎｏｍｉｃｗｅｌｆａｒｅｉｎｒｕｒａｌａｒｅａｓ，ａｓｉｎｄｉｃａｔｅｄｂｙｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｓｂｅｔｗｅｅｎｔｏｗｎｓｈｉｐｓ．Ｔａｋｅｎｔｏｇｅｔｈｅｒ，ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｕｇｇｅｓｔｔｈａｔｉｍｐｌｅｍｅｎｔｉｎｇｆｏｒｅｓｔｃａｒｂｏｎｓｅｑｕｅｓｔｒａｔｉｏｎｐｒｏｊｅｃｔｓｉｎｉｍｐｏｖｅｒｉｓｈｅｄａｎｄｅｔｈｎｉｃｍｉｎｏｒｉｔｙａｒｅａｓｃａｎｒｅｄｕｃｅｔｈｅｕｒｂａｎ⁃ｒｕｒａｌｉｎｃｏｍｅｇａｐａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｅｃｏｎｏｍｉｃｗｅｌｆａｒｅｄｕｒｉｎｇｖｅｒｔｉｃａｌｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｓ，ｔｈｅｒｅｂｙｐｒｏｄｕｃｉｎｇｐｏｓｉｔｉｖｅｓｕｂｊｅｃｔｉｖｅｅｃｏｎｏｍｉｃｗｅｌｆａｒｅｅｆｆｅｃｔｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｆｏｒｅｓｔｃａｒｂｏｎｓｉｎｋ；ｒｕｒａｌｅｃｏｎｏｍｙ；ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ；ｗｅｌｆａｒｅｅｆｆｅｃｔ南京林业大学学报（自然科学版）第４７卷㊀㊀森林碳汇作为典型的市场化森林生态补偿项目，兼具应对气候变化［１－２］与推动乡村可持续发展双重目标［３］，其重要意义不仅在于增加森林覆盖率㊁提升森林质量㊁增加碳汇，还在于提高农村居民经济福利，推动乡村发展㊂农村居民是森林碳汇项目的主要实施方与林地供给方［４］，要保障森林碳汇项目健康可持续运营，必须提高项目区农户的经济福利㊁稳定其实施积极性［５］㊂项目区农户在实施森林碳汇项目后，通过获取碳汇收益［６］㊁改变土地利用方式［７－８］㊁调整家庭劳动力就业结构［９－１０］等途径，增加家庭经济收入㊂然而，经济收入的增加并未明显提高他们对森林碳汇项目的实施意愿㊂有学者基于实地调研分析发现，现阶段林农持续实施森林碳汇项目的意愿不高［１１－１２］㊁实施程度较低［１３］㊂农户的实施积极性直接影响到森林碳汇项目运营状况［５，１４］，而低实施意愿在一定程度上将阻碍森林碳汇项目的健康可持续运营㊂基于此，探究森林碳汇项目区农户收入与实施意愿相悖的深层次根源，具有重要的理论价值与现实意义㊂经济收入是一种客观经济福利，而实施意愿则是农户的主观表达㊂就森林碳汇项目区而言，客观福利为项目区农户的绝对收入水平，主观表达是指项目区农户的实施意愿㊂主观表达不仅受到客观福利的影响，还在于项目区农户的心理比较，即主观福利㊂若客观福利上升，但基于心理比较的主观福利下降，将会导致最终主观表达的不一致㊂心理比较主要基于以下３个层面：一是项目区农村居民经济收入在现阶段与上一阶段的比较，即纵向比较；二是项目区农村居民与城镇居民经济收入的比较，即横向城乡比较；三是项目区与非项目区农村居民经济收入的比较，即横向乡乡比较㊂本研究在构建相对视角下森林碳汇项目农村居民经济福利效应的理论分析框架的基础上，分别测算项目区的客观与主观经济福利，再采用倾向得分匹配法实证比较项目区与非项目区的福利差异，以期为森林碳汇项目区农户客观福利与主观表达相悖提供一个新的视角与分析思路，为巩固森林碳汇项目试点成效㊁提高项目区农村居民经济福利㊁保障项目健康可持续运营提供决策参考㊂居民主观福利不仅受到客观福利的影响，还在于居民的心理比较㊂居民关注自身收入的同时也关注与他人经济收入的差距比较，若自身经济收入提高，但与他人的收入差距加大，剥夺感由此产生，最终导致主观幸福感并未与经济收入同步增长㊂居民主观幸福感不仅取决于自身经济收入的绝对值，还受相对经济收入的影响㊂此相对收入并非全国层面平均水平的比较，而是与居民心理参考群体的比较，即社会性比较和习惯性比较㊂其中，社会性比较指的是与他人进行比较，习惯性比较指的是与过去比较㊂森林碳汇项目试点县农村居民经济福利不仅包括绝对收入，还应当考虑到横向县域之间的乡乡比较㊁县域内部的城乡比较以及当年与上一年度的纵向比较等因素㊂其原因在于，森林碳汇项目试点县内农村居民在感受绝对收入变化的同时，还存在其他比较心理㊂若当地未实施森林碳汇项目，他们的机会成本如何，这可以通过与其他非试点县农村居民收入相比较而得到，即横向乡乡比较㊂实施森林碳汇项目后，试点县内农村居民与城市居民的收入差距存在何种变化，这可以与本县城镇居民收入相比较而得到，即横向城乡比较㊂项目实施后，农村居民家庭收入年度变化如何，这可以与上一年度的居民收入相比较，即纵向比较㊂因此，本研究旨在构建兼顾绝对收入与相对视角的森林碳汇项目试点县农村经济福利分析框架㊂１㊀数据、方法与变量１．１㊀数据来源研究区域选定在四川省各县域㊂四川地处中国西南部，有着丰富的宜林地资源和重要的生态区位，森林面积位于全国前列，拥有实施森林碳汇项目的独特优势㊂同时四川也是国家发展森林碳汇产业优先布局区和首批森林碳汇项目试点区，其森林碳汇试点项目走在全国前列，截至２０２０年底，四川共有１３个县先后实施森林碳汇项目㊂囿于数据的完整性和可得性，选取２００７ ２０１８年范围内的样本㊂鉴于个别县的数据无法获得及存在个别县（区）在２００７年后设立且数据不完整，如广安市前锋区等，所以在样本选择上，剔除了四川省内１８３个县（区）中的４４个县（区），最后得到１３９个县（区）的数据㊂１．２㊀测算方法１．２．１㊀相对视角下的经济福利测算１）纵向比较㊁横向乡乡比较㊁横向城乡比较的计算方法㊂本研究将森林碳汇项目试点县的经济福利分为绝对收入㊁纵向比较㊁横向乡乡比较和横向城乡比较㊂其中，绝对收入表示当地农村居民收入，纵向比较是指当地农村居民收入与过去的差异程度，横向乡乡比较是指当地农村居民收入与其他４５２㊀第４期罗顺兰，等：相对视角下森林碳汇项目农村经济福利效应非试点县的差异程度，横向城乡比较是指当地农村居民收入与当地城镇居民收入的差异程度㊂借鉴任国强等［１５］对个体相对剥夺和群间相对剥夺的测度公式，纵向比较㊁横向乡乡比较㊁横向城乡比较的测度公式如下㊂Ｖ１（Ｉｉ，Ｒ，ｔ，Ｉｉ，Ｒ，ｔ－１）＝（Ｉｉ，Ｒ，ｔ－Ｉｉ，Ｒ，ｔ－１）／Ｉｉ，Ｒ，ｔ；（１）Ｖ２（Ｕｊ，Ｒ，Ｉｉ，Ｒ）＝（Ｕｊ，Ｒ－Ｉｉ，Ｒ）／Ｕｊ，Ｒ；（２）Ｖ３（Ｉｉ，Ｕ，Ｉｉ，Ｒ）＝（Ｉｉ，Ｕ－Ｉｉ，Ｒ）／Ｕｉ，Ｕ㊂（３）进一步，定义所有县的纵向比较㊁横向乡乡比较和横向城乡比较：㊀Ｖ４（Ｉｉ，Ｒ，ｔ，Ｉｉ，Ｒ，ｔ－１）＝１ｎðｎｉ＝１（Ｉｉ，Ｒ，ｔ－Ｉｉ，Ｒ，ｔ－１）／Ｉｉ，Ｒ，ｔ；（４）Ｖ５（ＵＲ，ＩＲ）＝１ｎðｎｉ＝１（Ｕｊ，Ｒ－Ｉｉ，Ｒ）／Ｕｊ，Ｒ；（５）Ｖ６（ＩＵ，ＩＲ）＝１ｎðｎｉ＝１（Ｉｉ，Ｕ－Ｉｉ，Ｒ）／Ｕｉ，Ｕ㊂（６）式中：Ｖ１为ｉ县的纵向比较，Ｉｉ，Ｒ表示ｉ县的农村居民收入，Ｉｉ，Ｒ，ｔ表示ｉ县ｔ年农村居民Ｒ收入，Ｉｉ，Ｒ，ｔ－１表示ｉ县ｔ－１年份的农村居民收入；Ｖ２为ｉ县的横向乡乡比较，Ｕｊ，Ｒ表示非森林碳汇试点县农村居民收入的均值；Ｖ３为ｉ县的横向城乡比较，Ｉｉ，Ｕ表示ｉ县的城镇居民Ｕ收入，Ｕｉ，Ｕ表示所有县城镇居民收入的平均㊂Ｖ４㊁Ｖ５㊁Ｖ６分别为所有县纵向比较㊁横向乡乡比较㊁横向城乡比较；ｎ表示县（区）数量㊂２）森林碳汇地区居民经济福利函数的一般形式㊂借鉴Ｂｏｓｋｉｎ等［１６］的效用函数形式ｕ＝ｕ（ｃ，ｃ－；θ），建立考虑相对因素的效用函数㊂其中：ｃ表示个人消费水平，ｃ－表示所有人的平均消费水平，θ是反映个人对相对位置的在意程度的参数㊂假设存在森林碳汇项目试点县与非试点县，县域内部包含城镇Ｕ与乡村Ｒ两类区域㊂则ｉ县的农村经济福利函数Ｕｉ，Ｒ可以表示为：Ｕｉ，Ｒ＝ｕ［Ｖ０（Ｉｉ，Ｒ），Ｖ１（Ｉｉ，Ｒ，ｔ，Ｉｉ，Ｒ，ｔ－１），Ｖ２（Ｉｊ，Ｒ，Ｉｉ，Ｒ），Ｖ３（Ｉｉ，Ｕ，Ｉｉ，Ｒ），θ１，θ２，θ３］／ｚｉｊ㊂（７）式中：Ｖ０为绝对视角下的经济福利；θ１㊁θ２㊁θ３分别表示相对因素在纵向比较㊁横向乡乡比较和横向城乡比较效用函数中权重的参数；ｚｉｊ表示县域基本特征㊂假设上述农村经济福利函数具备以下性质：①Ｉｉ，Ｒ与ｉ县经济福利正相关，且边际递减㊂②若Ｉｉ，Ｒ，ｔ＞Ｉｉ，Ｒ，ｔ－１，则表示ｉ县的经济福利增加㊂③Ｉｉ，Ｒ与Ｕｊ，Ｒ㊁Ｉｉ，Ｕ的差距越大，表示ｉ县的经济福利越低㊂④若θ１㊁θ２㊁θ３均为０，表示森林碳汇项目县的农村经济福利仅由农村居民收入决定；否则，表示其经济福利还受其他相对因素影响㊂因此，由纵向比较㊁横向乡乡比较和横向城乡比较导致森林碳汇项目试点县农村的福利损失，可以表示为：ｕｉ－＝（ｕｉ，θ１＝θ２＝θ３＝０－ｕｉ，θ１ʂ０，θ２ʂ０，θ３ʂ０）ｕｉ，θ１＝θ２＝θ３＝０㊂（８）式中：ｕｉ－为福利损失；ｕｉ，θ为农村经济福利函数㊂可见，ｕｉ－ɪ（０，１），其值越大，表示由相对因素导致的森林碳汇项目试点县农村经济福利损失越大㊂３）森林碳汇地区经济福利函数的特殊形式㊂借鉴效用函数形式ｕｉｔ＝β１ｌｎｙｉｔ＋β２ｌｎ（ｙｉｔ／ｙ∗ｔ），可将地区ｉ的经济福利（ｗｉ）表示为：ωｉ＝Ｖ０（Ｉｉ，Ｒ）Ｖ１（Ｉｉ，Ｒ，ｔ，Ｉｉ，Ｒ，ｔ－１）θ１Ｖ２（Ｕｊ，Ｒ，Ｉｉ，Ｒ）θ２㊃Ｖ３（Ｉｉ，Ｕ，Ｉｉ，Ｒ）θ３㊂（９）式（９）取对数可得ｌｎｗｉ＝ｌｎＶ０（Ｉｉ，Ｒ）＋θ１ｌｎＶ１（Ｉｉ，Ｒ，ｔ，Ｉｉ，Ｒ，ｔ－１）＋θ２ｌｎＶ２（Ｕｊ，Ｒ，Ｉｉ，Ｒ）＋θ３ｌｎＶ３（Ｉｉ，Ｕ，Ｉｉ，Ｒ）㊂（１０）则所有森林碳汇农村的经济福利（Ｗ）为：Ｗ＝ðｎｉ＝１ｌｎＶ０（Ｉｉ，Ｒ）＋θ１ðｎｉ＝１ｌｎＶ１（Ｉｉ，Ｒ，ｔ，Ｉｉ，Ｒ，ｔ－１）＋θ２ðｎｉ＝１ｌｎＶ２（Ｕｊ，Ｒ，Ｉｉ，Ｒ）＋θ３ðｎｉ＝１ｌｎＶ３（Ｉｉ，Ｕ，Ｉｉ，Ｒ）㊂（１１）式中：ðｎｉ＝１ｌｎＶ１（Ｉｉ，Ｒ，ｔ，Ｉｉ，Ｒ，ｔ－１）是纵向比较，ðｎｉ＝１ｌｎＶ２（Ｕｊ，Ｒ，Ｉｉ，Ｒ）是乡乡比较，ðｎｉ＝１ｌｎＶ３（Ｉｉ，Ｕ，Ｉｉ，Ｒ）是城乡比较㊂１．２．２㊀倾向得分匹配法采用倾向得分匹配方法（ＰＳＭ）估计森林碳汇项目对农村经济福利的影响㊂ＰＳＭ是一种通过构建反事实框架处理样本自选择问题，没有误差项分布㊁函数形式等条件限制的非参数方法［１７］，建立模型如下：Ｙｉ＝σ＋δＤｉ＋ηＸｉ＋εｉ㊂（１２）式中：Ｙｉ表示农村居民收入㊁纵向比较㊁横向乡乡比较和横向城乡比较福利水平；Ｄｉ表示是否为森林碳汇项目试点县，如果是试点县，则Ｄｉ＝１，否则Ｄｉ＝０；Ｘｉ为特征变量；σ为常数项；ε为随机分布项；δ㊁η为参数㊂实证分析步骤如下：１）选择特征变量Ｘｉ㊂特征变量Ｘｉ为控制变量㊂２）计算倾向得分值㊂运用Ｌｏｇｉｔ模型计算ｉ县实施森林碳汇项目的倾向得分值㊂３）进行倾向得分匹配㊂ＰＳＭ常见的匹配算法包括最邻近匹配㊁半径匹配和核匹配，对３种方法进行平衡性检验，通过匹配前后的密度函数图以及模型拟合效果的对比，发现运用最近邻匹配较为恰５５２南京林业大学学报（自然科学版）第４７卷当，所以本研究运用最近邻匹配算法，对处理组和控制组进行一对一匹配㊂４）计算平均处理效应㊂平均处理效应包含３类：①处理组的平均处理效应（ＡＴＴ，式中记为ＴＡＴ），即实施森林碳汇项目试点县福利的平均值㊂②对照组的平均处理效应（ＡＴＵ），即未实施森林碳汇项目试点县福利的平均值㊂③全样本的平均处理效应（ＡＴＥ），即随机样本森林碳汇项目试点县福利的平均值㊂由于本研究探究实施森林碳汇项目试点县的福利变化，因而，选用ＡＴＴ进行分析更为合适，其表达式为：ＴＡＴ＝Ｅ（Ｙ１｜Ｄ＝１）－Ｅ（Ｙ０｜Ｄ＝１）＝Ｅ（Ｙ１－Ｙ０｜Ｄ＝１）㊂（１３）式中：Ｙ１为ｉ县实施森林碳汇项目试点的福利水平，Ｙ０为ｉ县不实施森林碳汇项目试点的福利水平㊂式中只能观测到Ｅ（Ｙ１｜Ｄ＝１）的结果，而Ｅ（Ｙ０｜Ｄ＝１）是不可观测的，称为反事实结果，利用ＰＳＭ构造ｉ县未实施森林碳汇项目的估计值㊂１．３㊀变量选取与说明农村经济福利函数的变量选取见表１㊂表１㊀变量选取与均值Ｔａｂｌｅ１㊀Ｖａｒｉａｂｌｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｓａｎｄｍｅａｎｓ变量ｖａｒｉａｂｌｅ变量名称ｖａｒｉａｂｌｅｎａｍｅ变量说明及赋值ｖａｒｉａｂｌｅｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎａｎｄａｓｓｉｇｎｍｅｎｔ均值ｍｅａｎ标准差ｓｔａｎｄａｒｄｄｅｖｉａｔｉｏｎ被解释变量ｅｘｐｌａｉｎｅｄｖａｒｉａｂｌｅ农村居民收入各县历年农村人均纯收入／元８１１９．０１４３９９．２１纵向比较Ｖ１１．３００．５５横向乡乡比较Ｖ２００．３０横向城乡比较Ｖ３０．６１０．１４核心解释变量ｃｏｒｅｅｘｐｌａｎａｔｏｒｙｖａｒｉａｂｌｅ是否为森林碳汇项目试点县占比是＝１，否＝００．０９０．２９特征变量ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｖａｒｉａｂｌｅ是否为国家级贫困县占比是＝１，否＝００．２４０．４３是否为民族县占比是＝１，否＝００．３６０．４８人均ＧＤＰ各县人均ＧＤＰ／元２３０００１５０００第一产业从业人数占总从业人数比重第一产业从业人数与从业总人数之比０．５３０．１７农业机械总动力农㊁林㊁牧㊁渔业的各种动力机械的动力总和／ＭＷ２０．６３１６．０３年末实有耕地面积占行政区域土地面积比重年末实有耕地面积与行政区域土地面积之比０．１８０．１６化肥施用量历年化肥施用量／ｔ１３６８７１４１６５．４１单位耕地面积粮食产量粮食总产量与年末实有耕地面积之比／（ｔ㊃ｈｍ－２）１．６７０．６３单位行政面积公路里程公路里程与单位行政面积之比／（ｋｍ㊃ｈｍ－２）０．９７０．８１㊀㊀１）被解释变量㊂同时采用农村居民收入㊁纵向比较㊁横向乡乡比较㊁横向城乡比较４个指标作为被解释变量，同时反映实施森林碳汇项目在绝对和相对视角下的经济福利㊂２）核心解释变量㊂本研究的核心解释变量为是否森林碳汇项目试点县，属于二元变量㊂若该县实施了森林碳汇项目，则赋值为１，否则赋值为０㊂３）特征变量㊂特征变量的选择需满足条件：不仅影响农村居民收入还影响森林碳汇项目的实施㊂一方面，由于森林碳汇项目一般选择在生态脆弱性较高的地区实施，而此类地区大多与经济欠发达地区高度耦合［１８］，可见，经济发展特征可能会影响到该地区是否实施森林碳汇项目的概率［１９］㊂因此，一方面选用是否为脱贫县㊁是否为民族县㊁单位行政面积公路里程以及人均ＧＤＰ作为部分特征变量；另一方面，森林碳汇项目选址一般为宜林荒山荒地㊁宜林沙荒地和其他宜林地［２０］㊂农业生产的相关特征能够间接表征土地属性，因此，选第一产业从业人数占总从业人数比重㊁农业机械总动力㊁年末实有耕地面积占行政区域土地面积比重㊁化肥施用量㊁单位耕地面积粮食产量作为部分特征变量㊂从表１中均值可以看出，样本中农村居民收入均值为８１１９ ０１元，纵向比较的均值为１．３０，横向乡乡收入比较的均值为０，横向城乡收入比较的均值为０ ６１；实施了森林碳汇的县占９％；森林碳汇项目贫困县㊁民族县分别占２４％和３６％，县域人均ＧＤＰ为２３０００元，第一产业从业人数占总产业人６５２㊀第４期罗顺兰，等：相对视角下森林碳汇项目农村经济福利效应数的５３％，县域农业机械总动力均值为２０．６３ＭＷ，年末实有耕地面积占行政面积的比重为１８％，历年化肥施用量为１３６８７ｔ，单位面积粮食产量为１．６７ｔ／ｈｍ２，单位行政面积公路里程为０．９７ｋｍ／ｈｍ２㊂２㊀森林碳汇项目地区福利效应的实证测算２．１㊀平衡性检验首先对样本进行平衡性检验，图１为匹配前后实验组和控制组样本的倾向得分分布情况（核密度曲线），纵轴表示概率密度，横轴表示倾向得分值㊂两组样本匹配前的倾向得分情况见图１ａ，处理组和控制组几乎没有重叠的区域，这表明处理组和控制组的观测值存在显著差异，对于全样本而言，选择实施森林碳汇项目不是完全随机的，所以对其进行倾向得分匹配是有必要的㊂两组样本匹配后的倾向得分分布情况见图１ｂ，匹配后两组样本核密度曲线重合度高，即两组样本得分相近，匹配后损失样本少，说明倾向得分匹配效果较好，具有比较好的代表性㊂综上所述，匹配后处理组和控制组在特征变量上不存在显著差异㊂图１㊀核密度曲线对比Ｆｉｇ．１㊀Ｎｕｃｌｅａｒｄｅｎｓｉｔｙｃｕｒｖｅｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｓ２．２㊀平均干预效果森林碳汇项目试点县绝对收入和相对视角的农村经济福利处理组和控制组的平均参与效应测算结果见表２㊂结果显示２００７ ２０１８年，处理组和控制组的农村居民收入存在显著差异，差值始终为负值，且差距呈增大趋势㊂这表明实施森林碳汇项目对农村居民绝对收入具有抑制作用，且抑制作用逐渐增大㊂相对视角下，２００７ ２０１８年，处理组与控制组间的横向乡乡比较存在显著差异，差值始终为负值，且总体呈倒 Ｕ 形趋势㊂结果表明，实施森林碳汇项目通过降低乡乡比较时的主观福利从而降低了农村居民经济福利㊂２００７ ２０１８年，处理组和控制组间的横向城乡比较效应及纵向比较效应均无显著差异㊂结果表明，实施森林碳汇项目对当地城乡收入差距及试点县纵向比较无影响㊂这表明，整体而言森林碳汇项目区农户获得的项目收入难以补偿其林下活动的机会成本，导致其绝对收入减少且相较于其他非项目区农村居民收入也相应降低㊂究其原因，一方面可能由于森林碳汇项目并非均在荒地㊁无林地等地块实施，在一定程度上挤占了部分放牧地和经济活动用地，制约了项目区农村居民赖以生存的生计活动［８，２１－２４］，最终导致其家庭经济收入降低［２５］㊂另一方面，我国碳汇交易市场还较少且处于初级阶段，目前国内碳汇价格普遍为２０ ４０元／ｔ，以平均价格３０元／ｔ计算，１亩（０ ０６７ｈｍ２）林地１年可以产生碳汇收入约７１１元，基于机会成本视角下，种植碳汇林收入远低于种植经济作物收入，更远远低于从事非农就业取得的收入，进而在乡乡比较时差距加大㊂表２㊀全样本处理组和控制组的平均参与效应（ＡＴＴ）Ｔａｂｌｅ２㊀Ｔｈｅａｖｅｒａｇｅｐａｒｔｉｃｉｐａｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔｓｏｆｔｈｅｗｈｏｌｅｓａｍｐｌｅｔｒｅａｔｍｅｎｔｇｒｏｕｐａｎｄｔｈｅｃｏｎｔｒｏｌｇｒｏｕｐ（ＡＴＴ）年份ｙｅａｒ农村居民收入效应ｒｕｒａｌｒｅｓｉｄｅｎｔｓ ｉｎｃｏｍｅＡＴＴ横向城乡比较效应ｈｏｒｉｚｏｎｔａｌｕｒｂａｎ⁃ｒｕｒａｌｃｏｍｐａｒｉｓｏｎＡＴＴ横向乡乡比较效应ｈｏｒｉｚｏｎｔａｌｔｏｗｎｓｈｉｐｃｏｍｐａｒｉｓｏｎＡＴＴ纵向比较效应ｌｏｎｇｉｔｕｄｉｎａｌｃｏｍｐａｒｉｓｏｎＡＴＴ２００７－８２４．３５２∗∗０．０２７－０．２４５∗∗０２００８－１０２３．０４８∗∗∗０．０５０－０．２６７∗∗∗－０．１５１２００９－１０６３．０３６∗∗∗０．０５１－０．２５５∗∗∗－０．０８３２０１０－１３１９．９２０∗∗∗０．０５８－０．２６５∗∗∗－０．０９４２０１１－１６３４．１９０∗∗∗０．０４５－０．２７０∗∗∗－０．１４５２０１２－１９１９．７２８∗∗∗０．０４４－０．２７３∗∗∗－０．０６３２０１３－２１０６．９２４∗∗∗０．０３５－０．２６３∗∗∗－０．０２５２０１４－２５７４．６１０∗∗∗０．０３５－０．２７８∗∗∗－０．０７０２０１５－２８８４．０２２∗∗∗０．０１６－０．２６３∗∗∗－０．００１２０１６－３１２０．６４６∗∗∗０．０１３－０．２５９∗∗∗－０．０１１２０１７－３３６２．３８６∗∗∗０．００６－０．２５５∗∗∗－０．０２７２０１８－３５９０．９７５∗∗∗０．００４－０．２４８∗∗∗－０．０２８㊀㊀注：∗∗∗㊁∗∗㊁∗分别表示在０．０１㊁０．０５和０．１０的水平上差异显著㊂下同㊂∗∗∗㊁∗∗㊁∗ｍｅａｎｓｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｄｉｆｆｅｒｅｎｅｓａｔｔｈｅ０．０１，０ ０５，０．１０ｌｅｖｅｌ．Ｔｈｅｓａｍｅｂｅｌｏｗ．７５２南京林业大学学报（自然科学版）第４７卷２．３㊀异质性分析２．３．１㊀不同计入期不同森林碳汇项目计入期的异质性分析结果见表３㊂表３㊀不同计入期处理组和控制组的平均参与效应Ｔａｂｌｅ３㊀Ａｖｅｒａｇｅｐａｒｔｉｃｉｐａｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔｓｂｅｔｗｅｅｎｔｒｅａｔｍｅｎｔｇｒｏｕｐａｎｄｃｏｎｔｒｏｌｇｒｏｕｐａｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔｃｏｕｎｔｉｎｇｐｅｒｉｏｄｓ年份ｙｅａｒ处理效应ＡＴＴ２０ａ３０ａ２００７－１０４８．４５３∗∗－８５４．０４５∗∗２００８－１４９３．８８６∗∗－９４１．２２１∗２００９－１３６４．８８０∗∗－１０８９．０８４∗∗２０１０－１５７３．２１２∗∗－１４２０．６１３∗∗２０１１－１８６８．５８２∗∗－１７８５．９４０∗∗２０１２－２０８９．４６４∗∗－２１６２．９２０∗∗∗２０１３－２２１１．９５７∗∗－２４１６．７９３∗∗∗２０１４－２６２１．３５０∗∗－２９４７．６０７∗∗∗２０１５－２５３６．１７０∗∗－３５５２．１８５∗∗∗２０１６－２７１２．８９０∗∗－３８６２．５８８∗∗∗２０１７－２９１５．８３６∗∗－４１６６．６１７∗∗∗２０１８－３１０５．０９２∗∗－４４５７．２７５∗∗∗㊀㊀从投资角度，项目周期越长，项目面临风险越大，收益不确定性越大，因此不同项目实施计入期可能使得实施森林碳汇项目的福利效应不同，为此，根据不同项目计入期探究森林碳汇项目对农村地区经济福利效应的差异㊂根据不同项目计入期，将现有森林碳汇项目划分为计入期２０㊁３０ａ两组，同样采用ＰＳＭ方法对比分析森林碳汇项目对农村地区经济福利效应的差异化影响㊂由于横向乡乡比较㊁横向城乡比较和纵向比较中，不同计入期森林碳汇项目试点县无明显差异，因此本研究暂未列出㊂总体而言，处理组与控制组的农村居民收入差距存在显著差异，差值始终为负值且呈现逐渐增大的趋势，随着时间推移，计入期为３０ａ组比计入期为２０ａ组的农村居民收入差距更大，这表明项目计入期更长，福利损失也更大㊂２．３．２㊀不同贫困属性由于四川省森林碳汇项目同时在贫困县与非贫困县进行试点，这为进一步考察森林碳汇项目农村经济福利效应在不同地区的差异提供了数据支持㊂因此，根据试点县是否为贫困县探究森林碳汇项目对经济异质性农村地区经济福利效应的差异㊂采用ＰＳＭ方法进行对比分析，森林碳汇项目对经济异质性农村地区经济福利效应的分析结果见表４㊂表４㊀不同贫困属性处理组和控制组的平均参与效应Ｔａｂｌｅ４㊀Ａｖｅｒａｇｅｐａｒｔｉｃｉｐａｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔｓｂｅｔｗｅｅｎｔｒｅａｔｍｅｎｔｇｒｏｕｐａｎｄｃｏｎｔｒｏｌｇｒｏｕｐｗｉｔｈｄｉｆｆｅｒｅｎｔｐｏｖｅｒｔｙａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ年份ｙｅａｒ农村居民收入效应ｒｕｒａｌｒｅｓｉｄｅｎｔｓ ｉｎｃｏｍｅＡＴＴ横向城乡比较效应ｈｏｒｉｚｏｎｔａｌｕｒｂａｎ⁃ｒｕｒａｌｃｏｍｐａｒｉｓｏｎＡＴＴ纵向比较效应ｌｏｎｇｉｔｕｄｉｎａｌｃｏｍｐａｒｉｓｏｎＡＴＴ贫困县ｉｍｐｏｖｅｒｉｓｈｅｄｃｏｕｎｔｉｅｓ非贫困县ｎｏｎ⁃ｐｏｏｒｃｏｕｎｔｙ贫困县ｉｍｐｏｖｅｒｉｓｈｅｄｃｏｕｎｔｉｅｓ非贫困县ｎｏｎ⁃ｐｏｏｒｃｏｕｎｔｙ贫困县ｉｍｐｏｖｅｒｉｓｈｅｄｃｏｕｎｔｉｅｓ非贫困县ｎｏｎ⁃ｐｏｏｒｃｏｕｎｔｙ２００７２１４．２０５－７２３．９３９∗－０．１０８－０．０１７０．２７９∗∗∗－０．１５１∗２００８１７９．９８７－９０３．４５８∗－０．０８６－０．００４０．３０５∗∗∗－０．０６１２００９１４８．７８６－９５３．１９４∗－０．１０１∗０．０２５０．３２２∗∗∗－０．１３１２０１０１２６．４０５－１１７４．２９８∗－０．１１８∗０．０５９０．３５５∗∗∗－０．１６２∗２０１１－３１．９０５－１３５９．２９６∗－０．１１４∗∗０．０４４０．４０２∗∗∗－０．１４６∗２０１２－２１１．６１９－１５５６．０９３∗∗－０．１０３∗∗０．０４８０．４３０∗∗∗－０．１５１∗２０１３－３５４．８５７－１６４２．６５３∗∗－０．１０４∗∗０．０４３０．４２５∗∗∗－０．１５０∗２０１４－４６２．１４３－２０３４．７５５∗∗－０．１０５∗∗０．０４８０．４５９∗∗∗－０．１５３∗２０１５－１４００．４０５∗∗∗－２１０６．１９９∗∗－０．０９７∗∗０．０３６０．４７１∗∗∗－０．１６０∗２０１６－１５７１．２１４∗∗∗－２２６６．５４７∗∗－０．０９８∗∗０．０３５０．４６７∗∗∗－０．１５９∗２０１７－１６８９．９７６∗∗∗－２４５３．５５０∗∗－０．０９１∗∗０．０２６０．４６１∗∗∗－０．１５５∗２０１８ －２６２９．４８６∗∗ ０．０２５ －０．１５２∗㊀㊀由于横向乡乡比较中，不同贫困属性森林碳汇试点县无明显差异，因此本研究暂未列出㊂结果显示：在贫困县，项目实施前期，处理组和控制组的农村居民收入差值为正值但差异不显著，后期为负值，且差异显著；在非贫困县，２００７ ２０１８年处理组和控制组的农村居民收入差值始终为负值且差８５２㊀第４期罗顺兰，等：相对视角下森林碳汇项目农村经济福利效应异显著，这表明项目实施前期对贫困地区经济福利无明显影响，实施一段时期后降低了贫困地区的经济福利；而在非贫困地区实施森林碳汇项目始终降低着该地区的经济福利㊂在贫困县，２００７ ２０１８年处理组和控制组的城乡收入比差值始终为负值且差异基本显著；在非贫困县，处理组和控制组的城乡收入无明显差异㊂这表明在贫困县实施森林碳汇项目能缩小城乡收入差距，增大该地区的经济福利；而在非贫困县实施森林碳汇项目对城乡收入差距无影响㊂在贫困县，２００７ ２０１８年处理组和控制组的农村居民收入纵向比较存在显著差异，其差值始终为正值；在非贫困县，２００７ ２０１８年处理组和控制组的农村居民收入纵向比较差值始终为负值㊂这表明，在贫困地区实施森林碳汇项目能提升纵向比较中的主观经济福利；而在非贫困县实施森林碳汇项目却降低了纵向比较中的主观经济福利㊂２．３．３㊀不同民族属性由于中国是一个多民族的国家，民族地区和非民族地区存在着很大的经济社会发展环境差异，不同民族属性的县域实施森林碳汇项目的效应不同㊂为此，根据试点县是否为民族县探究森林碳汇项目对文化异质性农村地区经济福利效应的差异，同样采用ＰＳＭ方法进行对比分析㊂森林碳汇项目不同民族属性的异质性分析结果见表５㊂表５㊀不同民族属性处理组和控制组的平均参与效应Ｔａｂｌｅ５㊀Ａｖｅｒａｇｅｐａｒｔｉｃｉｐａｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔｓｂｅｔｗｅｅｎｔｒｅａｔｍｅｎｔｇｒｏｕｐａｎｄｃｏｎｔｒｏｌｇｒｏｕｐｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｅｔｈｎｉｃａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ年份ｙｅａｒ农村居民收入效应ｒｕｒａｌｒｅｓｉｄｅｎｔｓ ｉｎｃｏｍｅＡＴＴ横向城乡比较效应ｈｏｒｉｚｏｎｔａｌｕｒｂａｎｒｕｒａｌｃｏｍｐａｒｉｓｏｎＡＴＴ纵向比较效应ｌｏｎｇｉｔｕｄｉｎａｌｃｏｍｐａｒｉｓｏｎＡＴＴ民族县ｍｉｎｏｒｉｔｙｃｏｕｎｔｙ非民族县ｎｏｎ⁃ｅｔｈｎｉｃｃｏｕｎｔｙ民族县ｍｉｎｏｒｉｔｙｃｏｕｎｔｙ非民族县ｎｏｎ⁃ｅｔｈｎｉｃｃｏｕｎｔｙ民族县ｍｉｎｏｒｉｔｙｃｏｕｎｔｙ非民族县ｎｏｎ⁃ｅｔｈｎｉｃｃｏｕｎｔｙ２００７１１６．７６９ －０．０７９ ０．１８１∗∗∗－０．１３６２００８－３４．６９４－１０２３．４０５∗∗－０．０３９－０．０７００．２２７∗∗∗－０．２２１∗２００９４８．４９７－１３５３．５８９∗∗∗－０．０６００．０１００．２２６∗∗∗－０．２５７∗∗２０１００．４９２－１６６１．６４０∗∗∗－０．０５２０．０４７０．２４５∗∗∗－０．２２８∗∗２０１１－１６８．１７８－１９３４．４１６∗∗∗－０．０６９∗０．０４８０．２７３∗∗∗－０．２１１∗∗２０１２－４０５．７７８－２２３１．０３９∗∗∗－０．０５０．０４８０．２８２∗∗∗－０．１９５∗２０１３－５５７．６４２－２４５３．７７２∗∗∗－０．０５３０．０５２０．２６５∗∗∗ ２０１４－６９７．０３８ －０．０５３ ０．２８２∗∗∗－０．１９３２０１５－１３１２．６７５∗－３１８３．１５７∗∗－０．０５６０．０５７０．２９０∗∗∗－０．１９０２０１６－１４７３．９０６∗∗－３４１６．０４２∗∗－０．０５８０．０５８０．２８６∗∗∗－０．１８８２０１７－１６４１．２３３∗∗－３６４４．３０８∗∗－０．０６４∗０．０５５０．２８０∗∗∗－０．１８５２０１８－１７６６．６５６∗∗－３８８５．６４４∗∗－０．０６３∗０．０５３０．２７０∗∗∗㊀㊀表５可见，２００７ ２０１８年在民族县和非民族县处理组和控制组的农村居民收入差值几乎都为负值，且非民族县的差距远远大于民族县，这表明在民族县和非民族县实施森林碳汇项目都会使得农村居民绝对收入减少，而在非民族县的损失会更大㊂２００７ ２０１８年民族县内处理组和控制组的横向城乡比较差值始终为负值，表明在民族县实施森林碳汇项目可减小城乡收入差距，提高经济福利；非民族县内处理组和控制组的横向城乡无明显差异，可见，在非民族县实施森林碳汇项目对城乡收入差距无影响㊂２００７ ２０１８年民族县内处理组和控制组的纵向比较差值始终为正值，可见在民族县实施森林碳汇项目会提高该县纵向比较时的主观经济福利，使得该县经济福利增加；非民族县内处理组和控制组的纵向比较差值始终为负值，可见，在非民族县实施森林碳汇项目会降低该县的经济福利㊂２．４㊀考虑相对因素的福利效用与福利损失利用式（４） （６）得到森林碳汇项目试点县纵向比较㊁横向乡乡比较和横向城乡比较历年均值，结果见表６㊂横向城乡比较总体趋势为逐年降低趋势，表明森林碳汇试点县城乡差距逐年缩小，城乡经济协调发展在不断提升；横向乡乡比较变化趋势呈现出先增加后减少的倒 Ｕ 形趋势；纵向比较相较于上一年度森林碳汇项目试点县农村居民收入整体呈现上升趋势，且上升幅度表现为 小 大 小 ，由此说明森林碳汇试点县农村居民经济福利逐年增加㊂９５２。

第４７卷　第２期２０２１年６月内　蒙　古　林　业　科　技ＪｏｕｒｎａｌｏｆＩｎｎｅｒＭｏｎｇｏｌｉａＦｏｒｅｓｔｒｙＳｃｉｅｎｃｅ＆ＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＶｏｌ．４７Ｎｏ．２Ｊｕｎ．２０２１　收稿日期：２０２１－０１－１９ 修回日期：２０２１－０３－０３　作者简介：张南（１９６９—），女，内蒙古呼和浩特人，工程师，从事森林培育研究。

Ｅ－ｍａｉｌ：２１０１７８８４０８＠ｑｑ．ｃｏｍ　通讯作者：赵燕（１９６５—），女，内蒙古乌兰察布人，副研究员，从事森林培育研究。

Ｅ－ｍａｉｌ：７９８３９７１８９＠ｑｑ．ｃｏｍ内蒙古林科院树木园云杉属植物的物候特征张南，张海东，赵燕，曹恭祥，韩珊珊，杨溢文（内蒙古自治区林业科学研究院，内蒙古呼和浩特０１００１０）摘　要：于２０１６—２０１９年在内蒙古林科院树木园对１０种引种驯化云杉属植物的物候进行了初步观测和分析，以期为保存现有品种和继续引种驯化提供理论基础。

结果表明：１０种云杉属植物进入各个物候发生时间随年度不同出现波动，但物候发生顺序不变，基本在４月上旬进入顶芽萌动始期，４月中下旬进入展叶期，４月底５月初进入始花期，７月中下旬进入顶芽封顶始期，１０月上中旬种子进入成熟始期；１０种云杉属植物进入各个物候期发生时间存在差异，进入各个物候发生时间相对较早的是青海云杉、粗枝云杉，而相对较晚是北美蓝云杉。

关键词：云杉属；物候；内蒙古中图分类号：Ｓ７９１．１８ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００７－４０６６（２０２１）０２－３８－０５ＰｈｅｎｏｌｏｇｉｃａｌＣｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆＰｉｃｅａＳｐｅｃｉｅｓｉｎＡｒｂｏｒｅｔｕｍｏｆＩｎｎｅｒＭｏｎｇｏｌｉａＡｃａｄｅｍｙｏｆＦｏｒｅｓｔｒｙＺＨＡＮＧＮａｎ，ＺＨＡＮＧＨａｉ－ｄｏｎｇ，ＺＨＡＯＹａｎ，ＣＡＯＧｏｎｇ－ｘｉａｎｇ，ＨＡＮＳｈａｎ－ｓｈａｎ，ＹＡＮＧＹｉ－ｗｅｎ（ＩｎｎｅｒＭｏｎｇｏｌｉａＡｃａｄｅｍｙｏｆＦｏｒｅｓｔｒｙ，Ｈｏｈｈｏｔ０１００１０，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＩｎｏｒｄｅｒｔｏｐｒｏｖｉｄｅｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌｂａｓｉｓｆｏｒｐｒｅｓｅｒｖｉｎｇｔｈｅａｖａｉｌａｂｌｅＰｉｃｅａｓｐｅｃｉｅｓａｎｄｉｎｔｒｏｄｕｃｉｎｇｏｔｈｅｒｖａｒｉｅｔｉｅｓｏｆＰｉｃｅａｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｌｙ，ｔｈｅｐｈｅｎｏｌｏｇｉｃａｌｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆ１０ＰｉｃｅａｓｐｅｃｉｅｓｗｅｒｅｉｎｉｔｉａｌｌｙｏｂｓｅｒｖｅｄａｎｄａｎａｌｙｚｅｄｉｎＡｒｂｏｒｅｔｕｍｏｆＩｎｎｅｒＭｏｎｇｏｌｉａＡｃａｄｅｍｙｏｆＦｏｒｅｓｔｒｙｆｒｏｍ２０１６ｔｏ２０１９．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅｐｈｅｎｏｌｏｇｉｃａｌｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅｔｉｍｅｏｆ１０Ｐｉｃｅａｓｐｅｃｉｅｓｆｌｕｃｔｕａｔｅｄｉｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｙｅａｒｓ，ｂｕｔｔｈｅｐｈｅｎｏｌｏｇｉｃａｌｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅｓｅｑｕｅｎｃｅｏｆ１０Ｐｉｃｅａｓｐｅｃｉｅｓｄｉｄｎｏｔｃｈａｎｇｅ，ｗｉｔｈａｓｅｑｕｅｎｃｅｏｆｔｈｅｌｅａｆ－ｅｘｐａｎｓｉｏｎｐｅｒｉｏｄｉｎｂｅｇｉｎｎｉｎｇｏｆＡｐｒｉｌ，ｌｅａｆ－ｅｘｐａｎｓｉｏｎｐｅｒｉｏｄｉｎｍｉｄｄｌｅｔｏｌａｔｅＡｐｒｉｌ，ｔｈｅｅａｒｌｙｆｌｏｗｅｒｉｎｇｐｈａｓｅａｔｔｈｅｅｎｄｏｆＡｐｒｉｌａｎｄｂｅｇｉｎｎｉｎｇｏｆＭａｙ，ｔｈｅｂｉｎｄｉｎｇｏｆｔｅｒｍｉｎａｌｂｕｄｉｎｍｉｄｄｌｅｔｏｌａｔｅＪｕｌｙ，ａｎｄｓｅｅｄｍａｔｕｒａｔｉｏｎｐｅｒｉｏｄｆｒｏｍｅａｒｌｙｔｏｍｉｄｄｌｅｏｆＯｃｔｏｂｅｒ．Ｔｈｅｐｈｅｎｏｌｏｇｉｃａｌｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅｔｉｍｅｏｆ１０Ｐｉｃｅａｓｐｅｃｉｅｓｉｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｐｈｅｎｏｌｏｇｉｃａｌｐｅｒｉｏｄｓｗａｓｄｉｆｆｅｒｅｎｔ．ＴｈｅｐｈｅｎｏｌｏｇｉｃａｌｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅｔｉｍｅｉｎｅａｃｈｐｈｅｎｏｌｏｇｉｃａｌｐｅｒｉｏｄｗａｓｒｅｌａｔｉｖｅｌｙｅａｒｌｙｆｏｒＰｉｃｅａｃｒａｓｓｉｆｏｌｉａａｎｄＰ．ａｓｐｅｒａｔａ，ａｎｄｒｅｌａｔｉｖｅｌｙｌａｔｅｆｏｒＰ．ｐｕｎｇｅｎｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＰｉｃｅａＬ．；ｐｈｅｎｏｌｏｇｙ；ＩｎｎｅｒＭｏｎｇｏｌｉａ 云杉属植物是世界上寿命较长的树种，约有４０种，中国有２０种９变种，是我国北方寒温带主要的针叶树种，抗逆性强，分布广泛，在我国的三北各地、西南地区及台湾均有分布或引种栽培［１－３］。

马尾松毛虫白僵病流行在空间轴上的动态变化
高丙利
【期刊名称】《中南林业科技大学学报》
【年(卷),期】1994(000)002
【摘要】在对林间白僵菌宿存场所、松毛虫种群密度和针叶含水量等进行野外调查和室内测定的基础上，用遂步回归分析方法，建立了空间状态马尾松毛虫白僵病流行的主因素相关模型，并应模糊聚类方法，对白僵病的流行程度进行了划分，揭示了白僵病在林间流行所必备的寄主、病原和环境间的相互作用关系，为马尾松毛虫白僵病流行的预测提供了理论依据。

【总页数】1页(P102)
【作者】高丙利
【作者单位】不详;不详
【正文语种】中文
【中图分类】S767.32
【相关文献】
1.马尾松毛虫空间分布型及其在实践上的应用 [J], 李友恭
2.马尾松林昆虫群落与松毛虫白僵病流行的关系 [J], 高丙利
3.用棉铃虫生产的马尾松毛虫质型多角体病毒对马尾松毛虫的毒力 [J], 曾陈湘;吴若光
4.不同龄期马尾松毛虫幼虫二维空间分布格局 [J], 刘江平;李密
D遥感数据研究马尾松毛虫灾害空间扩散规律 [J], 秦江林;杨秀好;符合;雷秀峰;罗同基;;;;;
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第40卷第1期2021年2月中国岩溶Vol.40No.1Feb.2021CARSOLOGICASINICA九寨沟景区“8∙8”地震前后及钙华生境保育修复后植被和水系的动态变化陈云1，董发勤2，韩颖1，王卫红2，3，代群威2，赵学钦2，4，王富东2，4（1.西南科技大学生命科学与工程学院，四川绵阳621010；2.西南科技大学环境与资源学院，四川绵阳621010；3.国家遥感中心绵阳科技城分部，四川绵阳621010；4.西南科技大学国土资源利用研究所，四川绵阳621010）摘要：利用Landsat -8、高分1号、2号等卫星影像，评估九寨沟核心钙华景点及整个景区在“8∙8”地震前、后和钙华生境保育修复后植被覆盖度、土壤湿度、森林面积和水系面积的动态变化。

结果显示：人工为辅、自然为主的钙华保育修复后钙华核心景点和整个景区的高植被、中低植被、低植被覆盖面积均有了显著增加，裸地生态类型仍存在，但呈逐年减少趋势，中植被覆盖类型较震后和震前减少；保育后第二年，湿润和很湿润面积、总森林面积和水系面积比震前和震后都有大幅增加，高植被覆盖度面积、森林面积和水系面积间存在正相关关系，可能是由于人工干预下原生境快速恢复，提高了植被覆盖面积，植被的蒸散和截流作用进一步影响了流域的水文过程，促进了水系面积的恢复。

关键词：九寨沟；“8∙8”地震；植被恢复；钙华保育；水系恢复中图分类号:X171.4；P642.25文献标识码:A文章编号:1001-4810（2021）01-0068-09开放科学（资源服务）标识码（OSID ）：0引言原生境的丧失是物种灭绝的最重要原因［1］，原生境破坏后的快速恢复是保护该生境物种丰富度和种群数量的有效手段。

钙华作为九寨沟的典型景观，其所形成的独特生境为属地植物提供了特殊的生长和繁殖场所，而另一方面，植物的水源涵养功能也为钙华的发育提供了必要条件。

九寨沟“8∙8”地震对核心钙华景点的原生境造成了大范围的破坏，导致许多植物震损。

２０２４／０４０（０５）：１４１８ １４２８ＡｃｔａＰｅｔｒｏｌｏｇｉｃａＳｉｎｉｃａ　岩石学报ｄｏｉ：１０．１８６５４／１０００ ０５６９／２０２４．０５．０５刘佳，宋艾，张馨文等．２０２４．吉隆盆地中中新世以来孢粉组合及古环境演化．岩石学报，４０（０５）：１４１８－１４２８，ｄｏｉ：１０．１８６５４／１０００－０５６９／２０２４．０５．０５吉隆盆地中中新世以来孢粉组合及古环境演化刘佳１　宋艾１　张馨文１　高毅２　陈琳琳３　刘宾绪２，４　苏涛１，２ＬＩＵＪｉａ１，ＳＯＮＧＡｉ１，ＺＨＡＮＧＸｉｎＷｅｎ１，ＧＡＯＹｉ２，ＣＨＥＮＬｉｎＬｉｎ３，ＬＩＵＢｉｎＸｕ２，４ａｎｄＳＵＴａｏ１，２１ 自然资源部深时地理环境重建与应用重点实验室，沉积地质研究院，成都理工大学　６１００５９２ 中国科学院西双版纳热带植物园热带森林生态学重点实验室，勐腊　６６６３０３３ 布里斯托大学地理科学学院，布里斯托　ＢＳ８１ＱＵ４ 云南大学地球科学学院，昆明　６５０５００１ ＭＮＲＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＤｅｅｐ－ｔｉｍｅＧｅｏｇｒａｐｈｙａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔＲｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＳｅｄｉｍｅｎｔａｒｙＧｅｏｌｏｇｙ，ＣｈｅｎｇｄｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｃｈｅｎｇｄｕ６１００５９，Ｃｈｉｎａ２ ＣＡＳＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＴｒｏｐｉｃａｌＦｏｒｅｓｔＥｃｏｌｏｇｙ，ＸｉｓｈｕａｎｇｂａｎｎａＴｒｏｐｉｃａｌＢｏｔａｎｉｃａｌＧａｒｄｅｎ，ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｍｅｎｇｌａ６６６３０３，Ｃｈｉｎａ３ ＳｃｈｏｏｌｏｆＧｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌＳｃｉｅｎｃｅｓ，ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＢｒｉｓｔｏｌ，ＢｒｉｓｔｏｌＢＳ８１ＱＵ，ＵＫ４ ＳｃｈｏｏｌｏｆＥａｒｔｈＳｃｉｅｎｃｅｓ，ＹｕｎｎａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｋｕｎｍｉｎｇ６５０５００，Ｃｈｉｎａ２０２４ ０１ ２３收稿，２０２４ ０３ １５改回ＬｉｕＪ，ＳｏｎｇＡ，ＺｈａｎｇＸＷ，ＧａｏＹ，ＣｈｅｎＬＬ，ＬｉｕＢＸａｎｄＳｕＴ ２０２４ ＰａｌｙｎｏｌｏｇｉｃａｌａｓｓｅｍｂｌａｇｅｓａｎｄｐａｌｅｏｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｅｖｏｌｕｔｉｏｎｉｎｔｈｅＧｙｉｒｏｎｇＢａｓｉｎｓｉｎｃｅＭｉｄｄｌｅＭｉｏｃｅｎｅ．ＡｃｔａＰｅｔｒｏｌｏｇｉｃａＳｉｎｉｃａ，４０（５）：１４１８－１４２８，ｄｏｉ：１０．１８６５４／１０００ ０５６９／２０２４．０５．０５Ａｂｓｔｒａｃｔ ＴｈｅｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄｅｖｏｌｕｔｉｏｎｏｆｔｈｅＨｉｍａｌａｙａｏｒｏｇｅｎｙ，ｒｅｓｕｌｔｅｄｆｒｏｍｔｈｅｃｏｌｌｉｓｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅＩｎｄｉａｎａｎｄＥｕｒａｓｉａｎｐｌａｔｅｓ，ｈａｓｌｏｎｇｃａｐｔｉｖａｔｅｄｒｅｓｅａｒｃｈｅｒｓｉｎｅａｒｔｈａｎｄｌｉｆｅｓｃｉｅｎｃｅｓ ＬａｔｅＣｅｎｏｚｏｉｃｆｌｕｖｉｏ ｌａｃｕｓｔｒｉｎｅｓｅｄｉｍｅｎｔａｒｙｂａｓｉｎｓ，ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄａｌｏｎｇｔｈｅＳｏｕｔｈｅｒｎＴｉｂｅｔＤｅｔａｃｈｍｅｎｔＳｙｓｔｅｍｏｎｔｈｅｎｏｒｔｈｅｒｎｓｌｏｐｅｏｆｔｈｅＨｉｍａｌａｙａ，ｈａｖｅｄｏｃｕｍｅｎｔｅｄｔｈｅｅｖｏｌｕｔｉｏｎｏｆｔｈｅｏｒｏｇｅｎｙａｎｄｐａｌｅｏｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｃｈａｎｇｅｓ ＴｈｉｓｓｔｕｄｙｐｒｅｓｅｎｔｓｐａｌｙｎｏｌｏｇｉｃａｌａｎａｌｙｓｉｓｏｎｔｈｅＤａｎｚｅｎｇｚｈｕｋａｎｇＦｏｒｍａｔｉｏｎ，ＷｏｍａＦｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄＧｏｎｇｂａＦｏｒｍａｔｉｏｎｉｎｔｈｅＧｙｉｒｏｎｇＢａｓｉｎｉｎｔｈｅｃｅｎｔｒａｌＨｉｍａｌａｙａ，ｔｏｅｘｐｌｏｒｅｔｈｅｓｅｄｉｍｅｎｔａｒｙｓｔｒａｔｉｇｒａｐｈｙｏｆｔｈｅｂａｓｉｎａｎｄｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｅｓｏｆＨｉｍａｌａｙａｕｐｌｉｆｔａｎｄｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｅｆｆｅｃｔｓ Ｂａｓｅｄｏｎｐａｌｙｎｏｌｏｇｉｃａｌａｎａｌｙｓｉｓ，ｔｈｅｄｅｐｏｓｉｔｉｏｎａｇｅｏｆｔｈｅＤａｎｚｅｎｇｚｈｕｋａｎｇＦｏｒｍａｔｉｏｎｉｓｒｅｖｉｓｅｄｔｏｔｈｅＭｉｄｄｌｅＭｉｏｃｅｎｅ ＰａｌｙｎｏｌｏｇｉｃａｌａｓｓｅｍｂｌａｇｅｓｒｅｖｅａｌｔｈａｔｓｉｎｃｅＭｉｄｄｌｅＭｉｏｃｅｎｅ，ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｉｎｔｈｅＧｙｉｒｏｎｇＢａｓｉｎｈａｓｔｒａｎｓｉｔｉｏｎｅｄｆｒｏｍａｍｉｘｅｄｃｏｎｉｆｅｒｏｕｓａｎｄｂｒｏａｄ ｌｅａｖｅｄｆｏｒｅｓｔｔｏｓｐａｒｓｅｗｏｏｄｌａｎｄｓａｎｄｇｒａｓｓｌａｎｄｓｉｎＬａｔｅＭｉｏｃｅｎｅ Ｓｕｂｓｅｑｕｅｎｔｌｙ，ｄｕｒｉｎｇｔｈｅｌａｔｅＬａｔｅＭｉｏｃｅｎｅａｎｄＰｌｉｏｃｅｎｅ，ｉｔｅｖｏｌｖｅｄｉｎｔｏａｌｐｉｎｅｍｅａｄｏｗｓ，ｅｖｅｎｔｕａｌｌｙｆｏｒｍｉｎｇｔｈｅｐｒｅｓｅｎｔ ｄａｙａｌｐｉｎｅｓｈｒｕｂａｎｄｍｅａｄｏｗｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｓｉｎｃｅｔｈｅＥａｒｌｙＰｌｅｉｓｔｏｃｅｎｅ ＰａｌｅｏｅｌｅｖａｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓｒｅｓｕｌｔｓｉｎｄｉｃａｔｅｔｈａｔｔｈｅｅｌｅｖａｔｉｏｎｏｆｔｈｅＧｙｉｒｏｎｇＢａｓｉｎｈａｓｒｅｍａｉｎｅｄｒｅｌａｔｉｖｅｌｙｓｉｍｉｌａｒｔｏｔｈｅｐｒｅｓｅｎｔｅｌｅｖａｔｉｏｎｓｉｎｃｅＭｉｄｄｌｅＭｉｏｃｅｎｅ，ｗｉｔｈｎｏｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｕｐｌｉｆｔｄｕｒｉｎｇｔｈｅｄｅｐｏｓｉｔｉｏｎｏｆｔｈｅＤａｎｚｅｎｇｚｈｕｋａｎｇＦｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄＷｏｍａＦｏｒｍａｔｉｏｎＫｅｙｗｏｒｄｓ Ｈｉｍａｌａｙａ；Ｐａｌｙｎｏｌｏｇｉｃａｌａｎａｌｙｓｉｓ；Ｐａｌｅｏｅｌｅｖａｔｉｏｎ；Ｐａｌｅｏｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ摘　要 喜马拉雅造山带是印度与欧亚大陆碰撞的产物，其形成和演化历史一直以来都是地球科学和生命科学研究的焦点。

第４４卷第７期２０２４年４月生态学报ＡＣＴＡＥＣＯＬＯＧＩＣＡＳＩＮＩＣＡＶｏｌ．４４，Ｎｏ．７Ａｐｒ．，２０２４基金项目：第二次青藏高原综合科学考察研究项目（２０１９ＱＺＫＫ０６０６）；国家自然科学基金重大项目（４２１９２５８０，４２１９２５８１）收稿日期：２０２２⁃１１⁃１６；㊀㊀网络出版日期：２０２４⁃０１⁃１２∗通讯作者Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇａｕｔｈｏｒ．Ｅ⁃ｍａｉｌ：ｚｈｕｗｑ７５＠ｂｎｕ．ｅｄｕ．ｃｎＤＯＩ：１０．２０１０３／ｊ．ｓｔｘｂ．２０２２１１１６３３０８张慧，朱文泉，史培军，赵涔良，刘若杨，唐海萍，王静爱，何邦科．青藏高原各主要植被类型特征及环境差异．生态学报，２０２４，４４（７）：２９５５⁃２９７０．ＺｈａｎｇＨ，ＺｈｕＷＱ，ＳｈｉＰＪ，ＺｈａｏＣＬ，ＬｉｕＲＹ，ＴａｎｇＨＰ，ＷａｎｇＪＡ，ＨｅＢＫ．ＴｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓｏｆｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓａｎｄｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓａｍｏｎｇｍａｉｎｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｔｙｐｅｓｏｎｔｈｅＱｉｎｇｈａｉ⁃ＴｉｂｅｔＰｌａｔｅａｕ．ＡｃｔａＥｃｏｌｏｇｉｃａＳｉｎｉｃａ，２０２４，４４（７）：２９５５⁃２９７０．青藏高原各主要植被类型特征及环境差异张㊀慧１，２，４，朱文泉１，２，４，∗，史培军３，４，５，赵涔良１，２，４，刘若杨１，２，４，唐海萍４，王静爱４，何邦科１，２，４１北京师范大学遥感科学国家重点实验室，北京㊀１００８７５２北京师范大学地理科学学部北京市陆表遥感数据产品工程技术研究中心，北京㊀１００８７５３北京师范大学应急管理部教育部减灾与应急管理研究院，北京㊀１００８７５４北京师范大学地理科学学部，北京㊀１００８７５５青海省人民政府北京师范大学高原科学与可持续发展研究院，西宁㊀８１００１６摘要：青藏高原高海拔引起的地形㊁气候和土壤空间差异造就了其独特的植被类型及其空间变化，当前研究缺乏针对青藏高原全域范围内各植被类型特征和环境差异的定量与系统性分析㊂针对青藏高原特殊的地理环境和植被类型，选用植被㊁地形㊁土壤㊁气候４个维度共计５８个空间化指标，采用频数分布统计方法对这些指标开展了定量分析，系统揭示了青藏高原全域范围内各主要植被类型的特征及环境差异㊂通过定量分析发现，大部分的环境及植被特征指标对青藏高原各主要植被类型的区分度较高，其中，遥感归一化植被指数㊁植被净初级生产力㊁裸地覆盖度㊁海拔㊁土壤温度㊁年最低温度㊁年总蒸散发７个指标对青藏高原各主要植被类型的区分度较高㊂揭示的青藏高原各主要植被类型的特征及环境差异，可提高灌丛和草地之间㊁各草地类型之间㊁高山苔原⁃垫状⁃稀疏植被与其他植被类型之间的可区分性，有助于解决青藏高原植被精细分类中广泛存在的灌丛和草地区分㊁草地类型细分㊁高山苔原⁃垫状⁃稀疏植被识别和山地垂直地带植被识别四个难点问题㊂研究结果一方面可服务于青藏高原的植被精细分类，另一方面也可服务于青藏高原的自然地带划分㊁生物多样性和生态系统功能评估㊁地表物质循环研究等㊂关键词：青藏高原；植被类型；环境特征；植被特征；频数分布统计ＴｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓｏｆｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓａｎｄｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓａｍｏｎｇｍａｉｎｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｔｙｐｅｓｏｎｔｈｅＱｉｎｇｈａｉ⁃ＴｉｂｅｔＰｌａｔｅａｕＺＨＡＮＧＨｕｉ１，２，４，ＺＨＵＷｅｎｑｕａｎ１，２，４，∗，ＳＨＩＰｅｉｊｕｎ３，４，５，ＺＨＡＯＣｅｎｌｉａｎｇ１，２，４，ＬＩＵＲｕｏｙａｎｇ１，２，４，ＴＡＮＧＨａｉｐｉｎｇ４，ＷＡＮＧＪｉｎｇᶄａｉ４，ＨＥＢａｎｇｋｅ１，２，４１ＳｔａｔｅＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇＳｃｉｅｎｃｅ，ＢｅｉｊｉｎｇＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００８７５，Ｃｈｉｎａ２ＢｅｉｊｉｎｇＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＲｅｓｅａｒｃｈＣｅｎｔｅｒｆｏｒＧｌｏｂａｌＬａｎｄＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇＰｒｏｄｕｃｔｓ，ＦａｃｕｌｔｙｏｆＧｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌＳｃｉｅｎｃｅ，ＢｅｉｊｉｎｇＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００８７５，Ｃｈｉｎａ３ＡｃａｄｅｍｙｏｆＤｉｓａｓｔｅｒＲｅｄｕｃｔｉｏｎａｎｄＥｍｅｒｇｅｎｃｙＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，ＭｉｎｉｓｔｒｙｏｆＥｍｅｒｇｅｎｃｙＭａｎａｇｅｍｅｎｔ＆ＭｉｎｉｓｔｒｙｏｆＥｄｕｃａｔｉｏｎ，ＢｅｉｊｉｎｇＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００８７５，Ｃｈｉｎａ４ＦａｃｕｌｔｙｏｆＧｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌＳｃｉｅｎｃｅ，ＢｅｉｊｉｎｇＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００８７５，Ｃｈｉｎａ５ＡｃａｄｅｍｙｏｆＰｌａｔｅａｕＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＳｕｓｔａｉｎａｂｉｌｉｔｙ，ＰｅｏｐｌｅᶄｓＧｏｖｅｒｎｍｅｎｔｏｆＱｉｎｇｈａｉＰｒｏｖｉｎｃｅａｎｄＢｅｉｊｉｎｇＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉｎｉｎｇ８１００１６，ＣｈｉｎａＡｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｅｓｐａｔｉａｌｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓｏｆｔｈｅＱｉｎｇｈａｉ⁃ＴｉｂｅｔＰｌａｔｅａｕｉｎｔｅｒｒａｉｎ，ｃｌｉｍａｔｅａｎｄｓｏｉｌｃａｕｓｅｄｂｙｔｈｅｈｉｇｈａｌｔｉｔｕｄｅｈａｖｅｒｅｓｕｌｔｅｄｉｎｔｈｅｕｎｉｑｕｅｓｐｅｃｉｅｓａｎｄｓｐａｔｉａｌｐａｔｔｅｒｎｓｏｆｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｅｘｉｓｔｉｎｇｒｅｓｅａｒｃｈｌａｃｋｓｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ，６５９２㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４４卷㊀ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ，ａｎｄｓｙｓｔｅｍａｔｉｃａｎａｌｙｓｉｓｔｏｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓｉｎｔｈｅｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓａｎｄｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｏｆｖａｒｉｏｕｓｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｔｙｐｅｓ，ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙｆｏｒｔｈｅｅｎｔｉｒｅＱｉｎｇｈａｉ⁃ＴｉｂｅｔＰｌａｔｅａｕ．ＴｏａｄｄｒｅｓｓｔｈｉｓｉｓｓｕｅｉｎｔｈｅｕｎｉｑｕｅｇｅｏｇｒａｐｈｉｃｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｎｄｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｔｙｐｅｓｏｆｔｈｅＱｉｎｇｈａｉ⁃ＴｉｂｅｔＰｌａｔｅａｕ，ｔｈｉｓｓｔｕｄｙｕｔｉｌｉｚｅｄａｗｉｄｅａｒｒａｙｏｆ５８ｓｐａｔｉａｌｉｎｄｉｃａｔｏｒｓ，ｏｒｇａｎｉｚｅｄｉｎｔｏｆｏｕｒｄｉｍｅｎｓｉｏｎｓ：ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ，ｔｏｐｏｇｒａｐｈｙ，ｓｏｉｌ，ａｎｄｃｌｉｍａｔｅ．Ｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅｒｉｇｏｒｏｕｓａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｆｒｅｑｕｅｎｃｙｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｍｅｔｈｏｄｓ，ａｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅａｎａｌｙｓｉｓｗａｓｃｏｎｄｕｃｔｅｄｔｏｓｙｓｔｅｍａｔｉｃａｌｌｙｕｎｖｅｉｌｔｈｅｄｉｓｔｉｎｇｕｉｓｈｉｎｇｏｆｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓａｎｄｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓａｍｏｎｇｔｈｅｐｒｉｍａｒｙｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｔｙｐｅｓａｃｒｏｓｓｔｈｅＱｉｎｇｈａｉ⁃ＴｉｂｅｔＰｌａｔｅａｕ．ＴｈｅｒｅｓｕｌｔｓｏｆｔｈｉｓｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅａｎａｌｙｓｉｓｈａｖｅｒｅｖｅａｌｅｄｔｈａｔａｍａｊｏｒｉｔｙｏｆｔｈｅｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌａｎｄｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｉｎｄｉｃａｔｏｒｓｅｘｈｉｂｉｔａｈｉｇｈｌｅｖｅｌｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎａｍｏｎｇｔｈｅｐｒｉｍａｒｙｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｔｙｐｅｓｆｏｕｎｄｏｎｔｈｅＱｉｎｇｈａｉ⁃ＴｉｂｅｔＰｌａｔｅａｕ．Ｎｏｔａｂｌｙ，ｓｅｖｅｎｋｅｙｉｎｄｉｃａｔｏｒｓ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｇｔｈｅｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｎｏｒｍａｌｉｚｅｄｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｉｎｄｅｘ，ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｎｅｔｐｒｉｍａｒｙｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ，ｂａｒｅｌａｎｄｃｏｖｅｒａｇｅ，ｅｌｅｖａｔｉｏｎ，ｓｏｉｌｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ，ａｎｎｕａｌｍｉｎｉｍｕｍｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ，ａｎｄａｎｎｕａｌｔｏｔａｌｅｖａｐｏｔｒａｎｓｐｉｒａｔｉｏｎ，ｅｘｈｉｂｉｔｐａｒｔｉｃｕｌａｒｌｙｅｘｃｅｐｔｉｏｎａｌｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｏｒｙｐｏｗｅｒｉｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚｉｎｇｔｈｅｓｅｄｉｖｅｒｓｅｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｔｙｐｅｓ．ＴｈｅｆｉｎｄｉｎｇｓｏｆｔｈｉｓｓｔｕｄｙｐｒｏｖｉｄｅｃｒｉｔｉｃａｌｉｎｓｉｇｈｔｓｉｎｔｏｔｈｅｕｎｉｑｕｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓａｎｄｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｄｉｓｐａｒｉｔｉｅｓｗｉｔｈｉｎｔｈｅｍａｊｏｒｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｔｙｐｅｓａｃｒｏｓｓｔｈｅＱｉｎｇｈａｉ⁃ＴｉｂｅｔＰｌａｔｅａｕ．Ｍｏｒｅｏｖｅｒ，ｔｈｅｙｏｆｆｅｒａｐａｔｈｗａｙｔｏｅｎｈａｎｃｅｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｔｙｐｅｓｔｈａｔｈａｖｅｈｉｓｔｏｒｉｃａｌｌｙｂｅｅｎｃｈａｌｌｅｎｇｉｎｇｔｏｄｉｓｔｉｎｇｕｉｓｈ．Ｔｈｅｓｅｄｉｓｔｉｎｃｔｉｏｎｓｅｎｃｏｍｐａｓｓｓｅｐａｒａｔｉｎｇｓｈｒｕｂｌａｎｄｓｆｒｏｍｇｒａｓｓｌａｎｄｓ，ｐｒｏｖｉｄｉｎｇａｎｕａｎｃｅｄｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｖａｒｉｏｕｓｇｒａｓｓｌａｎｄｔｙｐｅｓ，ａｎｄｉｄｅｎｔｉｆｙｉｎｇａｌｐｉｎｅｔｕｎｄｒａ，ｃｕｓｈｉｏｎ，ａｎｄｓｐａｒｓｅｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ｉｔｉｓｈｅｌｐｆｕｌｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｆｏｕｒｄｉｆｆｉｃｕｌｔｐｒｏｂｌｅｍｓｏｆｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｉｎＱｉｎｇｈａｉ⁃ＴｉｂｅｔＰｌａｔｅａｕ：１）ｔｈｅｄｉｖｉｓｉｏｎｏｆｓｈｒｕｂｌａｎｄａｎｄｇｒａｓｓｌａｎｄ，２）ｔｈｅｓｕｂｄｉｖｉｓｉｏｎｏｆｇｒａｓｓｌａｎｄｔｙｐｅ，３）ｔｈｅｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆａｌｐｉｎｅｔｕｎｄｒａ，ｃｕｓｈｉｏｎ，ａｎｄｓｐａｒｓｅｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ，ａｎｄ４）ｔｈｅｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｍｏｕｎｔａｉｎｖｅｒｔｉｃａｌｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ．Ｔｈｅｏｕｔｃｏｍｅｓｏｆｔｈｉｓｒｅｓｅａｒｃｈｈａｖｅｔｈｅｐｏｔｅｎｔｉａｌｔｏｓｅｒｖｅｔｗｏｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｐｕｒｐｏｓｅｓ．Ｆｉｒｓｔ，ｔｈｅｙｃａｎｓｕｂｓｔａｎｔｉａｌｌｙａｄｖａｎｃｅｔｈｅｐｒｅｃｉｓｉｏｎｏｆｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｃｒｏｓｓｔｈｅＱｉｎｇｈａｉ⁃ＴｉｂｅｔＰｌａｔｅａｕ．Ｓｅｃｏｎｄ，ｔｈｅｙｃａｎｉｎｆｏｒｍｔｈｅｄｅｌｉｎｅａｔｉｏｎｏｆｎａｔｕｒａｌｚｏｎｅｓ，ａｉｄｉｎａｓｓｅｓｓｉｎｇｂｉｏｄｉｖｅｒｓｉｔｙａｎｄｅｃｏｓｙｓｔｅｍｆｕｎｃｔｉｏｎａｌｉｔｙ，ａｎｄｃｏｎｔｒｉｂｕｔｅｔｏｓｔｕｄｉｅｓｏｆｓｕｒｆａｃｅｍａｔｅｒｉａｌｃｙｃｌｉｎｇｉｎｔｈｉｓｈｉｇｈ－ａｌｔｉｔｕｄｅｒｅｇｉｏｎ．Ｉｎｓｕｍｍａｒｙ，ｔｈｉｓｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅａｎａｌｙｓｉｓｂｒｉｄｇｅｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｇａｐｉｎｏｕｒｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇｏｆｔｈｅＱｉｎｇｈａｉ⁃ＴｉｂｅｔＰｌａｔｅａｕᶄｓｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｄｉｖｅｒｓｉｔｙａｎｄｉｔｓｃｏｍｐｌｅｘｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｗｉｔｈｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｆａｃｔｏｒｓ．Ｂｙｅｎｈａｎｃｉｎｇｏｕｒａｂｉｌｉｔｙｔｏｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｅａｎｄｃｌａｓｓｉｆｙｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｔｙｐｅｓ，ｔｈｉｓｒｅｓｅａｒｃｈｉｓｐｏｉｓｅｄｔｏｍａｋｅｍｅａｎｉｎｇｆｕｌｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓｔｏｓｅｖｅｒａｌｓｔｕｄｉｅｓｏｎｔｈｅｅｃｏｌｏｇｙａｎｄｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｉｎｔｈｅＱｉｎｇｈａｉ⁃ＴｉｂｅｔＰｌａｔｅａｕ．ＫｅｙＷｏｒｄｓ：ｔｈｅＱｉｎｇｈａｉ⁃ＴｉｂｅｔＰｌａｔｅａｕ；ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｔｙｐｅｓ；ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ；ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ；ｆｒｅｑｕｅｎｃｙｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ环境差异造就了植被类型差异，青藏高原海拔变化引起的地形㊁气候及土壤空间差异造就了其独特的植被类型（如高寒草甸㊁高寒草原）及其空间变化（如植被垂直分异㊁干热河谷）［１ ３］㊂因此，青藏高原的植被类型及其特征与其生态环境密切相关㊂受青藏高原特殊的地理环境影响，其植被类型的遥感精细分类主要存在灌丛和草地区分㊁草地类型细分（细分为草原㊁草丛㊁草甸等）㊁高山苔原⁃垫状⁃稀疏植被（分布于森林或灌丛线以上㊁冰雪带以下，由苔原㊁垫状植被㊁稀疏植被构成的植物群落）识别和山地垂直地带植被识别四方面难点问题［４］，单纯依靠更优的遥感数据或分类方法难以解决这些问题，需更多的分类特征参与以提高它们之间的区分度，而植被的特征与环境差异可增强青藏高原各植被类型的可分性㊁提高分类的精细程度［５ ６］㊂此外，揭示青藏高原植被类型的特征及环境差异可为青藏高原物种多样性研究［７ ９］㊁地表物质循环研究［１０ １１］等提供理论支持㊂现有关于各植被类型的特征及环境差异研究大多聚焦于气候㊁地形特征中的某一个或少量环境和植被特征，缺乏针对青藏高原全域范围内各植被类型特征和环境差异的定量与系统性分析㊂当前相关研究可大体归为两大类：一是基于空间化环境或植被特征数据的非定量化植被类型差异应用研究［５，１２ １３］，二是基于实测数据㊁针对局域小范围的定量植被类型特征差异研究［１４ １５］㊂在基于空间化数据的定性研究方面，赵嘉玮等［１６］㊁杨亮等［１７］发现了青藏高原的植被和群落类型与年平均温度㊁年总降水量㊁土壤含水量㊁遥感植被指数等环境因子密切相关，且其空间特征差异明显；Ｘｕ和Ｚｈａｎｇ［５］㊁Ｚｈａｎｇ等［１２］㊁贾伟等［１８］的研究表明，在植被分类中使用地形特征（数字高程模型，ＤＥＭ）㊁气候特征（温度和降水）㊁土壤特征（土壤类型）㊁植被特征（归一化植被指数，ＮＤＶＩ）等，可以更有效地识别植被分布的空间细节㊁提高植被类型识别精度，但这些研究并未定量分析各植被类型的环境及植被特征差异，仅将这些特征作为辅助数据以提高植被分类精度㊂在基于站点观测数据的定量研究方面，杨新宇等［１９］㊁姚喜喜等［２０］㊁Ｗａｎｇ等［２］基于野外实测数据，对祁连山㊁青藏高原干旱区等局域小范围内植被群落的植被与环境特征差异研究结果表明，植被群落的类型和分布与草地群落盖度㊁地上生物量㊁土壤物质含量㊁土壤含水量等植被与环境特征有关，且分析了对群落类型和分布的解释度最高的特征指标，但这些研究仅反映了站点尺度而不是空间全域的特征差异㊂针对青藏高原特殊的地理环境和植被类型，非常有必要在现有研究基础上进一步开展各植被类型特征和环境差异的定量与系统性分析㊂为此，本研究基于空间化的环境及植被特征数据，采用频数分布统计方法对空间数据进行分析，旨在定量揭示青藏高原各主要植被类型在植被㊁地形㊁土壤㊁气候４个维度共计５８个指标上的差异，为利用这些环境及植被特征参与青藏高原的植被遥感精细分类㊁自然地带划分㊁生物多样性和生态系统功能评估㊁地表物质循环等研究提供理论依据㊂１㊀数据与方法１．１㊀研究区概况青藏高原平均海拔在４０００ｍ以上，其生态环境随海拔㊁纬度㊁经度等变化而呈现出巨大的空间差异，这一生态环境差异进一步导致了植被类型的变化（图１）㊂青藏高原大部分区域气候寒冷干燥㊁地形起伏大㊁土壤贫瘠且极度缺氧［２１ ２２］，与平原地区相比生态环境更为恶劣，这就决定了青藏高原的植被类型与平原植被类型有一定差异，青藏高原主要的植被类型是草甸㊁草原和高山苔原⁃垫状⁃稀疏植被，这些植被类型对生态环境的变化更为敏感［２３ ２４］㊂青藏高原具有地形起伏大且云雨多发㊁多种植被类型的特征相似（例如，草甸㊁草原与低矮灌丛）㊁高海拔区的植被稀疏等特点，这就决定了青藏高原遥感植被识别中存在多种问题［４］㊂１．２㊀数据及预处理１．２．１㊀青藏高原植被类型图（１）１ʒ１００万中国植被图１ʒ１００万中国植被图［２４］是２０世纪８０年代基于实地调查和专家知识生产的植被分类图，主要反映了２０世纪末的植被覆盖情况，其空间分辨率约为１ｋｍ㊂虽然各植被类型斑块的边缘区域可能发生了变化，但各植被类型分布的空间趋势没有发生变化㊂所以，１ʒ１００万中国植被图用作合成本研究植被类型数据的本底数据㊂（２）基于集成分类生产的青藏高原２０２０年植被现状图基于集成分类生产的青藏高原２０２０年植被现状图［４］集成了多个分类产品的优势，较１ʒ１００万中国植被图更能反映青藏高原的植被类型现状，其原始空间分辨为２５０ｍ，本研究通过众数聚合方法重采样为１ｋｍ㊂该植被图中植被型组的类别精度较高且其空间分辨率较高㊂所以，该植被现状图主要用于修正１ʒ１００万中国植被图中的植被类型变化㊂１．２．２㊀环境及植被特征数据本研究中所涉及的环境及植被特征数据主要分为植被㊁地形㊁土壤㊁气候４类，共５８个指标（表１）㊂除土壤物质含量（全氮㊁全磷㊁全钾含量）数据外，所有空间化的环境及植被特征数据均下载自ＧｏｏｇｌｅＥａｒｔｈＥｎｇｉｎｅ平台，土壤物质含量（全氮㊁全磷㊁全钾含量）数据下载自ＧＳＤＥ（ＧｌｏｂａｌＳｏｉｌＤａｔａｓｅｔｆｏｒｕｓｅｉｎＥａｒｔｈＳｙｓｔｅｍＭｏｄｅｌｓ，ｈｔｔｐ：／／ｇｌｏｂａｌｃｈａｎｇｅ．ｂｎｕ．ｅｄｕ．ｃｎ／ｒｅｓｅａｒｃｈ／ｓｏｉｌｗ）㊂所有数据均采用最近邻方法重采样至１ｋｍ，并计算２００１ ２０２０年共２０年的均值作为特征分析数据，但ＤＥＭ数据和土壤物质含量数据只有单年数据，故选用单年数据作为其特征分析数据㊂由于土壤特征相关数据中最顶层数据的准确性最高［２６］，且各土层的统计特征７５９２㊀７期㊀㊀㊀张慧㊀等：青藏高原各主要植被类型特征及环境差异㊀图１㊀青藏高原２０２０年植被现状图［４］Ｆｉｇ．１㊀ＴｈｅｓｔａｔｕｓｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｍａｐｆｏｒＱｉｎｇｈａｉ⁃ＴｉｂｅｔＰｌａｔｅａｕ上图沿用了青藏高原２０２０年植被现状图中的植被分类体系，是根据青藏高原植被分布特点和各植被类型遥感光谱可分性设计的分类体系；其中，植被现状图中的郁闭灌丛和稀疏灌丛合并为本文中的灌丛类型，植被现状图中的草地类型对应本文的草丛㊁草甸和草原较为相似，所以，在结果分析中仅列出最顶层的特征统计结果㊂１．３㊀方法为定量㊁系统地分析青藏高原各主要植被类型的特征及环境差异，本研究分两步开展：（１）提取各主要植被类型空间分布的核心区域，以确保用于后续分析的各植被类型中无其它植被类型被混分进来；（２）基于频８５９２㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４４卷㊀数分布统计方法定量分析各植被类型的特征与环境差异㊂表１㊀参与特征分析的环境及植被特征数据Ｔａｂｌｅ１㊀Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌａｎｄｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｄａｔａｐａｒｔｉｃｉｐａｔｉｎｇｉｎｆｅａｔｕｒｅａｎａｌｙｓｉｓ类别Ｔｙｐｅｓ数据Ｄａｔａ特征Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ数据源Ｄａｔａｓｏｕｒｃｅ分辨率Ｓｐａｔｉａｌｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ文献Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ植被Ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ叶面积指数叶面积指数ＭＯＤ１５Ａ２Ｈ（ｖ００６）５００ｍ［２５］净初级生产力净初级生产力ＭＯＤ１７Ａ３ＨＧＦ（ｖ００６）５００ｍ［２７］植被指数归一化植被指数ＭＯＤ１３Ｑ１（ｖ００６）２５０ｍ［２８］增强型植被指数植被覆盖度树冠覆盖度ＭＯＤ４４Ｂ（ｖ００６）２５０ｍ［２９］非树木植被覆盖度裸地覆盖度植被物候生长季开始日期ＭＣＤ１２Ｑ２（ｖ００６）５００ｍ［３０］生长季结束日期生长季长度地形ＴｅｒｒａｉｎＤＥＭ海拔ＳＲＴＭＤｉｇｉｔａｌＥｌｅｖａｔｉｏｎＤａｔａＶｅｒｓｉｏｎ４９０ｍ［３１］坡度坡向土壤Ｓｏｉｌ土壤温度第１层（０ ７ｃｍ）ＥＲＡ５＿ＬＡＮＤ／ＭＯＮＴＨＬＹ１１ｋｍ［３２］第２层（７ ２８ｃｍ）第３层（２８ １００ｃｍ）第４层（１００ ２８９ｃｍ）土壤含水量第１层（０ ７ｃｍ）ＥＲＡ５＿ＬＡＮＤ／ＭＯＮＴＨＬＹ１１ｋｍ［３２］第２层（７ ２８ｃｍ）第３层（２８ １００ｃｍ）第４层（１００ ２８９ｃｍ）土壤物质含量土壤含氮量（０ ４．５ｃｍ）ＧＳＤＥ１ｋｍ［２６］土壤含氮量（４．５ ９．１ｃｍ）土壤含氮量（９．１ １６．６ｃｍ）土壤含氮量（１６．６ ２８．９ｃｍ）土壤含氮量（２８．９ ４９．３ｃｍ）土壤含氮量（４９．３ ８２．９ｃｍ）土壤含氮量（８２．９ １３８．３ｃｍ）土壤含氮量（１３８．３ ２２９．６ｃｍ）土壤含磷量（０ ４．５ｃｍ）土壤含磷量（４．５ ９．１ｃｍ）土壤含磷量（９．１ １６．６ｃｍ）土壤含磷量（１６．６ ２８．９ｃｍ）土壤含磷量（２８．９ ４９．３ｃｍ）土壤含磷量（４９．３ ８２．９ｃｍ）土壤含磷量（８２．９ １３８．３ｃｍ）土壤含磷量（１３８．３ ２２９．６ｃｍ）土壤含钾量（０ ４．５ｃｍ）土壤含钾量（４．５ ９．１ｃｍ）土壤含钾量（９．１ １６．６ｃｍ）土壤含钾量（１６．６ ２８．９ｃｍ）土壤含钾量（２８．９ ４９．３ｃｍ）９５９２㊀７期㊀㊀㊀张慧㊀等：青藏高原各主要植被类型特征及环境差异㊀续表类别Ｔｙｐｅｓ数据Ｄａｔａ特征Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ数据源Ｄａｔａｓｏｕｒｃｅ分辨率Ｓｐａｔｉａｌｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ文献Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ土壤含钾量（４９．３ ８２．９ｃｍ）土壤含钾量（８２．９ １３８．３ｃｍ）土壤含钾量（１３８．３ ２２９．６ｃｍ）土壤有机碳（０ｃｍ）ＯｐｅｎＬａｎｄＭａｐＳｏｉｌＯｒｇａｎｉｃＣａｒｂｏｎＣｏｎｔｅｎｔ２５０ｍ［３３］土壤有机碳（１０ｃｍ）土壤有机碳（３０ｃｍ）土壤有机碳（６０ｃｍ）土壤有机碳（１００ｃｍ）土壤有机碳（２００ｃｍ）气候Ｃｌｉｍａｔｅ温度生长季平均温度（５ ９月）ＭＯＤ１１Ａ１（ｖ０６１）１ｋｍ［３４］年最高温度年最低温度降水量年总降水量ＥＲＡ５＿ＬＡＮＤ／ＭＯＮＴＨＬＹ１１ｋｍ［３２］蒸散发年总蒸散发ＭＯＤ１６Ａ２（ｖ００６）５００ｍ［３５］潜在蒸散发饱和水气压差饱和水气压差ＴｅｒｒａＣｌｉｍａｔｅ４６３８．３ｍ［３６］１．３．１㊀各主要植被类型空间分布的核心区提取本研究基于１ʒ１００万中国植被图中的植被分类原则，同时参考植被类型在环境及植被特征上的可区分性，设计了本研究的植被分类体系㊂其中，一级类（植被型组）分为森林㊁灌丛㊁草地㊁沼泽㊁高山苔原⁃垫状⁃稀疏植被㊁荒漠，二级类（植被型）将森林和草地进一步细分，森林细分为针叶林㊁针阔混交林㊁阔叶林三类，草地细分为草原㊁草甸㊁草丛三类㊂图２㊀各植被类型空间分布的内部核心区提取流程图㊀Ｆｉｇ．２㊀Ｆｌｏｗｃｈａｒｔｏｆｔｈｅｉｎｔｅｒｎａｌｃｏｒｅａｒｅａｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｆｏｒｅａｃｈｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｔｙｐｅ以１ʒ１００万中国植被图为基础数据㊁基于集成分类生产的青藏高原２０２０年植被现状图为修正数据，综合其两者的植被信息，取两植被数据的交集，合成代表现状的植被分类数据（图２）㊂其中，对于植被现状图分类系统中未细分的草地类别（草原㊁草甸和草丛），在筛选出植被现状图的草地类别的基础上，按照１ʒ１００万中国植被图中植被型信息划分出草原㊁草甸和草丛类别；对于植被现状图分类系统中缺少的荒漠类别，在筛选出植被现状图的其他类别的基础上，进一步筛选出１ʒ１００万中国植被图中的荒漠类别；对于植被现状图分类系统中有对应类别的森林㊁灌丛㊁沼泽和高山苔原⁃垫状⁃稀疏植被，则直接使用植被现状图中的植被类别㊂为保证类别的准确性，本研究假定植被分类数据中各植被类型空间分布的内部核心区准确性最高，因此运用数学形态学的腐蚀操作以提取各植被类型空间分布的内部核心区来分析其环境空间特征（图３），具体操作是针对每一种植被类型的各个图斑，将其边界均向内腐蚀１ｋｍ，然后选用腐蚀后的区域参与后续分析㊂基于此方法提取的各植被类型空间分布的内部核心区在空间上是广泛分布的，所以在一定程度上综合了青藏高原不同地理位置的植被分布的特征差异㊂青藏高原各主要植被类型内部核心区的像元数量如表２所示，但由于针阔混交林和草丛在青藏高原的分布面积很小，导致提取其内部核心区后样本数少于５０个，因此，本研究只分析除针阔混交林和草丛外的其他植被类型的特征统计结果㊂０６９２㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４４卷㊀图３㊀植被类型空间分布的核心区提取示意图（以针叶林为例）Ｆｉｇ．３㊀Ｓｃｈｅｍａｔｉｃｄｉａｇｒａｍｏｆｔｈｅｉｎｔｅｒｎａｌｃｏｒｅａｒｅａｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｆｏｒｅａｃｈｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｔｙｐｅ（Ｔａｋｅｔｈｅｎｅｅｄｌｅｌｅａｆｆｏｒｅｓｔｓ，ｆｏｒｅｘａｍｐｌｅ）表２㊀青藏高原各主要植被类型内部核心区的样本数量Ｔａｂｌｅ２㊀Ｓａｍｐｌｅｑｕａｎｔｉｔｙｏｆｔｈｅｉｎｔｅｒｎａｌｃｏｒｅａｒｅａｆｏｒｅａｃｈｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｔｙｐｅ植被类型Ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｔｙｐｅｓ针叶林Ｎｅｅｄｌｅｌｅａｆｆｏｒｅｓｔ针阔混交林Ｎｅｅｄｌｅｌｅａｆａｎｄｂｒｏａｄｌｅａｆｆｏｒｅｓｔ阔叶林Ｂｒｏａｄｌｅａｆｆｏｒｅｓｔ灌丛Ｓｃｒｕｂ草原Ｓｔｅｐｐｅ草丛Ｇｒａｓｓ⁃ｆｏｒｂｃｏｍｍｕｎｉｔｙ草甸Ｍｅａｄｏｗ沼泽Ｓｗａｍｐ高山苔原⁃垫状⁃稀疏植被Ａｌｐｉｎｅｔｕｎｄｒａ⁃ｃｕｓｈｉｏｎ⁃ｓｐａｒｓｅｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ荒漠Ｄｅｓｅｒｔ样本数量Ｓａｍｐｌｅｓｉｚｅ２９００１１０２３４８９５２３１３２５１７４４５０３３６９４１７９０３８６０４１５０２２０图４㊀青藏高原海拔特征的小提琴统计分析示意图㊀Ｆｉｇ．４㊀Ｓｃｈｅｍａｔｉｃｄｉａｇｒａｍｏｆｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌａｎａｌｙｓｉｓｂａｓｅｄｏｎｖｉｏｌｉｎｐｌｏｔ（ｔａｋｅａｌｔｉｔｕｄｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｎＱｉｎｇｈａｉ⁃ＴｉｂｅｔＰｌａｔｅａｕ，ｆｏｒｅｘａｍｐｌｅ）１．３．２㊀基于频数分布统计分析环境及植被特征本研究基于小提琴图来分析各主要植被类型环境与植被的频数分布特征，小提琴图是箱线图和核密度图的结合（图４），除了具有箱线图可比较多组数据间差异的功能外，还可展示数据分布区间内部的情况（小提琴图的宽度表示分布概率密度）㊂本研究针对每个环境或植被特征，均绘制了各植被类型对应的小提琴图，对比各植被类型小提琴图所展示的四分位数（下四分位数：所有样本点数据从小到大排列后第２５％的数值，上四分位数：所有样本点数据从小到大排列后第７５％的数值）㊁离散程度㊁分布差异等统计特征，定量分析各植被类型的特征及环境差异㊂２㊀结果２．１㊀各植被类型的特征及环境差异（１）各植被类型的植被特征差异从植被特征分植被类型统计结果（图５）来看，青藏高原各植被类型的净初级生产力㊁归一化植被指数㊁裸地覆盖度特征差异最为明显，叶面积指数㊁增强型植被指数㊁树冠植覆盖度㊁生长季开始日期和生长季长度次１６９２㊀７期㊀㊀㊀张慧㊀等：青藏高原各主要植被类型特征及环境差异㊀之，非树木植被覆盖度和生长季结束日期的特征差异最小㊂对比发现，叶面积指数在森林㊁草地各二级类之间图５㊀不同植被类型的植被特征统计结果Ｆｉｇ．５㊀Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｒｅｓｕｌｔｓｏｆｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｆｏｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｔｙｐｅｓ图中横坐标数字表示各植被类型，详见图例；生长季开始日期㊁生长季结束日期指标的纵坐标数据表示从２０２２年１月１日起第多少天；特征差异主要比较各植被类型在数据分布和四分位数上的差异，若各植被类型之间的数据分布和四分位数区间差异越大，则说明它们的特征差异越大，其余特征差异比较方法同理的特征差异明显；净初级生产力在除针叶林与针阔混交林外的其他各植被类型之间存在特征差异；对于植被指数来说，归一化植被指数对青藏高原各植被类型的区分度优于增强型植被指数，对青藏高原各植被类型的２６９２㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４４卷㊀特征差异明显；对于三个覆盖度特征来说，树冠植被覆盖度和非树木植被覆盖度在各一级类的特征差异较为明显，但树冠植被覆盖度对森林㊁草地植被型的区分度更好，裸地覆盖度对除高山苔原⁃垫状⁃稀疏植被和荒漠外的其他各植被类型的特征差异明显；对于植被物候特征来说，三个物候特征在森林和草地之间存在特征差异，其中，生长季结束日期的特征差异最小，生长季开始日期在森林㊁灌丛㊁草地和沼泽之间的特征差异明显，生长季长度在除草原㊁草甸和荒漠外的其他各植被类型之间存在特征差异㊂（２）各植被类型的地形特征差异从地形特征分植被类型统计结果（图６）来看，青藏高原各植被类型的海拔特征差异最为明显，坡度次之，坡向的特征差异最小㊂对比发现，海拔特征对应的各植被类型间特征差异明显，可区分青藏高原各主要植被类型；坡度特征对应的部分植被类型间存在差异，数据分布较海拔特征更为离散，但对沼泽类型的区分度较高，且可以辅助草地（包含草原和草甸）与沼泽类型的区分；坡向特征对应的各植被类型间分布差异小，对各植被类型的区分度较低㊂图６㊀不同植被类型的地形特征统计结果Ｆｉｇ．６㊀Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｒｅｓｕｌｔｓｏｆｔｅｒｒａｉｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｆｏｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｔｙｐｅｓ坡向的（０ʎ）指向正北，顺时针为正值，逆时针为负值，值域为－９０ʎ ２７０ʎ（３）各植被类型的土壤特征差异从土壤特征分植被类型统计结果（图７）来看，青藏高原各植被类型的土壤温度特征差异最为明显，土壤含水量次之，土壤物质含量的特征差异最小㊂对比发现，不同深度各土壤特征的频数分布统计特征基本一致，其中，土壤温度在阔叶林与其他各植被类型之间㊁灌丛与其他各草地类型之间㊁高山苔原⁃垫状⁃稀疏植被与其他各植被类型之间的特征差异明显；土壤含水量在各草地类型之间㊁沼泽与其他各植被类型之间㊁荒漠与其他各植被类型之间的特征差异明显；土壤物质含量特征数据离散或组间差异较小，对青藏高原各植被类型的区分度较小，但可用于辅助部分植被类型的划分，例如，土壤含磷总量特征可用于辅助阔叶林的划分㊂（４）各植被类型的气候特征差异从气候特征分植被类型统计结果（图８）来看，青藏高原各植被类型的年最低温度和年总蒸散发特征差异最为明显，生长季平均温度㊁年最高温度㊁年总降水量和饱和水气压差次之，潜在蒸散发的特征差异最小㊂对比发现，在三个温度特征中，年最低温度对青藏高原各植被类型区分度高，生长季平均温度在森林各二级类之间㊁荒漠与其他各植被类型之间的特征差异明显，年最高温度在荒漠与其他各植被类型之间的特征差异明显，年最低温度在阔叶林与其他植被类型之间㊁灌丛与其他各草地类型之间㊁高山苔原⁃垫状⁃稀疏植被与其他各植被类型之间的特征差异明显；年总降水量和年总蒸散发在森林㊁草地各二级类之间的特征差异明显；潜在蒸散发对应的各植被类型间分布差异小，特征差异较小；饱和水气压差对应的各植被类型间分布差异较小，但在森林各二级类之间的特征差异明显㊂３６９２㊀７期㊀㊀㊀张慧㊀等：青藏高原各主要植被类型特征及环境差异㊀图７㊀不同植被类型的土壤特征统计结果Ｆｉｇ．７㊀Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｒｅｓｕｌｔｓｏｆｓｏｉｌｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｆｏｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｔｙｐｅｓ因此，针对灌丛和草地区分问题，土壤温度㊁年最低温度㊁年总蒸散发㊁净初级生产力㊁植被指数（包含归一化植被指数和增强型植被指数）㊁树冠植被覆盖度七个指标在灌丛和草地类型之间的特征差异明显，可以提高灌丛和草地之间的区分度㊂针对草地类型细分的问题，海拔㊁土壤含水量㊁年总降水量㊁年总蒸散发㊁叶面积指数㊁净初级生产力㊁植被指数（包含归一化植被指数和增强型植被指数）㊁树冠植被覆盖度㊁裸地覆盖度十个指标在草原㊁草甸类型上的差异明显，可以提高草原和草甸之间的区分度㊂针对高山苔原⁃垫状⁃稀疏植被识别的问题，海拔㊁土壤温度㊁年最低温度㊁净初级生产力㊁植被指数（包含归一化植被指数和增强型植被指数）六个指标在高山苔原⁃垫状⁃稀疏植被与其他植被类型特征差异明显，可以增强高山苔原⁃垫状⁃稀疏植被与其他植被类型的区分度㊂进一步分析发现，海拔㊁土壤温度㊁年最低温度㊁年总蒸散发㊁净初级生产力㊁归一化植被指数㊁裸地覆盖度七个特征对大部分植被类型的区分度较高，可增强青藏高原各主要植被类型的区分度，即可用于增强山地垂直地带植被的区分度㊂２．２㊀青藏高原各植被类型在环境及植被特征上的数值范围通过频数分布特征分析发现，大多数环境及植被特征对青藏高原植被都有一定的区分度，而且，箱线图的下四分位数－上四分位数的数值范围可以用以区分各植被类型㊂表３列出了青藏高原各植被类型对应环境及植被特征的数值范围，可以定量标识出各植被类型的特征及环境差异，如针叶林主要分布在海拔３０３５ ３７０２ｍ的地带㊁阔叶林主要分布在海拔６５０ １４００ｍ的地带，灌丛的净初级生产力主要为０．１９ ０．３３ｋｇＣ／ｍ２㊁草甸的净初级生产力主要为０．１０ ０．２３ｋｇＣ／ｍ２㊂３㊀讨论３．１㊀青藏高原各主要植被类型的环境和植被特征在一些非青藏高原范围或青藏高原局部小范围的植被分类研究中，采用海拔㊁坡度㊁坡向等特征参与分４６９２㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４４卷㊀图８㊀不同植被类型的气候特征统计结果Ｆｉｇ．８㊀Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｒｅｓｕｌｔｓｏｆｃｌｉｍａｔｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｆｏｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｔｙｐｅｓ类［５，１２，３０］，发现他们有助于提高分类精度（相较于仅采用遥感光谱特征进行分类），但尚未对其在分类中的作用进行系统㊁定量化的分析，对环境及植被特征差异的认识和应用尚不充分㊂同时，由于青藏高原范围广阔㊁环境差异明显，不同区域㊁同一植被类型的植被与环境特征存在差异［１ ３］，因此，若要揭示青藏高原植被类型的特征及环境差异，需要集合青藏高原各个区域样本进行环境与植被特征分析，而本研究中提取的各植被类型空间分布的内部核心区在空间上是广泛分布的，且样本量丰富㊂例如，课题组通过对青藏高原实地考察发现，祁连山区的针叶林主要分布在海拔２８００ ３４００ｍ范围内，而在水热条件较好的横断山区，针叶林主要分布在海拔３５００ ３８００ｍ范围内㊂因此，本研究系统㊁定量地研究了青藏高原各植被类型的植被与环境特征，在宏观尺度上揭示不同植被类型之间的植被与环境特征差异，并发现大部分环境及植被特征对青藏高原部分植被类型之间的区分度较高，为解决相对复杂的青藏高原植被遥感分类问题，提供了更多差异化的分类特征，可服务于灌丛和草地区分㊁草地类型细分㊁高山苔原⁃垫状⁃稀疏植被识别和山地垂直地带植被识别等分类的难点问题㊂对于海拔变化跨度大㊁环境差异明显的整个青藏高原来说，并不是所有特征都能体现植被类型之间的特征差异㊂在非青藏高原范围或青藏高原局部小范围可以体现植被类型差异的坡向㊁土壤物质含量等特征，在青藏高原整体范围内的差异则较小㊂例如坡向特征，在山地植被分类中，坡向是区分植被类型的重要特征之。

第３９卷第２０期２０１９年１０月生态学报ＡＣＴＡＥＣＯＬＯＧＩＣＡＳＩＮＩＣＡＶｏｌ．３９，Ｎｏ．２０Ｏｃｔ．，２０１９基金项目：中国科学院科技服务网络计划（ＳＴＳ计划ＫＦＪ⁃ＳＴＳ⁃ＺＤＴＰ⁃０３６）；国家重点研发计划课题（２０１６ＹＦＣ０５０１９０１）；青海省创新平台建设专项（２０１７⁃ＺＪ⁃Ｙ２０）；青海省自然科学基金面上项目（２０１９⁃ＺＪ⁃９０８）收稿日期：２０１９⁃０８⁃３０；㊀㊀修订日期：２０１９⁃０９⁃２５∗通讯作者Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇａｕｔｈｏｒ．Ｅ⁃ｍａｉｌ：ｈｋｚｈｏｕ＠ｎｗｉｐｂ．ｃａｓ．ｃｎＤＯＩ：１０．５８４６／ｓｔｘｂ２０１９０８３０１８０３张骞，马丽，张中华，徐文华，周秉荣，宋明华，乔安海，王芳，佘延娣，杨晓渊，郭婧，周华坤．青藏高寒区退化草地生态恢复：退化现状㊁恢复措施㊁效应与展望．生态学报，２０１９，３９（２０）：７４４１⁃７４５１．ＺｈａｎｇＱ，ＭａＬ，ＺｈａｎｇＺＨ，ＸｕＷＨ，ＺｈｏｕＢＲ，ＳｏｎｇＭＨ，ＱｉａｏＡＨ，ＷａｎｇＦ，ＳｈｅＹＤ，ＹａｎｇＸＹ，ＧｕｏＪ，ＺｈｏｕＨＫ．ＥｃｏｌｏｇｉｃａｌｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎｏｆｄｅｇｒａｄｅｄｇｒａｓｓｌａｎｄｉｎＱｉｎｇｈａｉ⁃Ｔｉｂｅｔａｌｐｉｎｅｒｅｇｉｏｎ：Ｄｅｇｒａｄａｔｉｏｎｓｔａｔｕｓ，ｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎｍｅａｓｕｒｅｓ，ｅｆｆｅｃｔｓａｎｄｐｒｏｓｐｅｃｔｓ．ＡｃｔａＥｃｏｌｏｇｉｃａＳｉｎｉｃａ，２０１９，３９（２０）：７４４１⁃７４５１．青藏高寒区退化草地生态恢复：退化现状㊁恢复措施㊁效应与展望张㊀骞１，马㊀丽１，张中华１，徐文华１，周秉荣２，宋明华３，乔安海４，王㊀芳１，佘延娣１，杨晓渊１，郭㊀婧１，周华坤１，∗１中国科学院西北高原生物研究所，青海省寒区恢复生态学重点实验室，西宁㊀８１０００１２青海省气象科学研究所，西宁㊀８１０００１３中国科学院地理科学与资源研究所，北京㊀１００１０１４青海省草原总站，西宁㊀８１０００１摘要：青藏高寒区属于独特而典型的高原生态系统，草地生态系统作为其重要组成部分，在对高寒区生态安全以及农牧民生计的维系中，占有举足轻重的地位㊂目前，青藏高寒区的草地生态系统退化严重，因此该区退化草地的生态恢复工作是国家生态工作的重中之重㊂近年来，已有大量研究提出了各种有效的恢复手段，但缺乏因地制宜的系统性总结和论述㊂基于此，在已有研究的基础上，阐述了青藏高寒区退化草地现状，总结了高寒区各生态类型分区的主要生态问题，明确了不同集成技术与模式的适用区域和范围，同时对这些技术㊁措施和模式的恢复效果和恢复机制进行分析和讨论㊂并对未来高寒草地生态系统的研究进行了展望，以期为青藏高寒区退化草地的恢复治理㊁高寒草地生态系统结构和功能稳定性维系提供系统的理论基础与技术支撑㊂关键词：退化草地；生态恢复；综合治理；适应性恢复；恢复效应ＥｃｏｌｏｇｉｃａｌｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎｏｆｄｅｇｒａｄｅｄｇｒａｓｓｌａｎｄｉｎＱｉｎｇｈａｉ⁃Ｔｉｂｅｔａｌｐｉｎｅｒｅｇｉｏｎ：Ｄｅｇｒａｄａｔｉｏｎｓｔａｔｕｓ，ｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎｍｅａｓｕｒｅｓ，ｅｆｆｅｃｔｓａｎｄｐｒｏｓｐｅｃｔｓＺＨＡＮＧＱｉａｎ１，ＭＡＬｉ１，ＺＨＡＮＧＺｈｏｎｇｈｕａ１，ＸＵＷｅｎｈｕａ１，ＺＨＯＵＢｉｎｇｒｏｎｇ２，ＳＯＮＧＭｉｎｇｈｕａ３，ＱＩＡＯＡｎｈａｉ４，ＷＡＮＧＦａｎｇ１，ＳＨＥＹａｎｄｉ１，ＹＡＮＧＸｉａｏｙｕａｎ１，ＧＵＯＪｉｎｇ１，ＺＨＯＵＨｕａｋｕｎ１，∗１ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＲｅｓｔｏｒａｔｉｏｎＥｃｏｌｏｇｙｆｏｒＣｏｌｄＲｅｇｉｏｎｓＬａｂｏｒａｔｏｒｙｉｎＱｉｎｇｈａｉ，ＮｏｒｔｈｗｅｓｔＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＰｌａｔｅａｕＢｉｏｌｏｇｙ，ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｘｉｎｉｎｇ８１０００１，Ｃｈｉｎａ２ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌＳｃｉｅｎｃｅｏｆＱｉｎｇｈａｉＰｒｏｖｉｎｃｅ，Ｘｉｎｉｎｇ８１０００１，Ｃｈｉｎａ３ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＧｅｏｇｒａｐｈｉｃＳｃｉｅｎｃｅｓａｎｄＮａｔｕｒａｌＲｅｓｏｕｒｃｅｓＲｅｓｅａｒｃｈ，ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００１０１，Ｃｈｉｎａ４ＱｉｎｇｈａｉＰｒｏｖｉｎｃｉａｌＧｒａｓｓｌａｎｄＳｔａｔｉｏｎ，Ｘｉｎｉｎｇ８１０００１，ＣｈｉｎａＡｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｅＱｉｎｇｈａｉ⁃Ｔｉｂｅｔａｌｐｉｎｅｒｅｇｉｏｎｉｓａｔｙｐｉｃａｌｐｌａｔｅａｕｅｃｏｓｙｓｔｅｍｗｉｔｈｕｎｉｑｕｅｆｅａｔｕｒｅｓ．Ａｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｐａｒｔｏｆｔｈｅｇｒａｓｓｌａｎｄｅｃｏｓｙｓｔｅｍ，ｉｔｐｌａｙｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｒｏｌｅｉｎｔｈｅｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｓｅｃｕｒｉｔｙｏｆｔｈｅａｌｐｉｎｅｒｅｇｉｏｎａｎｄｔｈｅｌｉｖｅｌｉｈｏｏｄｏｆｆａｒｍｅｒｓａｎｄｈｅｒｄｓｍｅｎ．Ａｔｐｒｅｓｅｎｔ，ｔｈｅｇｒａｓｓｌａｎｄｅｃｏｓｙｓｔｅｍｉｎｔｈｅＱｉｎｇｈａｉ⁃Ｔｉｂｅｔａｌｐｉｎｅｒｅｇｉｏｎｉｓｓｅｒｉｏｕｓｌｙｄｅｇｒａｄｅｄ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎｏｆｄｅｇｒａｄｅｄｇｒａｓｓｌａｎｄｓｉｓｔｈｅｍａｉｎｐｒｉｏｒｉｔｙｉｎｔｈｉｓａｒｅａ．Ｉｎｒｅｃｅｎｔｙｅａｒｓ，ａｌａｒｇｅｎｕｍｂｅｒｏｆｓｔｕｄｉｅｓｐｒｏｐｏｓｅｄｖａｒｉｏｕｓｅｆｆｅｃｔｉｖｅｒｅｃｏｖｅｒｙｍｅｔｈｏｄｓ，ｂｕｔｔｈｅｒｅｉｓｎｏｓｙｓｔｅｍａｔｉｃｓｕｍｍａｒｙａｎｄｄｉｓｃｕｓｓｉｏｎｏｆｌｏｃａｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ．Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｓｅｆｉｎｄｉｎｇｓａｓｗｅｌｌａｓｏｎｔｈｅｒｅｌｅｖａｎｔｌｉｔｅｒａｔｕｒｅ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｅｘｐｌａｉｎｓｔｈｅｓｔａｔｕｓｏｆｄｅｇｒａｄｅｄｇｒａｓｓｌａｎｄｓｉｎｔｈｅａｌｐｉｎｅｒｅｇｉｏｎｏｆＱｉｎｇｈａｉ⁃Ｔｉｂｅｔｉｎｄｅｔａｉｌ，ｓｕｍｍａｒｉｚｅｓｔｈｅｍａｉｎｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｐｒｏｂｌｅｍｓｏｆｖａｒｉｏｕｓｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｔｙｐｅｓｉｎｔｈｉｓｒｅｇｉｏｎ，ａｎｄｃｌａｒｉｆｉｅｓｔｈｅｓｃｏｐｅｏｆａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓａｎｄｍｏｄｅｌｓ．Ｗｅａｎａｌｙｚｅｄａｎｄｄｉｓｃｕｓｓｅｄｔｈｅｒｅｃｏｖｅｒｙｍｅｃｈａｎｉｓｍｓｏｆｔｈｅｓｅｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ，ｍｅａｓｕｒｅｓ，ａｎｄｍｏｄｅｌｓ．ＦｕｔｕｒｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｆｔｈｅａｌｐｉｎｅｇｒａｓｓｌａｎｄｅｃｏｓｙｓｔｅｍｉｓｎｅｃｅｓｓａｒｙｉｎｏｒｄｅｒｔｏｐｒｏｖｉｄｅａｓｙｓｔｅｍａｔｉｃｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌｂａｓｉｓａｎｄｔｅｃｈｎｉｃａｌｓｕｐｐｏｒｔｆｏｒｔｈｅｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎａｎｄｃｏｎｔｒｏｌｏｆｄｅｇｒａｄｅｄｇｒａｓｓｌａｎｄｓｉｎａｌｐｉｎｅａｎｄｃｏｌｄｒｅｇｉｏｎｓｏｆＱｉｎｇｈａｉａｎｄＴｉｂｅｔ，ａｓｗｅｌｌａｓｔｏｅｎｓｕｒｅｔｈｅｓｔｒｕｃｔｕｒａｌａｎｄｆｕｎｃｔｉｏｎａｌｓｔａｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅａｌｐｉｎｅｇｒａｓｓｌａｎｄｅｃｏｓｙｓｔｅｍ．ＫｅｙＷｏｒｄｓ：ｄｅｇｒａｄｅｄｇｒａｓｓｌａｎｄ；ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎ；ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｔｒｅａｔｍｅｎｔ；ａｄａｐｔｉｖｅｒｅｃｏｖｅｒｙ；ｒｅｃｏｖｅｒｙｅｆｆｅｃｔ青藏高原是全球最大的高寒草地分布区，也是高寒生物资源的重要基因库［１］㊂高寒草地作为青藏高原主要的植被类型，对青藏高原的气候调节㊁水源涵养㊁土壤形成与保护等生态系统服务的维持有着重要影响，在保障区域生态安全格局和响应全球气候变化等方面发挥着重要的作用［２］㊂近年来，随着气候变化和人类活动对青藏高原影响的与日俱增，高寒草地的退化日趋严重，土地生产力也逐渐减低，对高寒草地生态系统服务功能的正常发挥造成严重威胁［３］㊂此外，高寒草地的退化也威胁着高寒地区的生物多样性［４⁃５］㊂因此，当前的退化高寒草地恢复问题给国家以及科学界带来了巨大的挑战，引起了广泛的关注［６⁃７］㊂针对目前现状，虽然已有大量的研究对高寒草地的退化恢复进行了探讨，并提出了一系列的恢复措施及技术［８⁃１０］，但在研究其退化现状和恢复措施机制等方面目前稍显薄弱㊂为此，本文依据高寒草地亚类的功能分区模型以及退化演替的分区特征［１１⁃１２］，将青藏高寒区的草地分为５个典型脆弱生态区（表１，图１），即三江源区㊁环青海湖及祁连山区㊁一江两河地区㊁藏北和那曲地区㊁川西和甘南地区㊂通过对以往研究文献的综合整理，明确各脆弱生态区的草地退化现状以及主要生态问题，探讨现有恢复措施的优劣及效应，以期对已有的生态恢复技术和模式进行优化㊁融合和集成，并对其中存在的问题进一步加以探讨和总结㊂表１㊀青藏高原草地类型的区域分布及主要特征Ｔａｂｌｅ１㊀ＴｈｅｒｅｇｉｏｎａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎａｎｄｍａｉｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｇｒａｓｓｌａｎｄｔｙｐｅｓｏｎＱｉｎｇｈａｉ⁃ＴｉｂｅｔＰｌａｔｅａｕ区域Ｒｅｇｉｏｎｓ典型胞弱生态区Ｔｙｐｉｃａｌｗｅａｋｅｃｏｌｏｇｉｅｓ海拔Ｅｌｅｖａｔｉｏｎ／ｍ草地面积Ｇｒａｓｓｌａｎｄａｒｅａ／ｈｍ２草地类型Ｇｒａｓｓｌａｎｄｔｙｐｅｓ植被特性Ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ青藏高原东部三江源区３５００ ４５００４９９１．８高寒草甸优势种为嵩草草甸，丰富度高，覆盖度高，产量低祁连山脉及环青海湖区域环青海湖及祁连山区２０００ ３５００９４３．５温带草地㊁高寒草地和高寒草甸丰富度高，覆盖度高，产量高西藏西南部一江两河地区４０００ ６０００１９１２．６温带山湖盆地和高寒草地植物密度富，草场质量低西藏西北部藏北和那曲地区４５００ ５３００４８４９．８高寒草地和沙漠物种多样性㊁植物密度和牧草产量低喜马拉雅山脉南部山谷川西和甘南地区１５００ ４５００３３８．５暖灌木草甸和山脉草甸丰富度高，覆盖度居中，产量低１㊀草地退化的表征及各典型脆弱生态区的恢复现状１．１㊀高寒草地退化的表征草地退化主要表现在２个层面：一是植被退化，表现为植被的高度㊁覆盖率㊁产量和质量下降；二是土壤生境退化，表现为土壤性质及微生物特性的发展方向不利于植被的生长㊂本质上，草地的退化是植被⁃土壤系统２４４７㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀３９卷㊀图１㊀典型脆弱生态区分布图Ｆｉｇ．１㊀Ｔｙｐｉｃａｌｆｒａｇｉｌｅｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｚｏｎｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｍａｐ的协同退化［１３⁃１５］㊂从植被退化角度来看，曹广民等［１６］认为高寒草地的植被退化大多都是由禾草 矮嵩草群落演替为嵩草群落，然后由嵩草群落转化杂类草，最后演变为黑土型次生裸地㊂赵贯锋等［６］认为随着高寒嵩草草甸退化，由莎草科和禾本科为主的植物演替为杂类草地㊂肖玉［１７］认为高寒草原退化过程中，群落优势种从青藏苔草演变为青藏苔草和高山嵩草并存，最后转为珠芽蓼和沙生风毛菊的杂类草地㊂周华坤等［１８］认为随着高寒草原退化程度加大，植被盖度㊁草地产量和质量以及草地上生物多样性逐渐下降㊂赵玉红等［１９］认为随着草地退化程度的加剧，群落水平的总生物量以及叶和茎的生物量明显减少㊂刘育红等［２０］认为高寒草甸群落中，植物优势度在草地退化演替格局中发生变化，莎草科㊁禾本科植物优势度总体随草地退化程度的加剧而降低，杂类草㊁豆科植物优势度总体随退化程度的加剧而逐渐增加㊂综上可知，植被退化的表征为优势种发生了明显的接替变化，植被的生产力㊁多样性㊁高度㊁覆盖率和质量等也随着草地退化程度的加剧而明显下降㊂因此，本文认为退化草地的植被变化会表现在植物群落的结构功能㊁生物生产以及质量等各个方面，所以可以结合植被各个方面的变化，通过建立合理的系统结构㊁内容构成㊁异质性等实现退化草地恢复的目标㊂从土壤生境退化角度来看，魏卫东等［２１］认为植被或植物群落发生变化的时候，必然会导致其生存环境中的土壤条件发生改变，草地退化情况以及与土壤因子的关系极其复杂㊂杨元武等［２２］认为不同退化梯度上土壤化学性质均发生变化，其中速效养分随退化程度的加剧明显减少㊂于宝政等［２３］认为在高原冷湿环境中退化草地表层㊁亚表层土壤团聚体的下降幅度随草地退化加剧均趋于显著提高㊂李建宏等［２４］认为随着退化程度的加剧，土壤中的固氮菌呈减少趋势㊂此外，草地退化导致高寒草地固氮性植物减少，从而降低土壤中有机氮含量，减少草地氮库［２５］㊂易湘生［２６］认为土壤持水量总体上随草地植被退化而减少㊂王学霞等［２７］认为草地退化显著降低了高寒草甸和草原土壤净硝化速率和净氨化速率㊂温军等［２８］认为随着高寒草原退化程度的增加，生长季土壤的呼吸速率先增加后降低，在中度退化程度下达到最高，而在重度退化程度下降至最低㊂综上，退化的草地土壤贫瘠，微生物群落减少，水分条件差，植物生长必要营养元素缺乏，植物⁃土壤协同作用减弱，从而导致土地退化加剧程度，陷入退化的恶性循环㊂因此，在退化草地恢复治理过程中，要关注对草地生产能力的恢复和提高㊂特别是草地的生物组分（植物㊁动物或微生物）和土壤的结构与功能㊂重点改善生物多样性，草地群落的水平与垂直结构，物质循环与能３４４７㊀２０期㊀㊀㊀张骞㊀等：青藏高寒区退化草地生态恢复：退化现状㊁恢复措施㊁效应与展望㊀量流动等功能，使恶化的草地发生良性的改变㊂１．２㊀青藏高寒区各典型脆弱生态区草地的恢复现状三江源区位于青藏高原的腹地青海省南部，是长江㊁黄河和澜沧江的源头区，总面积为３．６３ˑ１０５ｋｍ２，约占青海省总面积的５０．４％，全区平均海拔在３７００ ４２００ｍ之间［２９］㊂全区的天然草地面积２．１４ˑ１０３ｈｍ２，可利用草地面积占全区天然草地面积的９０％，为１．９３３ˑ１０３ｈｍ２，该区分布着以嵩草（Ｋｏｂｒｅｓｉａ）植物为主的高寒草甸和以针茅属（Ｓｔｉｐａ），羊茅属（Ｆｅｓｔｕｃａ）植物为主的高寒草原［３０］㊂２０世纪７０年代起，三江源区存在的主要生态问题表现有：林草植被盖度降低，湿地生态系统面积减少，湖泊萎缩，冰川后退，水资源减少［３１⁃３２］；草地退化与土地沙化日趋加剧，水源涵养功能下降，江河径流量逐年减少，水土保持功能减弱［３３⁃３４］；草原鼠害猖獗［３５］；生物多样性减少［３６］；生态难民逐年增加［３７］㊂此外， 黑土滩 是三江源区草地退化最为严重的次生裸地，其形成和发展严重制约了整个高寒草地区域的植被群落结构和植被生产力［７，３８］㊂高寒草地（包括高寒草原㊁高寒草甸㊁高寒荒漠草原和高寒湿地草甸）在气候变化㊁鼠虫害㊁过度放牧等自然和人为因素的共同作用下呈现出明显的退化趋势，草地退化加速㊂基于上述生态问题，生态学家提出了一系列的恢复措施及技术，如退牧还草㊁退耕还林（草）及封山育林，对大面积退化草原进行退牧还草，对轻度退化草地和未退化草地采取禁牧和围栏封育［３９］㊂种树和牧草适宜相结合，根据气候条件，选择适生树种和优良牧草间种，提高水土涵养蓄水能力［４０］㊂人工种草，根据当地气候条件选择以多年生禾本科牧草为主，如早熟禾㊁老芒麦等较耐寒的草种，进行人工混播，达到退化草地生态恢复重建效果［４１⁃４２］㊂建立饲草料基地，缓解饲料不足问题，促进草场生态系统可持续利用㊂图２㊀２００４ ２０１２年三江源区草地退化面积统计图㊀Ｆｉｇ．２㊀Ｇｒａｓｓｌａｎｄｄｅｇｒａｄａｔｉｏｎａｒｅａｉｎｔｈｅ Ｔｈｒｅｅ⁃ＲｉｖｅｒＨｅａｄｗａｔｅｒｓ ｒｅｇｉｏｎｄｕｒｉｎｇ２００４ ２０１２ＩＤ：退化加剧Ｉｎｃｒｅａｓｅｄｄｅｇｒａｄａｔｉｏｎ；ＳＤ：轻微退化Ｓｌｉｇｈｔｌｙｄｅｇｒａｄａｔｉｏｎ；ＣＤ：退化程度不变；Ｃｏｎｓｔａｎｔｄｅｇｒｅｅｏｆｄｅｇｒａｄａｔｉｏｎ；ＳＩ：轻微好转Ｓｌｉｇｈｔｌｙｉｍｐｒｏｖｅｄ；ＯＩ：明显好转Ｏｂｖｉｏｕｓｌｙｉｍｐｒｏｖｅｄ．上述措施的实施使得三江源区的草地退化得到了一定的恢复㊂赵健赟等［４３］利用２００１年㊁２０１０年和２０１５年的Ｌａｎｄｓａｔ数据的分析表明三江源区泽库县在２００１ ２０１５年之间，植被覆盖状况有显著改善，并向高植被覆盖方向变化㊂冯亚杰等［４４］通过提取三江源区玛沁县不同时期的植被覆盖度动态变化总体特征，认为２００５ ２０１５年来植被覆盖度呈下降趋势，植被覆盖度的面积减少近４０００ｈｍ２，覆盖度减少区面积占比为２０．９６％，比重较大，植被覆盖不稳定并呈现退化趋势㊂但有研究表明近１５年（２００１ ２０１５）三江源区草地生态呈明显好转态势，草地退化面积仅占三江源区总面积的５．８５％㊂２００４ ２０１２年三江源生态工程实施以后，该地区草地退化趋势基本得到控制，而且呈现出不同程度的减缓趋势，仅有极少数县发生退化和退化加剧现象［４５］㊂徐新良等［４６］的遥感解译结果显示，到２０１２年为止，三江源退化草地面积比２００４年降低了５．７８％，其中中度退化草地的面积减少最显著，下降了５．３５％㊂研究表明长江源和黄河源草地退化情况比较严重，玛多县㊁曲麻莱县㊁称多县北部和治多县东南部草地退化最为明显㊂而且通过对三江源地区草地退化态势的遥感解释，２００４ ２０１２年草地退化的态势发生减缓，局部地区草地状况得到明显好转（图２）［４６］㊂从三江源地区各流域草地退化面积统计图（图２）可以看出，２００４ ２０１２年黄河㊁长江和澜沧江三大流域退化草地在逐渐好转，也由此可见，长江流域发生退化最为严重㊂由中国测绘科学研究院牵头完成的 三江源国家生态保护综合试验区草地监测 研究成果显示［４７］：２００４ ２０１３年期间，整个青海三江源国家生态保护综合试验区的草地生态系统有所好转，草地退化趋势已经基本得到遏制，呈轻度恢复趋势㊂退化草地总面积的５４％状况稳定，３０％逐渐恢复，１６％持续退化㊂由此可见，各项草地生态保护政策使得三江源区生态恢复进４４４７㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀３９卷㊀程加快，草地长势趋好，植被盖度稳步增长，三江源的退化态势得到了明显好转㊂环青海湖及祁连山区属于生态脆弱带，植被结构简单且生长周期短，自我恢复能力差㊂青海湖区域的退化草地主要分布在湖周围，重度退化草地主要为湖东沙地㊁鸟岛以及耕地和居民区，中轻度草地退化面积为东岸和北岸［４８⁃５１］㊂祁连山是我国六大天然牧场之一，其高寒草地是内陆河的重要水源涵养区，总面积为４．３３ˑ１０６ｈｍ２，据统计，区域内退化草地的面积约为３．３２ˑ１０６ｈｍ２，占比高达７６．７％㊂草地退化表现为覆盖率降低，植被稳定性差且牧草的质量和产量均发生了明显的下降，土壤生产力下降以及深层土壤旱化等［５２⁃５３］㊂目前存在的主要生态问题可总结为有：环青海湖流域森林植被趋于消退状态；高寒植被类型相对稀少；湿生生态系统趋于退化；环湖流域高寒草甸草场㊁高寒灌丛草场㊁山地草原草场㊁沼泽草场㊁疏林草场面积均有缩减，荒漠面积不断扩充，有向荒漠化发展趋势；环湖流域优良牧草种类减少，毒杂草大量滋生，可食草量大幅度下降，植被盖度降低；环湖气候干暖化㊁放牧草地长期超载过牧㊁盲目垦荒㊁乱采滥伐㊁鼠虫危害等；祁连山区域土壤利用率下降，草地生态系统稳定性丧失严重［５４⁃５５］㊂有研究表明［５６］，２０００ ２０１３年间，青海湖流域未退化草地面积为８．８９ˑ１０５ｈｍ２，占流域面积的２９．９７％㊂处于退化状态但没有发生变化的草地为１．２０ˑ１０６ｈｍ２，占流域面积的４０．４２％，明显恢复的草地面积为３．２６ˑ１０４ｈｍ２，占１．１０％㊂骆成凤等［４９］研究表明在２０１０年青海湖的未退化草地在整个流域占３８％㊂２０００年以来，青海湖流域草地变化幅度非常小，呈轻微恢复趋势㊂２０１４年至今，祁连县依托祁连山退牧还草等工程项目的实施，累计治理黑土滩１．７ˑ１０４ｈｍ２㊂通过治理，黑土滩草地植被盖度从１０％提高到８０％以上，牧草平均高度达到５０ｃｍ以上［５７⁃５８］㊂‘祁连山生态变化评估报告“显示，截止到２０１７年，祁连山植被ＮＤＶＩ指数和覆盖度反映出２０００ ２０１７年祁连山植被状况为 整体向好㊁局部恶化 的态势，祁连山区约３３．６％的面积植被ＮＤＶＩ指数显著增加，禁牧后草地的土壤有机质㊁覆盖度逐步增加［５９］㊂西藏一江两河地区，通过生态环境脆弱性驱动力分析可以看出，１９９０年该地区自然因素驱动占主要地位，到２００４年人为因素的影响不断加大，尤其是人口快速增长，过度放牧，过度樵采等不合理人类活动加剧了区域生态脆弱性［６０］㊂该区存在的主要生态问题有：土壤以钙积层为主，地势低洼排水不畅的地方有草甸土和沼泽土，受其天然环境的影响，植物生产量低，土壤中的有机质分解慢，腐殖化作用弱［６１］㊂一江两河地区退化草地多集中在河谷地区，该区草场退化的主要表现为草优质牧草减少，毒草丛生，鼠害现象严重，土壤沙化［６２，６３］㊂一江两河地区的草地退化以沙漠化问题最为突出，地区沙漠化土地总面积为１．８６ˑ１０３ｋｍ２［６４］㊂为防御沙漠化，一江两河地区草地面积近１０年来迅速增加，增加了区域内植被覆盖度㊂在一定程度上，使得高寒草地免于沙化威胁，逐渐得到恢复［６５］㊂藏北和那曲地区位于我国青藏高原腹地，西藏自治区的北部，全区的总面积为４．２０ˑ１０４ｋｍ２，草地的面积占８６％［６６］㊂存在的主要生态问题有：由于气候环境严酷，生态环境极为脆弱，加之人为因素使那曲地区天然草地退化㊁沙化现象，近年来趋于严重㊂基于此，戴睿等［６７］分析了那曲草地退化的时空变化特征，发现２００２ ２０１０年期间，那曲地区草地轻度退化，其中２００２ ２００５年之间是草地退化的主要阶段㊂王金枝等［６８］以植被覆盖度为评价指标分析了１９９０ ２０１５年间那曲高寒草地退化和恢复程度，认为１９９０ ２０１５年间那曲高寒草地退化状况总体好转，该地区退化草地面积占总面积３５．８３％，恢复面积占６４．１７％㊂藏北那曲高寒草地退化的影响因素有超载放牧㊁鼠虫害㊁滥挖药材㊁道路工程建设㊁矿产资源开发，其中超载放牧和鼠虫害是导致该地区草地退化的主导因素，这可为藏北那曲地区的草地恢复提供基础依据㊂川西和甘南地区，位于喜马拉雅山脉南部山谷，草地类型为山脉草甸㊂存在的主要生态问题是：在草地退化过程中，由于杂类草和毒害植物的侵入，造成了天然草地退化，导致地表裸露㊂加上当地气候条件的影响，土壤退化严重，土壤中的养分和有机质含量持续下降，土质恶化㊂近几年，随着生态环境的恶化，草地退化态势加重，植被的产量和质量持续下降，有毒有害牧草比重增加［６９］㊂目前全区８０％的草地都发生了退化现象㊂由于人类的过度放牧引起草地植被严重退化，导致草地生态失衡，发生严重的鼠害现象㊂甘南州的草地覆盖率从８５％以上逐渐降低为不足４５％，许多植物物种也濒临灭绝［７０］㊂综上，甘南州草地退化的现状主要有草地５４４７㊀２０期㊀㊀㊀张骞㊀等：青藏高寒区退化草地生态恢复：退化现状㊁恢复措施㊁效应与展望㊀６４４７㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀３９卷㊀的生产能力下降；植被覆盖率降低，毒草发展为优势种；草地鼠虫害日益加剧，面积减少；沼泽化草甸的面积萎缩，部分地区出现黑土滩㊂在退化草地恢复方面，马玉秀等［７１］研究表明川西高原在２０００ ２００８年期间，草地总体上处于恢复状态，草地发生退化的面积仅占８％左右，且显著退化与极显著退化面积仅仅占０．１０％，退化区域相对集中㊂２０１７年在色达县的川西高原生态脆弱区综合治理项目打造了川西高原生态脆弱区综合治理示范样板，将辐射带动周边典型高原县生态治理㊂类似措施的实施，将在今后的恢复工作中发挥重要的作用㊂２㊀退化草地生态恢复的措施与效应退化草地生态恢复的目标集中于两种功能，即生态功能和生产功能，恢复目标的类别主要以生物多样性（Ｂｉｏｄｉｖｅｒｓｉｔｙ）㊁植被覆盖度和密度（Ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｃｏｖｅｒａｇｅａｎｄｄｅｎｓｉｔｙ）㊁土壤碳库（Ｓｏｉｌｃａｒｂｏｎｐｏｏｌ）为主，其余的恢复目标包括生产力（Ｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ）㊁昆虫群落（Ｉｎｓｅｃｔｃｏｍｍｕｎｉｔｙ）㊁植物群落结构（Ｐｌａｎｔｃｏｍｍｕｎｉｔｙｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）㊁草地载畜量（Ｇｒａｓｓｌａｎｄｃａｒｒｙｉｎｇｃａｐａｃｉｔｙ）㊁目标物种（Ｔａｒｇｅｔｓｐｅｃｉｅｓ）等㊂但在不同的案例研究中又根据实际情况的不同进行较详细的区分［７２］㊂在实际案例中，一般都是多个目标的恢复，很少有单一的恢复目标㊂在很多的研究过程中，恢复目标的选择和确定主要受到研究对象的生物学特点以及研究人员的专业领域的影响㊂但其中植被覆盖率是稳定不变的恢复目标，几乎在所有相关领域的研究案例中都有涉及［７３］㊂２．１㊀退化草地生态恢复的措施和机制在三江源区，退化草地生态恢复的研究主要集中于高寒草地分类及其相应的退化成因㊁生态恢复技术以及生态农牧业发展模式，并在这些方面取得了一系列研究成果和理论技术［７４］㊂根据该区的主要生态问题，研发了高寒草地 分区⁃分类⁃分级⁃分段 的恢复治理技术和管理模式，如人工种草㊁人工改良㊁半人工草地建设㊁人工草地复壮技术㊁人工草地分类建植技术㊁刈用型人工草地建植技术㊁放牧型人工草地建植技术㊁高寒地区燕麦和箭筈豌豆混播技术㊁黑土坡治理技术等㊂基于分区，研究轻㊁中度退化草甸近自然恢复技术，用人工干预引导黑土滩㊁群落分类和生态恢复技术体系构建，开展区域性示范㊂基于分类，应用相关技术制定不同程度的退化草地分类标准［７５］，基于分级，依据植被的覆盖度㊁生物量以及土壤有机质等指标，以天然草地为对照，将退化草地划分为轻度㊁中度㊁重度及极度４个等级，对高寒草地的退化等级进行划分，针对不同的等级，对退化草地的恢复进行分类治理［７６］㊂在环青海湖及祁连山区，针对其主要的生态问题，主要治理措施集中在退耕还草㊁轮牧㊁灌草结合㊁围栏封育［７７］㊂其中，围栏封育是我国退化草地最常用的恢复措施，其措施是把目标草地围起来，封闭一段时间，在此期间限制对草地进行任何开发利用，给牧草提供休养生息的机会，让草地进行自然恢复，能够自身积累足够的营养物质，逐渐恢复草地的生产力，促进草地的自然更新㊂围栏封育可以有效控制土壤营养成分的流失，改善草场土壤生态系统，有利于草地恢复，推进草地生态系统的管理和建设［７８］㊂王启基等［７９］在三江源区根据天然草地退化程度的差异，采用不同的调控措施，使得植被物种构成㊁地上生物量等特征值及其植被盖度发生明显变化㊂总结认为在退化较严重的草地采用补播＋施肥，轻度退化天然草地采用封育＋施肥措施㊂在西藏一江两河地区，针对其主要的生态问题，主要治理分为两类，一是退化草地综合治理技术集成㊂即山地轻度退化草地采用减轻牧压自然恢复为主，河谷轻度退化草地采用围栏封育和冬季放牧等方式进行自然恢复；中度退化草地采用划破草皮和免耕补播两种技术；重度退化建植人工草地，分多年生和一年生两种类型或者混合配置，有灌溉条件的种植一年生饲草，无灌溉条件的雨季种植多年生混播牧草㊂二是草地畜牧业高效发展技术集成㊂即季节性轮牧主要是夏季在山地草地放牧，冬季休牧；河谷不同放牧草场之间进行短期轮牧；针对绵羊养殖，开发了半放牧半舍饲和夏放牧冬舍饲技术㊂在藏北和那曲地区，针对其主要的生态问题，主要治理的治理措施有围栏封育㊁补播㊁施肥㊁人工草地建植㊁灌溉等［８０⁃８２］㊂其中施肥效果最佳，王伟等［８０］在研究了不同氮肥及施氮水平对高寒草地生物量以及土壤养分的影响，研究表明施硫酸铵后该区高寒草甸明显增产，其次是尿素，硝酸钙效果最差，施肥量的最佳标准为２００ｋｇ／ｈｍ２㊂有研究表明，氮的沉积通过改变生物物种组成来增加草地的地上生物量［８３］㊂氮肥可以通过不同的机制大幅度改变生态系统的稳定性，高氮输入会降低高寒草甸的稳定性，对高寒草地植被群落的稳定性会产生长期影响［８４］㊂因此，适宜的施肥量有助于退化草地的恢复㊂在川西和甘南地区，针对其主要的生态问题，主要治理的治理措施主要有乔灌草恢复模式㊁防沙固沙恢复模式㊁围栏封育㊁人工草地建植等㊂有研究表明［７１］补播措施使得当年退化草地物种丰富度增加，明显提高了植被的覆盖率和地上生物量，且禾草类为优势种㊂同时，在川西北地区，近１０年期间来该地区因地制宜对退化草地实施了生物网格治沙技术，机械网格治沙技术，沙化草地物种补播的草种选择技术等防沙固沙技术模式㊂取得了显著的成果㊂综合来看，以上这些是采取的一些人工技术措施来提高草地的生产力，实现退化草地恢复的目标㊂但每种恢复措施都存在着缺点：围栏封育的恢复措施耗时长；草地补播和施肥等措施会对草地和土壤生态系统产生较大的干扰性；植被更新中不同草地退化等级㊁退化阶段以及土壤性质等因素都会对植被的选择提出要求，工作量大，耗时长㊂因此，基于草地退化等级的差异，可以采用分级的模式利用以上技术进行草地恢复㊂对于轻度退化草地，可以采用围栏封育的方式进行生态恢复，去除外界环境干扰，让其自然恢复；对于中度退化草地，可以采用人工补播施肥，清除毒草以及灭除鼠害等方式来治理；对于恢复困难大的极重度退化土地，比如 黑土滩 ，采用人工改建成人工草地，利用植被更新等措施治理㊂此外，草地恢复治理后的管理和合理利用非常重要，武高林等［８５］研究表明建立高效集约化的畜牧业生产模式对青藏高原高寒区草地畜牧业生产有重要的积极作用㊂围绕青藏高原生态系统的恢复与发展所开展的一系列恢复措施，内在都有着密切的相关性，对草地生态恢复技术及其集成模式具有启示作用㊂针对高寒草地退化等级的不同，研发出适宜的综合治理模式㊂同时，这些措施已经在三江源取得显著的效果和收益，为三江源退化草地的恢复与综合治理提供了技术支撑［７６］㊂在高寒草地生态监测技术研发方面，主要有遥感监测和样地评估技术㊁土地养分遥感评价与监测技术㊁高寒天然草地分类与动态监测支撑信息系统以及人工草地建植与管理信息系统［８６⁃８７］㊂２．２㊀退化草地生态恢复的效应通过对各生态脆弱区因地制宜的实施恢复措施㊁技术㊁模式，退化草地恢复取得了显著的效果㊂最早实施的围栏封育措施，取得了很好的恢复效果，但也存在不足之处㊂有研究表明经过短期围栏封育，不同草地类型群落特征均有明显变化，主要表现为草层高度增加㊁植被总覆盖度提升㊁地上生物量增加㊁优良牧草（禾本科㊁莎草科）的比例增加，但围栏封育多年后又会下降［８８］㊂休牧利用能够保持山地草甸草原的可持续利用，可使草原表现正向性演替［８９⁃９０］㊂面对天然草地退化的压力，及人民生活质量持续稳定提高对畜牧业的需求，建立高效人工草地模式是畜牧业资源高效利用的必然选择，也是推动我国畜牧业持续㊁稳定㊁高效发展的必然选择［９１］㊂在青藏高原 黑土型 退化草地上建植多年生草地，不仅能使土壤资源有效性和微生物菌群得以恢复，同时也能促进土壤⁃植物间的相互调节作用，有利于人工草地群落稳定性的提高［９２］㊂此外发现，放牧对于退化草地的恢复具有两面性㊂过度放牧会降低植物种的多样性［９３］，但适度的放牧会对气温升高导致的高寒草地生物多样性降低发挥重要的缓冲作用㊂而且适度放牧可降低草场群落中优势种的竞争作用，给其他植物的发展创造了潜在机会，促进草地植物群落多样性的维系和发展［９４］㊂就恢复草地生产力来讲，有研究表明［９５］三种措施的组合使用能提高土地生产力㊁地上生物量以及生物多样性㊂围栏封育㊁施肥改良，划破草皮使可食牧草的产量分别增加了６０．５％ １５８．３％㊁４５．９％ １９１．１％㊁３２．７％ １１３．９％㊂实施禁牧＋施肥＋防除的退化草地恢复措施后，地上生物量显著大于禁牧的优良牧草的地上生物量，且秋季刈割措施能显著降低狼毒的密度，增加其他牧草产量［９６］㊂在退化高寒草地施用氮肥也是一种有效的恢复措施㊂氮素输入可以显著提高根茎禾草㊁丛生禾草㊁豆科植物㊁苔草类植物的粗蛋白和粗脂肪含量，增加牧草品质［９７］，但是会降低其物种多样性，改变植被群落的生存环境，从而会改变植被特征［９８］㊂对物种多样性来讲，灌溉措施有利于提高群落生物多样性和稳定性，促进退７４４７㊀２０期㊀㊀㊀张骞㊀等：青藏高寒区退化草地生态恢复：退化现状㊁恢复措施㊁效应与展望㊀。

收稿日期:２０２３－１０－２７基金项目:四川省科学技术厅ꎬ四川省自然科学基金(２０２３ＮＳＦＳＣ０１８９)ꎬ四川省森林－城镇交界域火灾排放物特性及其对健康的影响ꎻ校级人才培养项目(Ｎｏ.ｑｄｆ２０２２０３０７)ꎻ四川省大学生创新创业训练项目(ｘ２０２３１０６３６２６０ꎬｘ２０２３１０６３６２６３)ꎮ第一作者:徐捷沛(２００１－)ꎬ男ꎬ汉族ꎬ四川成都人ꎬ四川师范大学硕士研究生ꎬ研究方向为四川林区地下火复燃的实验与模型研究ꎮ通信作者:杨玖玲(１９９０－)ꎬ女ꎬ汉族ꎬ四川资阳ꎬ博士研究生ꎬ四川省高校重点实验室－公共火灾防治技术实验室副主任ꎬ研究方向为森林阴燃火灾基础研究ꎮ基于ＣＯＭＳＯＬＭＵＬＴＩＰＨＹＳＩＣＳ的高海拔松木阴燃数值模拟徐捷沛１㊀黄㊀蔚１㊀王皓良１㊀彭晓峰１㊀吴俊翰１㊀吴懿芃１㊀杨玖玲１ꎬ２(１.四川师范大学工学院ꎬ成都６１０１０１ꎻ２.四川省高校重点实验室－公共火灾防治技术实验室ꎬ成都６１０１０１)[摘㊀要]㊀为探究西南高海拔森林地区的松木阴燃特性ꎬ该文根据阴燃机理采用ＣＯＭＳＯＬＭＵＬＴＩＰＨＹＳＩＣＳ多物理场耦合软件建立了松木的一维阴燃模型ꎮ模型首先通过文献中常重力条件下的实验数据进行验证ꎬ然后通过设定不同林地海拔的压力㊁环境温度和氧气分压来研究海拔高度对松木阴燃特性的影响ꎮ模型结果表明:随着海拔增加ꎬ阴燃生成的气体流速明显增加ꎬ达到质量损失速率峰值时间延迟ꎻ松木阴燃质量损失速率峰值随着海拔高度增加而下降ꎻ松木阴燃质量损失速率和炭氧化速率存在相关性ꎮ该文提出的数值模型可以预测不同海拔高度下松木的阴燃特性ꎬ为预防和控制西南高海拔林区的松木阴燃火灾提供一定的理论依据ꎮ[关键词]㊀森林火灾ꎻ高海拔ꎻ阴燃ꎻ数值模拟中图分类号:Ｓ７６２㊀㊀㊀㊀㊀㊀文献标识码:Ａ㊀㊀㊀㊀㊀㊀文章编号:１００９－３３０３(２０２４)０１－０００１－０４ＮｕｍｅｒｉｃａｌＳｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆＳｍｏｕｌｄｅｒｉｎｇＣｏｍｂｕｓｔｉｏｎｏｆＰｉｎｅＷｏｏｄｕｎｄｅｒＨｉｇｈ－ａｌｔｉｔｕｄｅＣｏｎｄｉｔｉｏｎｓＢａｓｅｄｏｎＣＯＭＳＯＬＭＵＬＴＩＰＨＹＳＩＣＳＸｕＪｉｅｐｅｉ１㊀ＨｕａｎｇＷｅｉ１㊀ＷａｎｇＨａｏｌｉａｎｇ１㊀ＰｅｎｇＸｉａｏｆｅｎｇ１㊀ＷｕＪｕｎｈａｎ１㊀ＷｕＹｉｐｅｎｇ１㊀ＹａｎｇＪｉｕｌｉｎｇ１ꎬ２(１.ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇꎬＳｉｃｈｕａｎＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬＣｈｅｎｇｄｕꎬ６１０１０１ꎬＣｈｉｎａꎻ２.ＳｉｃｈｕａｎＰｒｏｖｉｎｃｉａｌＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＰｕｂｌｉｃＦｉｒｅＰｒｅｖｅｎｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬＣｈｅｎｇｄｕ６１０１０１ꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ｔｏｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅｔｈｅｓｍｏｕｌｄｅｒｉｎｇｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｐｉｎｅｗｏｏｄｉｎｈｉｇｈ－ａｌｔｉｔｕｄｅｆｏｒｅｓｔｓｉｎｔｈｅＳｏｕｔｈｗｅｓｔｒｅｇｉｏｎｏｆＣｈｉｎａꎬｉｎｔｈｉｓｓｔｕｄｙａｏｎｅ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｓｍｏｌｄｅｒｉｎｇｍｏｄｅｌｏｆｐｉｎｅｗｏｏｄｗａｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｓｍｏｌｄｅｒｉｎｇｍｅｃｈａｎｉｓｍｂｙｕｓｉｎｇＣＯＭＳＯＬＭＵＬＴＩＰＨＹＳＩＣＳ.Ｔｈｅｍｏｄｅｌｗａｓｆｉｒｓｔｖａｌｉｄａｔｅｄｕｓｉｎｇｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｄａｔａｕｎｄｅｒｎｏｒｍａｌｇｒａｖｉｔｙｃｏｎｄｉｔｉｏｎｆｒｏｍｌｉｔｅｒａｔｕｒｅ.Ｓｕｂｓｅｑｕｅｎｔｌｙꎬｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｓｏｆａｌｔｉｔｕｄｅｏｎｔｈｅｓｍｏｕｌｄｅｒｉｎｇｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｐｉｎｅｗｏｏｄｗｅｒｅｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅｄｂｙｓｅｔｔｉｎｇｄｉｆｆｅｒｅｎｔｐｒｅｓｓｕｒｅｓａｎｄｏｘｙｇｅｎｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｓｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇｔｏｖａｒｉｏｕｓａｌｔｉｔｕｄｅｓｏｆｆｏｒｅｓｔｒｅｇｉｏｎｓ.Ｔｈｅｍｏｄｅｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅｇａｓｆｌｏｗｖｅｌｏｃｉｔｙｉｎｓｍｏｌｄｅｒｉｎｇｓｉｇ￣ｎｉｆｉｃａｎｔｌｙｉｎｃｒｅａｓｅｄｗｉｔｈｉｎｃｒｅａｓｉｎｇａｌｔｉｔｕｄｅꎬａｎｄｔｈｅｔｉｍｅｔｏｒｅａｃｈｔｈｅｐｅａｋｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｒａｔｅｗａｓｐｒｏｌｏｎｇｅｄ.Ｔｈｉｓｓｔｕｄｙｉｎｄｉｃａｔｉｎｇａｓｕｂｓｔａｎｔｉａｌｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｓｍｏｌｄｅｒｉｎｇｍａｓｓｌｏｓｓａｎｄｃｈａｒｏｘｉｄａｔｉｏｎｒａｔｅ.Ｔｈｅｎｕｍｅｒｉｃａｌｍｏｄｅｌｐｒｏｐｏｓｅｄｉｎｔｈｉｓｓｔｕｄｙｃａｎｐｒｅｄｉｃｔｔｈｅｓｍｏｕｌｄｅｒｉｎｇｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｐｉｎｅｗｏｏｄｕｎｄｅｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔａｌｔｉｔｕｄｅｓ.Ｔｈｅｓｅｆｉｎｄｉｎｇｓｐｒｏｖｉｄｅａｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌｂａｓｉｓｆｏｒｐｒｅｖｅｎｔｉｎｇａｎｄｃｏｎｔｒｏｌ￣ｌｉｎｇｓｍｏｕｌｄｅｒｉｎｇｗｉｌｄｆｉｒｅｓｉｎｈｉｇｈ－ａｌｔｉｔｕｄｅｐｉｎｅｆｏｒｅｓｔｓｉｎｔｈｅＳｏｕｔｈｗｅｓｔｒｅｇｉｏｎｏｆＣｈｉｎａ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:Ｆｏｒｅｓｔｆｉｒｅꎻｈｉｇｈａｌｔｉｔｕｄｅꎻｓｍｏｕｌｄｅｒｉｎｇꎻｎｕｍｅｒｉｃａｌｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ０㊀引言据第九次森林资源清查数据显示ꎬ我国的森林覆盖率为２２.９６％ꎬ其中西南林区是我国的第二大天然林区ꎬ林木储蓄量占全国的１/４ꎬ是我国的森林火灾高危区之一ꎮ近年来ꎬ随着全球气候暖化和森林可燃物载量的增加导致西南林区面临日益升高的火灾风险[１]ꎮ西南林区以云南松㊁高山松为主ꎬ松木长年凋落的枯枝㊁松针会形成较厚的地面腐殖质层ꎬ并且西南林区具有地形崎岖㊁岭谷相间和坡陡谷深ꎬ尤其是西南林区海拔变化范围跨度７６~７５５６ｍ[２]ꎮ因此ꎬ西南林区常发生阴燃起火[３]ꎬ起火点往往发生于山脊处[４]ꎮ目前国内外关于高海拔的阴燃森林火灾研究十分匮乏ꎬ主要是因为实验模拟环境随海拔高度的变化十分困难且耗费巨大ꎮ目前已有大部分研究在实验室规模及常重力条件下ꎬ探索改变氧浓度对材料热解及阴燃特性的影响[５]ꎮ方梦祥等人[６]利用锥形量热仪进行了氧含量对松木点燃特性的影响试验研究ꎮ由于当前研究大多未能考虑海拔高度对松木阴燃特性的影响ꎬ常重力水平面上的木质材料阴燃特性不能反映西南高海拔地区的木质可燃物阴燃燃烧规律ꎮ故该文采用ＣＯＭＳＯＬＭＵＬＴＩＰＨＹＳＩＣＳ多物理场耦合软件进行高海拔条件下松木阴燃数值模拟ꎬ研究高海拔下松木阴燃特性ꎬ为预防和控制西南高海拔林区的松木阴燃火灾提供一定的理论支撑ꎮ１㊀模型建立模型假定松木由半纤维素㊁纤维素和木质素３个伪组分组成ꎬ每一个伪组分均遵循如图１－１所示的化学反应机制:原始松木热解生成中间产物(Ｒ１㊁)ꎬ中间产物裂解生成焦油(Ｒ２)和炭(Ｒ３)ꎬ炭进一步氧化生成灰烬和气体(Ｒ４)ꎬ焦油进一步裂解为气体(Ｒ５)ꎮ图１－１㊀模型采用的多组分化学反应机制图㊀㊀㊀㊀图１－２㊀一维(１－Ｄ)计算域㊀㊀方程(１－１)表示各反应的反应速率ｒｋ(ｓ－１)ꎮ方程(１－２)－(１－５)分别表示原始松木㊁中间体㊁炭和灰烬的质量守恒方程ꎬ方程(１－６)－(１－１０)分别代表总的固相组分质量守恒㊁气相组分质量守恒㊁总的气相组分质量守恒㊁能量守恒和动量守恒ꎮ上标β为半纤维素(ｈ)㊁纤维素(ｃ)和木质素(ｌ)的木材组分ꎬＲｋ为第ｋ步反应ꎬｋ＝１－５ꎬＡＲｋ(ｓ－１)和ＥＲｋ(ｋＪｍｏｌ－１)分别为反应Ｒｋ的指前因子和活化能ꎬＹ为固相或气相组分的质量分数ꎬＸＯ２(ＸＯ２＝ＹＯ２ Ｍａｉｒ/ＭＯ２)为氧气的体积分数ꎬ与氧气的质量分数ＹＯ２有关ꎬ下标１㊁２㊁ｃｈꎬａ分别代表原始组分㊁中间体㊁炭和灰分ꎬｊ代表各气相组分ꎻＳｊ为气相组分ｊ的生成或消耗源项ꎮｒβＲｋ＝ＡβＲｋｅｘｐ－ＥβＲｋＲＴæèçöø÷Ｙβｉ()ｎβＲｋＸＯ２()ｎβＲｋᶄＯ２式(１－１)ｄＹβ１ｄｔ＝－ｒβｋ１式(１－２)ｄＹβ２ｄｔ＝ｒβｋ１－ｒβｋ２－ｒβｋ３ 式(１－３)ｄＹｃｈｄｔ＝ðｖβｃｈｒβｋ３－ｒｋ４式(１－４)ｄＹａｄｔ＝ｖａｒｋ４式(１－５)ｄＹｄｔ＝－ðβｒβｋ２－ðβ１－ｖβｃｈ()ｒβｋ３－１－ｖａ()ｒｋ４ｋ式(１－６)φｇρｇ∂Ｙｊ∂ｔ＋ρｇｕｐ∂Ｙｊ∂ｘ＝∂∂ｘρｇＤｇ∂Ｙｊ∂ｘæèçöø÷＋Ｓｊ式(１－７)∂φｇρｇ()∂ｔ＋∂ρｇｕｐ()∂ｘ＝ðβｒβｋ２＋ðβ１－ｖβｃｈ()ｒβｋ３＋１－ｖａ()ｒｋ４式(１－８)(ρｃ)ｅｆｆ∂Ｔ∂ｔ＋ρｇｃｇｕｐ∂Ｔ∂ｘ＝∂∂ｘｋｅｆｆ∂Ｔ∂ｘæèçöø÷＋ðｋｒｋΔＨｋ式(１－９)ｕｐ＝－κμ∂ｐ∂ｘ－ρｇｇæèçöø÷式(１－１０)焦油裂解反应速率和质量守恒如方程(１－１１)(１－１２)所示:ｒＲ５＝ＡＲ５ｅｘｐ－ＥＲ５ＲＴæèçöø÷Ｙｔａｒ式(１－１１)φｇρｇ∂Ｙｔａｒ∂ｔ＋ρｇｕｐ∂Ｙｔａｒ∂ｘ＝∂∂ｘρｇＤｇ∂Ｙｔａｒ∂ｘæèçöø÷＋ρ０ｒｃＲ２＋ｒｈＲ２＋ｒᶄＲ２()－ρｇｒＲ５式(１－１２)表面ｘ＝０ｍ以及背面ｘ＝Ｌｍ的边界条件分别如方程(１－１３)(１－１４)所示:－ｋｅｆｆ∂Ｔ∂ｘｘ＝０＝εｅｆｆｑᶄᶄｒｘ＝０－ｈｃＴｘ＝０－Ｔ¥()－εｅｆｆσＴ４ｘ＝０－Ｔ４¥().式(１－１３)－ｋｅｆｆ∂Ｔ∂ｘｘ＝Ｌ＝０式(１－１４)西南地区所选海拔所对应的标准温度㊁大气压㊁空气密度见表１－１ꎮ表１－１㊀不同海拔对应的参数海拔(ｍ)标温(Ｋ)㊀大气压(ｋＰａ)Ｏ２分压(ｋＰａ)０２８８.１５１０１.３２５２１.２２１０００２８１.６５８９.８７５１８.８２２０００２７５.１５７９.４９５１６.６５３０００２６８.６５７０.１０８１４.６９４０００２６２.１５６１.６４０１２.９１５０００２５５.６５５４.０２０１１.３２２㊀结果与讨论２.１㊀模型验证结果将模型预测结果与Ｒｅｓｚｋａ等人[７]的实验测量结果(图２－１)进行对比发现ꎬ模型预测松木竖向辐射阴燃点燃与实验数据趋势大致吻合ꎮ故可根据表１－１改变模型中的压力㊁温度等即可模拟不同海拔高度下的松木阴燃特性ꎮ２.２㊀一维高海拔阴燃模型数据分析松木三种成分阴燃特征大致相同ꎬ故以含量最多(５０％)的纤维素为例ꎬ如图２－２(ａ)所示ꎬ纤维素第一步热降解反应速率Ｒｃ１在ｔ＝５０ｓ时开始急剧增大ꎬ在ｔ＝１８０ｓ时反应速率达到峰值ꎬ在海拔０ｍ时反应速率最大ꎬ约为１.７６ｋｇ/ｍ３/ｓꎬ随着海拔升高ꎬ反应速率下降ꎬ峰值时间滞后ꎮ纤维素中间产物裂解速率和热解速率Ｒｃ２㊁Ｒｃ３也具有与Ｒｃ１同样的趋势ꎮ图２－１㊀与Ｒｅｓｚｋａ等[７]在不同辐射通量下热电偶温度和质量损失速率的比较㊀㊀对于分解后的公共成分ꎬ焦油(图２－２(ｂ))在ｔ＝８５０ｓ左右到达峰值ꎬ在海拔０ｍ时最先到达并且峰值最大ꎬ此时峰值为０.１３３ｋｇ/ｍ３/ｓꎬ相同条件下的５０００ｍ海拔的峰值速率仅为０.０７１ｋｇ/ｍ３/ｓ降低了４６.６２％ꎬ分析发现焦油裂解的化学反应对海拔高度变化最为敏感ꎮ值得一提的是ꎬ炭氧化反应速率Ｒｃ(图２－２(ｃ))分别于７００ｓ和８３０ｓ出现２次峰值ꎬ并且第１次峰值速率随着海拔提升而提升ꎬ在海拔５０００ｍ约为０.０７２ｋｇ/ｍ３/ｓ大于海拔０ｍ时的反应速率０.０６８ｋｇ/ｍ３/ｓꎬ此时为最高值ꎬ推测这种现象是由于炭氧化过程对气体流速较为敏感ꎻ随后反应速率开始下降达到一定低值时ꎬ反应速率开始急剧上升ꎬ直至达到第２个峰值ꎮ此时反应速率随着海拔提升而降低ꎬ在海拔０ｍ最大ꎬ约为０.０５９ｋｇ/ｍ３/ｓꎬ在海拔５０００ｍ时的反应速率反而最小ꎮ图２－２㊀各组分在不同的海拔下的反应速率的变化㊀㊀如图２－３(ａ)所示ꎬ在ｔ＝７００ｓ左右ꎬ各海拔的松木阴燃的质量损失达到峰值ꎬ随着海拔的提升ꎬ质量损失速率峰值时间滞后ꎮ海拔０ｍ时质量损失的峰值最大ꎬ约为０.００９３ｋｇ/ｍ３/ｓꎮ在ｔ＝８３０ｓ左右质量损失达到第２个峰值ꎮ同时发现质量损失与炭氧化速率出现峰值的时间相重合ꎬ说明松木的质量损失与炭氧化速率具有相关性ꎮ根据图２－３(ｂ)分析可得ꎬ海拔升高气流速度明显增大ꎬ当ｔ＝７１０ｓ左右时ꎬ气流速度达到峰值ꎬ海拔在５０００ｍ的峰值最大ꎬ约为０.０１２６ｍ/ｓꎮ图２－３㊀气流速度和质量损失随时间变化关系㊀㊀因此高海拔地区由于环境限制ꎬ受辐射影响阴燃生成的可燃气减少ꎬ但是气流速度增加ꎬ更加容易受地形影响发生气流转向等问题ꎬ诱发回燃㊁爆燃等极端火行为ꎮ３㊀结论该文研究利用ＣＯＭＳＯＬＭＵＬＴＩＰＨＹＳＩＣＳ构建了一维松木阴然模型ꎬ并预测了西南林区不同海拔下的松木阴燃点燃特性ꎬ得到以下结论ꎮ①各组成成分随着海拔的提升ꎬ生成烟气气体流速增加ꎻ各个成分燃烧时间延长峰值滞后ꎻ这意味着高海拔林区的可燃物生成的可燃气更少ꎬ早期更容易阴燃ꎮ②松木阴燃质量损失速率和炭氧化速率Ｒｃ都在７００ｓ和８３０ｓ左右达到１次峰值ꎬ推测出现２次峰值的原因为残炭二次氧化效应ꎬ并且发现松木阴燃质量损失速率与Ｒｃ有着较强相关性ꎮ③海拔高度对松木辐射阴燃点燃温度影响较小ꎬ但是辐射阴燃点燃时间明显随着海拔高度增加而降低ꎮ参考文献[１]魏书精ꎬ罗斯生ꎬ罗碧珍ꎬ等.气候变化背景下森林火灾发生规律研究[Ｊ].林业与环境科学ꎬ２０２０ꎬ３６(２):１３３－１４３.[２]张昊东.西南地区森林火灾灭火作战研究[Ｄ].北京:中国林业科学研究院ꎬ２０１４.[３]黄鑫炎ꎬ林少润ꎬ刘乃安.林火中的阴燃现象:研究前沿与展望[Ｊ].工程热物理学报ꎬ２０２１ꎬ４２(２):５１２－５２８.[４]熊礼艳.凉山州森林火灾应急管理研究[Ｄ].昆明:云南财经大学ꎬ２０２３.[５]王苏盼ꎬ黄鑫炎ꎬ李开源.木质材料火灾研究:前沿与展望[Ｊ].工程热物理学报ꎬ２０２１ꎬ４２(１０):２７００－２７１９.[６]方梦祥ꎬ宋长忠ꎬ沈德魁ꎬ等.木材热解与着火特性试验研究[Ｊ].浙江大学学报(工学版)ꎬ２００８(３):５１１－５１６.[７]ＲｅｓｚｋａＰꎬＴｏｒｅｒｏＪ.Ｉｎ－ｄｅｐｔｈｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓｉｎｗｏｏｄｅｘｐｏｓｅｄｔｏｉｎｔｅｎｓｅｒａｄｉａｎｔｅｎｅｒｇｙ[Ｊ].ＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌＴｈｅｒｍａｌａｎｄＦｌｕｉｄＳｃｉｅｎｃｅꎬ２００８ꎬ３２(７):１４０５－１４１１.。

马仁萍，赵仲茜.西宁市南北山绿化工程生态效益评价[J].南方农业，2024，18（4）：98-100，113.西宁市南北山绿化工程生态效益评价马仁萍，赵仲茜（青海省投资项目监测评价中心，青海西宁 810001）摘 要青海省西宁市南北山地区因自然条件和历史原因，生态环境遭受严重破坏，植被覆盖度低，水土流失严重，对当地居民的生产生活造成严重影响。

为给类似工程的实施提供参考和借鉴，分析西宁市南北山绿化工程的水土保持效益、空气净化效益、生物多样性保护效益、气候调节效益、社会经济效益，结合西宁市地理位置和气候特点，探讨该工程生态效益的评价要点，并阐述西宁市南北山绿化工程在改善生态环境、促进生态平衡、提高居民生活质量等方面发挥的作用。

关键词南北山绿化工程；生态效益；青海省西宁市中图分类号：S732 文献标志码：A DOI：10.19415/ki.1673-890x.2024.04.031随着全球生态环境的日益恶化，生态保护和可持续发展已成为当今社会的热门话题。

城市绿化作为生态保护和可持续发展的重要手段之一，引起更多领域的重视。

青海省西宁市作为青藏高原的重要城市，南北山绿化工程对于改善城市生态环境、提高居民生活品质和促进地方经济发展具有重要意义。

通过对西宁市南北山绿化工程生态效益进行科学评价，有助于了解绿化工程的实际效果，为城市创新发展起到良好的促进作用。

1 地区概况西宁市位于北纬36°34′11″～37°45′15″、东经101°41′13″～103°40′00″，地处青藏高原河湟谷地，是青藏高原向黄土高原的过渡地带。

西宁市东与甘肃省兰州市相连，其余3面环山，东南与海南藏族自治州接壤，北与青海湖相望。

西宁市北、东依大坂山，南靠红塔山，西依日月山。

西宁市的地理环境复杂多样，地形以高原为主，属于典型的高原性气候，夏季炎热，冬季寒冷，四季分明。

年平均气温5.7 ℃，极端最高气温35.7 ℃，极端最低气温-22.6 ℃。

林业基础知识考试题库单选题100道及答案解析1. 以下哪种树木属于针叶树？（）A. 杨树B. 柳树C. 松树D. 槐树答案：C解析：松树属于针叶树，其叶子呈针状。

杨树、柳树、槐树是阔叶树。

2. 森林的三大效益是指（）A. 生态、社会、经济B. 生态、环境、经济C. 社会、环境、经济D. 生态、社会、环境答案：A解析：森林具有生态效益、社会效益和经济效益三大效益。

3. 树木生长所需的大量元素不包括（）A. 氮B. 磷C. 钾D. 锌答案：D解析：氮、磷、钾是植物生长所需的大量元素，锌是微量元素。

4. 以下哪种林种属于特种用途林？（）A. 用材林B. 防护林C. 实验林D. 经济林答案：C解析：实验林属于特种用途林，用材林、防护林、经济林不属于特种用途林。

5. 森林采伐的主要方式不包括（）A. 皆伐B. 择伐C. 渐伐D. 乱伐答案：D解析：乱伐是非法的采伐方式，不是正规的森林采伐方式。

皆伐、择伐、渐伐是合法的采伐方式。

6. 以下哪种树种是防火树种？（）A. 马尾松B. 杉木C. 木荷D. 杨树答案：C解析：木荷的含水量大，不易燃烧，是防火树种。

马尾松、杉木、杨树的防火性能相对较差。

7. 森林病虫害防治的方针是（）A. 预防为主，综合治理B. 治理为主，预防为辅C. 先治理，后预防D. 只预防，不治理答案：A解析：森林病虫害防治的方针是“预防为主，综合治理”。

8. 以下哪种土壤最适合树木生长？（）A. 砂土B. 黏土C. 壤土D. 盐碱土答案：C解析：壤土的肥力、透气性和保水性都比较适中，最适合树木生长。

砂土保水性差，黏土透气性差，盐碱土不利于植物生长。

9. 森林演替的顶级群落通常是（）A. 阔叶林B. 针叶林C. 灌丛D. 草原答案：A解析：在自然条件下，森林演替的顶级群落通常是阔叶林。

10. 以下哪种动物是森林生态系统中的常见消费者？（）A. 野兔B. 蚯蚓C. 细菌D. 真菌答案：A解析：野兔是食草动物，属于消费者。