呼伦贝尔草原面积退化预测模型的研究 58页

万方数据学校代码：10225学号：S14447学位论文呼伦贝尔草原面积退化预测模型的研究指导教师姓名：申请学位级别：论文提交日期：授予学位单位：长林曲智林教授硕士2014年4月东北林业大学学科专业：论文答辩日期：授予学位日期：答辩委员会主席：论文评阅人：聋立厶栉素大擎日41上月月学邗强粼年年用MM应加加 万方数据UniversityCode：10225RegisterCode：S14447JlUllIlllllJDiiIgJlHIIlJIllJliliIllIllJY2721787DissertationfortheDegreeofMasterResearchonthePredictionModelofHulunbeirGrasslandDegradationCandidate：Supervisor：AssociateSupervisor：AcademicDegreeAppliedfor：Speciality：Dateof0ralExamination：University：ChanglinProf．QuZhilinMasterAppliedMathematicsJune，2014NortheastForestry 万方数据摘要呼伦贝尔草原是目前全球保存相对最好的天然草原之一，也是我国较大面积且最佳植被条件的草原，与大兴安岭林区在中国北方共同构成了重要的生态屏障，对中国的生态气候，甚至欧亚大陆的生态有着直接的影响。在当前全球变暖气候背景下，逐年加剧的干旱化效应导致呼伦贝尔草原生态状况急剧恶化，人类活动对生态平衡的影响越来越显著。加强呼伦贝尔草原生态的保护和建设，对我国北方地区的生态安全具有极其重要的战略意义。本课题首先根据呼伦贝尔市自然环境气候特点和行政区划，将呼伦贝尔草原分为四个研究区域：鄂温克自治旗草原(以下简称鄂温克草原)、陈巴尔虎旗草原(以下简称陈巴尔虎草原)、新巴尔虎左旗草原(以下简称新左旗草原)和新巴尔虎右旗草原(以下简称新右旗草原)。并对四个研究区域1970年至2005年主要气象数据、反映人为因素的主要数据和草原退化数据的统计，分别从自然因素和人为因素两方面对草原退化的影响进行了相关分析。分析结果表明，反映气温的自然因素与草原退化呈正相关关系，其中年均地面温度与四个研究区域草原退化的相关性较大，而与新右旗草原研究区的相关系数达到0．859；在人为因素中牧业年度牲畜总数与四个研究区域草原退化的相关性较大，其中与新右旗草原的相关性最大，其相关系数为0．560。其次、通过对1985年至2010年影响呼伦贝尔草原退化的主要自然因素和人为因素的23个指标，进行多元统计分析，得到了影响呼伦贝尔草原退化的主要因子的综合评价指标。从综合指标因子的贡献率来看，影响呼伦贝尔草原退化的主要因子是反映人为活动的综合指标，其贡献率达到64．16％，远大于其他指标的贡献率。根据1970—2005年气象数据，利用主成分分析法和多元回归理论建立了呼伦贝尔草原降水量的预测模型，模型通过检验，该模型根据当月的气象数据来预测下一个月的降水量j因此当地有关部门可以根据该模型预测的降水程度进行相关决策。最后，利用马尔柯夫模型预测分析了未来呼伦贝尔草原退化程度，分析结果表明，如果保持当前状况到2020年和2030年，呼伦贝尔草原退化程度有持续上升的趋势，未退化草原面积将只有29．94％，轻度和中度退化比例也有小幅度上升，重度退化比例有微弱缓解趋势。关键词草原退化：主成分分析：马尔柯夫过程；预测模型 万方数据AbstractHulunbeirgrasslandisoneofthewell-preservednaturalgrasslandintheworld，andalsofairlylargegrasslandwiththebestvegetationinChina．HulunbeirgrasslandandDaxinganlinforestconstitutenotonlytheessentialecologicalbarrierinthenorthernpartofChinabutalsotheproductionbaseandtheecologicalbarrierofinland．HulunbeirgrasslandecologyhasdirectimpactonChina、Seco．climateevenEurasianecology．Withglobalwarming，droughtexacerbationleadtoasharpdeteriorationinHulunbeirgrasslandecologicalconditions，humanactivitieshavegrowingimpactonecologicalbalance．EnhancingtheprotectionandconstructionofHulunbeirgrassland，forestsandothercomplexecosystemshasanextremelyimportantstrategicsignificancetothemaintenanceoftheecologicalsecurityofthecountryespeciallyinnorthernChina．Intheessay,firstly，accordingtothenaturalenvironmentandclimateaswellastheadministrativedivision，itCanbedividedintofourresearchareas：EwenkiAutonomousBannerGrassland(hereinafterreferredtoasEwenkigrassland)，ChenbarhBannergrassland(hereinafterreferredtoasChenbarhgrassland)，XinbarhzuoBannergrassland(hereinafterreferredtoasXinzuoBannergrassland)，XinbarhyouBannergrassland(hereinafterreferredtoasXinyouBannergrassland)．Theanalysisisontheimpactofnaturalfactorsandhumanfactorsongrasslanddegradationbasedonthemainmeteorologicaldata，thedataofreflectinghumanfactorsandthedataofgrasslanddegradationfrom1970to2005．Theresultsshowthatthetemperature，oneofthenaturalfactorshaspositivecorrelationwithgrasslanddegradation．Theaverageannualgroundtemperaturehasaclosecorrelationwiththefourresearchareas，andthecorrelationcoefficientis0．859withXinyouBannergrassland．Whilethetotalannuallivestocknumber,oneofthehumanfactors，hasacloserelationshipwiththefourresearchareas．andthemaximumcorrelationcoefficientis0．560withXinyouBannergrassland．Secondly，thecomprehensiveevaluationindexofthemainfactorsaffectingHulunbeirgrasslanddegradationisdrawnthroughthemultivariatestatisticalanalysison23indicatorsofnaturalandhumanfactorsfrom1985to2010．Accordingtothecontributionrateofcomprehensiveindexfactor,themainfactoraffectingtheHulunbeirgrasslanddegradationistheonereflectinghumanactivities．Itscontributionrateis64．16％thatismuchlargerthanothers．ThepredictionmodelsofHulunbeirgrasslandprecipitationisestablishedthroughtheprincipalcomponentanalyzingmethodandmultipleregressiontheoryandthemodelhasbeentested．Thismodelcanpredictnextmonth’Srainfallaccordingtothepresentmonth’SmeteorologicaldataSOtherelevantlocaldepartmentsCanmakedecisionbasedonthedegreeof 万方数据theprecipitation．AtIaSt，HulunbeirgrasslandfuturedegradationextentispredictedViaMarkoVmodel．whichshowstIlatifcurentconditionofHulunbeirgrasslandremainsto2020and2030，Hulunbeir铲aSslanddegradati。nratec。ntinuesrisingandn。ndegradatedgrasslandareawinreach29．94％，lightandmoderatedegradationtendstobeslightlyweakend·KeywordsratealsohasaslightrisewhileseverGrasslanddegradation；Principalcomponentanalysis；MarkovProcess；predictionmodel 万方数据目录摘jlj邑⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．IAbstract⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．II1绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．11．1草原退化现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯l1．2草原生态退化研究概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯21．3研究目的和意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯31．3．1研究目的⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯31．3．2研究意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯32研究区概况及研究方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．52．1研究区概况⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯52．1．1地理位置⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯52．1．2地貌⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．52．1．3气候⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯52．1．4土壤⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯62．1．5植被⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一62．2数据来源⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯72．3研究方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯72．4本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯73自然因素对呼伦贝尔草原退化的影响分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。83．1相关分析及数据处理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯83．1．1相关分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯83．1．2数据处理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯83．2自然因素与鄂温克草原退化的相关性⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯83．3自然因素与陈巴尔虎草原退化的相关性⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯93．4自然因素与新左旗草原退化的相关性⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．103．5自然因素与新右旗草原退化的相关性⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．113．6本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．124人为因素对呼伦贝尔草原退化的影响分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯134．1人为因素与鄂温克草原退化的相关性⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．144．2人为因素与陈巴尔虎草原退化的相关性⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．154．3人为因素与新左旗草原退化的相关性⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．164．4人为因素与新右旗草原退化的相关性⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．174．5小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．18 万方数据目录5影响呼伦贝尔草原退化的主要因子的定量分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯195．1主成分分析数学模型简介⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．195．1．1主成分分析概念及基本思想⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．195．1．2主成分数学模型及一些性质⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．195．2构建影响呼伦贝尔草原退化的综合评价指标⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．235．2．1数据处理及变量的选择⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．235．2．2结果及分析讨论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．235．3小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．286呼伦贝尔草原生态气候模型及草原退化面积预测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯306．1呼伦贝尔草原降水量的预测模型的研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．306．1．1研究概况及数据来源⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．306．1．2呼伦贝尔草原气候变化特点⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．306．1．3呼伦贝尔草原降水量与气象因子的关系⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．336．1．4气象因子的主成分分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．346．1．5呼伦贝尔草原降水量预测模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．356．1．6结果与讨论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．376．2基于马尔柯夫模型的呼伦贝尔草原退化程度预测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．376．2．1马尔柯夫模型简介⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．376．2．2研究概况及方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．396-2_3计算结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．406．2．4讨论与分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．41结论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯43参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．45攻读学位期间发表的学术论文⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯49至炙谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯50 万方数据l绪论1绪论草原退化是指受自然条件和人为活动影响，草原生物资源、土地资源、水资源和生态环境劣化，导致生产力下降的现象或过程。自然条件和人为活动在草原退化过程中的相对作用一直是草原退化研究的重要课题。本章通过国内外草原退化现状、内蒙古草原退化现状、呼伦贝尔草原退化现状、研究目的及研究意义三个部分对本课题的研究进行整体性介绍。1．1草原退化现状草地退化大致可以分为三个阶段：①草群变矮，覆盖，产量下降，如果给予适当的使用或休歇，有望在短期内恢复的草地：②植被组成改变，差，低质量和毒草出没，如果采取一定的管理措施，可以在很长的时间内能恢复：③草地土壤彻底摧毁，若植物成分和栖息地都发生了变化，就很难恢复。草地退化是一个全球性的问题，森林和草原是地球植被的主要成分，地球上的森林面积曾达到76×108公顷，1985年减少到41．47×108公顷，据1990年统计，全世界天然草地面积为33．04×108公顷，每年草原以近32×105公顷的速度在退化【lJ。五十年前的中、近东一些国家，有许多森林和草原的分布，如今已成为寸草不生的沙漠。美国天然草原退化也十分严重，20世纪70年代有十几万英亩干旱草原，这只是100年前的五分之二左右；20世纪70年代的澳大利亚西部草原的载畜量是19世纪初的三分之一。我国草原同样也面临着不断退化，根据记载，在20世纪六、七十年代，我国北方大约3亿公顷草场，其中大概近5000万公顷草原不同程度的退化，侯向阳，尹燕亭等12】针对我国草原管理模式进行了一些分析，提出过关于草原生态系统恢复的措施和方法。中国每年的退化草地面积约增加133．33万公顷，20世纪70年代，中国的草地退化、沙化比例占可利用草地面积的15％，20世纪80年代中期达到30％以上，现在已经上升到57％左右【3】，草地资源面I临着严重退化的趋势。随着人口的增长，人们对草地资源的需求不断增加，而自然条件和不合理的人类活动的影响，直接导致了产草量下降，尤其是杂草和其他低质草的比例增加，优质草比例明显下降；与此同时，沙尘暴等灾害加剧，造成了更广泛地区的畜牧业及社会和经济上的严重影响。内蒙古草原退化沙化面积每年扩展超过66．67公顷，20世纪60年代约有18％的草原已经有不同程度的退化，80年代时候约39％，如今有73．5％左右的草原已经不同程度的退化和沙化。其中，轻度退化面积增加了1333300公顷，中度退化面积增加了6933300公顷，重度退化面积增加了9466700公顷。由于自然条件和人类活动的作用，内蒙古在20世纪80年代草原与20世纪60年代相比，减少了10．4％，约为920万公顷，目前相比上世纪80年代减少了8％左右，约600万公顷。 万方数据东北林业大学硕士学位论文呼伦贝尔草原位于内蒙古自治区的东北部，约拥有1000万公顷的土地面积，占自治区草原总面积的11．54％左右，自治区可利用草场面积13％左右在呼伦贝尔草原，是天然草原植被条件最好的地区。随着全球气候异常、不合理开发和人类活动的影响，导致不同程度的天然草原的退化。呼伦贝尔草原退化、沙化、盐渍化(简称“草原三化’’)面积由20世纪60年代的13％增加到80年代的21％左右，90年代增加到约30％，至本世纪初已经接近50％，退化程度明显增加。本课题研究的四个区域(鄂温克草原、陈巴尔虎草原、新左旗草原、新右旗草原)草原总面积之和约667．5万公顷，约占全市草原总面积的66．75％，占可利用草场的80．13％左右。20世纪80年代时，本课题所研究的四个区域的“草原三化”面积占总退化程度的69．08％，到2000年已经达到91．09％，也就是说，呼伦贝尔草原退化主要集中在本课题四个研究区域。呼伦贝尔草原水草丰美，是世界著名的草原，也是中国至今保存较完整的天然草原。然而，天然草地并非取之不竭的，随着人口的快速增长，社会和经济的发展以及各种自然灾害和不合理开发等许多因素导致大面积草场退化，沙化，盐渍化的加剧。对当地畜牧业的进一步发展以及我国北方生态气候乃至欧亚大陆生态有着直接的影响。1．2草原生态退化研究概述草地退化的活动包括：草原沙化，盐碱化和草原的污染。草地退化的自然因素包括气候变化和水文动态变化，如降水减少，风沙活动增强，以及地表和地下水减少。人为因素包括过度放牧，伐木砍柴，不合理的开发利用草地资源，土地资源和采矿、道路工程等人类活动。草地退化的主要危害有：牧草产量下降，尤其是高品质牧草大量减少，杂草和其他低质草增加，载畜量下降。与此同时，沙尘暴等灾害加剧，危害到更广泛的区域。防治草地退化的基本方法是生物资源，土地资源，水资源的合理开发和利用，维护和保护草原的生态环境，草蓄平衡。全球气候变化和不合理的人类活动是草原退化的两个主要因素，在不同尺度下开展一定区域内针对性的研究气候变化和人为活动对草原退化的影响，对于草原生态保护具有十分重要的意义。目前关于草原退化的研究主要集中在，草原退化的成因分析、草原退化影响分析、可持续发展研究。刘及东【4】利用气候模型和遥感模型预测产草量的方法对鄂温克草原退化程度进行了较深入的研究，草原退化的成因分析主要从自然因素与人为因素对草原退化的影响，草原退化、沙漠化状况的特征分析和草原生态系统退化方面的研究【5‘8】认为，气候变暖，降雨量减少和过度放牧是草原退化的主要因素。曹鑫，辜智慧等【9】、李政海，鲍雅静等【10】、周云轩，付哲等【ll】利用遥感技术和野外调查的方法对草原退化演变的时空过程进行了较深入的研究，在草原退化的主要影响因素方面的研究也取得了一些进展【12’161，草原退化导致生态环境功能失衡、对植被、土壤、水域以及经济等诸多领域带来严重的影响，不同程度的退化草地对当地植被覆盖、土壤肥力、含水量的变化有着显著的影响【17’201，许志信，李永强【211、苗百岭，梁存柱等【221、王根绪，李娜等【231、张发伟，郭竹筠掣241、柳嫒普，吕世华等‘251对不同地区草原退化在水土流失的 万方数据l绪论影响、地表径流典型草原生态系统的影响以及温度和湿度的土壤特性效果影响方面进行了较深入的研究，也有一些专家学者【2昏30】对如何保护草原生态、草原生态可持续发展、防止草原退化等课题进行了研究，并提出了相关的控制对策和建议。陈秋红，周尧治【31】较深入的研究了影响呼伦贝尔草原沙化的主要因素，卢满意阳23在锡林郭勒草原退化的因素进行深入分析的同时给出相关的可持续利用建议，许多学者研究认为，气候变化是导致呼伦贝尔草原退化的主要因素【3孓40。，在呼伦贝尔草原生物量与环境因子方面的研究也取得了一些进展【4¨41，部分专家学者研究建立了草原产草量、生物量的预报模型【45_511，在草原气候变化的影响分析以及草原退化方面的研究也取得了一定的成果【52彤】，主要是通过野外调查和遥感技术分析草原生态状况，也有采用层次分析、聚类分析、相关分析、主成分分析以及马尔柯夫分析等数学方法建立函数关系，借助计算机技术处理等，虽然有很多成果，但是在研究地区的选择上有明显的差异，今后需要对一定区域内开展针对性的系统研究。现有的有关草原生态的研究，已从单一的定性分析发展到多学科结合，研究的领域更广泛，采用野外调查、遥感技术的基础上更多的利用定量分析与定性分析结合，用数学理论为基础以计算机软件为辅助，并得到更准确的结论。本课题以呼伦贝尔草原为研究区，在系统分析近几十年来呼伦贝尔草原气候变化和人为活动对草原退化的影响程度的基础上，建立影响草原退化的主要因子的综合评价指标，最后对呼伦贝尔草原气候变化进行分析，建立草原降水量的预测模型并对未来呼伦贝尔草原退化程度进行预测。1．3研究目的和意义1．3．1研究目的草地退化是指在自然条件和人类活动的作用下，土地资源，水资源，草原生物资源和生态环境的恶化，导致生产力下降的现象或过程。草地退化受水草资源、气候特征等自然因素的影响以外，同时也受生产力方式、生活水平等经济因素的影响。所以需要通过统计分析的方法才能够确定影响草原退化的主要因子。本课题以呼伦贝尔草原近36年的气象数据和26年的主要人为因素的统计数据为依据，通过相关分析，主成分分析，多元回归分析和马尔可夫预测等数学方法，研究影响呼伦贝尔草原退化的主要自然因素和人为因素与草原退化的相关性，确定其相关关系，并构建影响呼伦贝尔草原退化的主要因子的综合评价指标。与此同时，建立草原降水预报模型，并结合以往草原退化的研究，预测呼伦贝尔草原退化程度。结果可以为今后的草原科技工作者从方法上提供指导性和参考资料，而且对草原生态研究提供科学依据。1．3．2研究意义呼伦贝尔草原是中国植被条件最佳的草原，也是内蒙古中东部生态防线的起点，其生态功能和作用都非常重要。不仅为本地区的气候调节，水源涵养，防沙，土壤和水资源保护中发挥着极其重要的生态作用，是生态环境和经济协调发展的基础。更重要的是要建立中国东北地区绿色屏障的形成以及北方地区免受沙尘暴侵袭提供保障，是邻近省 万方数据东北林业大学硕士学位论文区生态安全线的出发点。目前对呼伦贝尔草原生态的研究还不够深入，已有研究主要采取野外调查和遥感影响分析结合的方法来探讨草原生态问题，提取有关影响草原退化的主要因素的信息。本课题的呼伦贝尔草原退化的定量分析，草原降水量的预测建模，以及未来呼伦贝尔草原退化程度的预测等研究，可为草原科技工作者提供理论依据和技术手段来确定呼伦贝尔草原退化的主要因素，对今后的呼伦贝尔草原生态研究工作具有重要意义。 万方数据2研究区概况及研究方法2．1研究区概况2．1．1地理位置呼伦贝尔市位于东经115。3l’～126。047，北纬47。05’"---53。207。总面积约2530万公顷，相当于山东、江苏两省面积的总和，占自治区总面积的21．4％。东以嫩江为界与黑龙江省毗邻，南与兴安盟相连，西和西南与蒙古交界，北和西北与俄罗斯接壤。中国和俄罗斯边境1051．08公里，中国和蒙古国边境682．24公里，总边境线长1733．32公里。本课题所研究的四个区域和牙克石西部、额尔古纳南部及满洲里、海拉尔地区草原的总体组成了辽阔的呼伦贝尔草原，约1000万公顷的总面积，占全市土地面积的39．52％左右。本课题四个研究区域占全市草原总面积的66．75％左右，占可利用草场的80．13％左右。从东到西的分布规律为：森林草原、草甸草原以及干旱草原三个区。除东部地区约占10．5％的森林和草原的过渡区外，其余基本都是天然草场。多年生草本植物群落是该地区草原生态的基本特征，大约有1000种植物资源。2．1．2地貌呼伦贝尔市属于高原型地貌，中亚蒙古高原的组成部分。在地质结构上受北东向新华夏系构造带和东西向的复杂构造带控制，形成了大兴安岭山地、河谷平原低地、呼伦贝尔高原三个较大的地形单元。大兴安岭山地林区海拔700"---1700米；岭西为草原畜牧业地带海拔550---,1000米；岭东为草原森林过渡区的主要农牧业结合的经济带，海拔200"--500米。大兴安岭山地是构成呼伦贝尔地块的主体。花岗石的分布面积比较广，火成岩是主要主体岩石。大兴安岭南部横宽200"---300千米，北部宽度最大达450千米。东低于西，岭东稍陡且地势低，岭西是平缓而又高的地势；北低于南，北部为缓坡山地，南部主要为高山且比较陡。大兴安岭山脉是许多河流的发源地，嫩江和额尔古纳河的分水岭。呼伦贝尔高原(也称巴尔虎高原)地处兴安岭以西，周边环绕着山地和丘陵。东侧与东南侧地势较高，海拔基本都大于700---,1000米，西侧为低山丘陵地形，海拔基本在650"---1000米以内。呼伦贝尔高原主体位于中低山丘陵西南，延伸到呼伦湖(也称达赉湖)的东岸，也是蒙古高原东北部边缘。2．1．3气候呼伦贝尔草原地处欧亚大陆东南端中高纬度地带，大部分地区为寒温带大陆性气候，随着纬度的逐渐递增而太阳辐射得到的地面热量逐渐减少，温度下降。大杨树一小二沟一苏格河一三河一线北部气候特点为：年度温差较大，冬季寒冷夏季炎热，四季分明显著，降水量主要集中在6_8月，年降水量较少。大兴安岭山脉呈东北——西南方向，使得来自南海洋的东南季风都被阻挡，构成了东南季风的北方边界：与此同时也起到天然 万方数据东北林业大学硕士学位论文屏障的作用，即受蒙古高压控制和冬季风侵袭作用而南下的冷空气受到阻滞，导致大兴安岭山脊和两麓有截然不同的气候。本课题四个研究区36年以来，年平均气温一1．4～1．18"C：年平均蒸发量1535毫米左右，其中新右旗草原年平均蒸发量为1835毫米，在四个区域中最大；年平均水汽压约5．7百帕；年平均相对湿度64．22％左右，其中新右旗草原的相对湿度最小为60．08％；年平均风速3．2m／s左右：年平均日照时数2960，其中，新右旗草原日照相对最多达到3076；年平均降水量的分布表现为鄂温克草原和陈旗草原基本相似年均334毫米，而新左旗和新右旗草原降水较少年均约260毫米，降水量趋势由东向西逐渐减少。2．1．4土壤呼伦贝尔市植被地带性分布于地带性土壤的分布互相一致，土壤的分布与形成同植被的发育及左右结果十分明显(土壤的分布与形成同植被的发育具有十分明显的结果)，不同的土壤对应着不同的植被特征的表现。垂直分布来看，大兴安岭东坡由下到上：黑土——暗棕壤——棕色针叶林土组成垂直带谱。西坡自下而上为黑钙土——灰色森林土——棕色针叶林土组成垂直带谱。水平分布来看，自东向西土壤分布如下：黑土地带，海拔260---500m，森林草原植被的夏绿阔叶林和杂类草草甸；一山地暗棕壤地带，海拔400～800m，主要是蒙古栎的自然植被，白桦、混生黑桦、山杨等落叶阔叶林，及草甸草原；一山地棕色针叶林土地带，海拔800～1700m，主要植被为兴安落叶松，局部山顶和阳坡分布着樟子松一山地灰色森林土：海拔800--一1lOOm，主要植被为白桦、黑华林以及山杨林；一黑钙土地带，海拔800--一1000m，主要植被是草甸草原；一栗钙土地带，海拔600～1100m，自然植被以典型草原为主。(也可以依据植被和气候特点区分为森林草甸黑土地带——草甸草原黑钙土地带——典型草原栗钙土地带)本研究四个区域属于典型草原栗钙土地带。2．1．5植被呼伦贝尔的植被具有生长期短且更生缓慢的特性。由生长情况和植物群落，在地带的分布上自东向西依次为大兴安岭东麓森林草原区域、大兴安岭山地泰加林区、呼伦贝尔草原区三个较大的不同植被区。在每个植被区内，也包含着各种较小的植被区。本课题所研究的呼伦贝尔草原区位于大兴安岭以西，地跨森林草原、草甸草原、干旱(典型)草原的3个地带。东部地区大约占本区总面积10．5％的森林覆盖以外，其余基本都是天然草场。多年生草本植物是组成呼伦贝尔草原植物群落的基本生活型。大兴安岭西坡山地丘陵地带主要是森林草原区，也是自北向南由森林过度到草原的植物群落。这里包括鄂温克、陈旗东部、额尔古纳南部以及牙克石西部。森林草原区西侧为草甸草原区，这里植物种类繁多，生长茂盛，覆盖度70---85％，主要有禾本科、菊科、豆科、莎草科、百合科等。干旱草原区在草甸草原的西部，主要包括新左旗、新右旗的全部和陈旗西部以及鄂温克西北部。主要有针茅——隐子草草原和针茅——羊草草原等植物群落，整个干旱草原区的植被比草甸草原稀疏矮小的特点。 万方数据2研究区概况及研冗万法2．2数据来源本课题使用的数据来自1970-2005年呼伦贝尔四个研究区气象数据、1985—2010年呼伦贝尔市统计年鉴数据和样本年度草原退化面积统计数据，处理数据使用的软件：EXCEL2003、spsslO．0。2．3研究方法本课题根据呼伦贝尔市行政区划和自然环境气候特点以及经济发展状况，将呼伦贝尔草原分为四个研究区域：鄂温克草原、陈巴尔虎草原、新左旗草原和新右旗草原；并对四个研究区分别利用相关分析法研究不同自然因素和人为因素对草原退化的影响水平，同时对1985年至2010年影响呼伦贝尔草原退化的人为因素和自然因素23个指标进行多元统计分析，建立呼伦贝尔草原退化的主要因素的综合评价指标体系。从综合指标因子的贡献率来评价影响呼伦贝尔草原退化的主要因子，并为有关决策部门提供理论依据。根据1970—2005年气象数据，利用主成分分析法和多元回归理论建立呼伦贝尔草原降水量的预测模型，然后检验模型，并分析降水量与影响因素的相关性。最后，在以往草原退化研究的基础上利用马尔柯夫模型预测分析未来呼伦贝尔草原退化程度。2．4本章小结呼伦贝尔市地形地貌、土壤类型、气候条件有较大差异，尤其各个区域社会经济发展水平有很大差异，造成呼伦贝尔草原退化程度也不相同，所以研究中不能同等对待每个区域：研究中不同区域自然因素和人为因素的数据也存在着较大差异，因此，可以把呼伦贝尔草原大致分成四个区域进行分别讨论。 万方数据东北林业大学硕士学位论文3自然因素对呼伦贝尔草原退化的影响分析3．1相关分析及数据处理3．1．1相关分析相关分析是指研究变量之间密切程度的一种常用的统计方法。通常，利用相关系数来度量变量间依赖关系的强弱。如果相关系数是根据总体全部数据所得，则称为总体相关系数，记为P；若根据样本数据计算所得，则称作样本相关系数，简称相关系数，记作，．，其计算公式为：Z(x一；)·Z(r-7)i=1(3-1)其主要性质为：(1)一1≤r≤1(若一1≤，<0，则为负相关；0<，．≤1时，正相关；r=O则表明无线性相关关系；，．=1(或一1)则为完全正相关(或负相关))。(2)～=k。(3)，．只是表示变量之间的线性关系的一个度量，不能描述非线性关系的强度。(4)一般经验解释如下：l厂Ik)。令原始指标信息的数据矩阵为：X=X11Xj2X21X22XnlXn2=(Xl，X2，⋯，Xt)(5-1)其中：Xi=(XllX2∥一，Xnt)1f-1,2，⋯，k往往，许多实际问题所讨论的指标信息具有不同的量纲，导致对于分析结果带来很大的影响。为了消除由于量纲的不同可能带来的一些不合理的影响，进行主成分分析之前先对原始数据进行标准化处理，以使每个变量的平均值为0，方差为1。变量的标准化公式为：量七．七h砭一矗 万方数据东北林业大学硕士学位论文巧+2焉睁2)f=1,2，⋯，刀；／=1,2，⋯，k式中，；』和√忑：可分别为第j个变量的平均值和标准差。为了便于分析，将原始数据标准化后的矩阵仍用(5．1)式的x记。则用数据矩阵X的七个指标向量X。，X2，⋯，Xk作线性组合，综合成七个新变量为：也可以简写成E=al#Xl+口2，爿r2+⋯+口舡爿r七(5—4)并且需要满足口lf2+口212+⋯+口“2=1(5-5)其中系数口，i有下列原则来确定：(1)E与f(f≠jf，f，_『=1,2，⋯，七)不相关；(2)E是X。，X：，⋯，Xk的一切线性组合(系数满足(5．5)式)中方差最大者；E是与E不相关的X。，X：，⋯，x。的所有线性组合中方差最大者；E是与E，E，⋯，E一。都不相关的X。，X：，⋯，X。的所有线性组合中方差最大者。将用上述原则所确定的综合变量E，E，⋯，E分别记作原变量的第一，第二，⋯，第k个主成分。其中E在总方差中占的比重最大，其余综合变量E，E，⋯，E的方差依次递减。在具体问题分析时，一般我们只挑选前几个方差最大的主成分，从而达到简化系统结构，抓住问题实质的目的。5．1．2．2主成分分析的一些性质设F=aiXl+a2X2+⋯+口々Xk=口1X其中：令口=(口I，口2，⋯，吼)71，X=(zl，X2，⋯，Xk)r，则，下面要求x的线性函数口71X，并使对应的方差尽可能地大，使得var(a7’X)=0Tya达到最大值，且口r口=1令协差阵∑的非零特征根^≥旯：≥⋯≥九>0，对应的单位特征向量为甜，，材：，⋯，11。记u=(“。，甜：，⋯，“。)=0p九∥f，／=1∥2一，k以以以二一2七‰％％+2．2只。兄一一Ⅳ加勉．批量矗正历讲矾E最 万方数据5影响呼伦贝尔草原退化的主要因子的定量分析而由“．·“／=oju71U=Uu7’=7，(f≠／)l呈X=u·访昭(^，A2，⋯，九)·U7’=∑^z，，“，7’i=1故有k口rEa=∑九胎71“j)@7”，)r=∑九(口7’“i)2i=1i=I即七口7’∑口≤^∑(口71“I)2=^口7’uur口=^口71口=^，=l而当a=u。时则有“l71∑“l=IllT(∑九。“lr“f“IT)“l=∑九．“lr“f％r甜l=^i=lI-l因此a=Ul能使Var(arX)=ar∑日达到最大值，且Var(ufx)=甜lrEuI=^同理Var(ufx)=九I司时CD’，(材，Tx，材fX)=u，rEuJ=∑九(材，7’材。)(“。71“／)=o，f≠歹由以上推导可知：五，托，⋯，X。的主成分其实是以∑的特征向量为系数的线性组合，它们之间互不相关，其方差为∑的特征根。主成分分析是数学上的一种降维处理方法，以丢失少量信息的前提下，将众多的原始指标的信息重新组合成较少的几个综合指标，主要有如下几个性质：(1)F的协差阵为对角阵人。(2)∑仃户∑^(3)“瓦∥．)=甜mi4％本课题研究所讨论的影响呼伦贝尔草原退化的因子比较多，且各个因子之间存在一定的相关性，通过主成分分析降维处理，能够可以确定影响草原退化的最主要的因素。5．1．2．3主成分分析的计算步骤(1)将原始数据标准化，消除不同变量量纲差异等因素的影响。 万方数据东北林业大学硕士学位论文(2)建立变量的相关系数矩阵：R=1Ir12r2Ir22rkl其中勺(f，／=1，2，⋯，，尼)为原式变量，与x，的相关系数，～=0其计算公式为勺2Z(x，，一i)(‰一i)m=l(5-6)(5-7)根据相关系数矩阵可以判断原始变量的相关程度如何。若相关程度比较大，则适合做主成分分析。(3)解特征方程IM-Rl=o，求出相应的特征根，并将其按大小顺序排序^≥九：≥⋯≥九同时求出对应特征根的特征向量。(4)计算主成分贡献率及累计贡献率：k第一主成分的贡献率为九／∑丑，由于砌r(互)=九，所以i=1k^／∑九=Var(F．)l∑Fi=li=1因此，第一主成分的贡献率就是第一主成分的方差在全部方差中的比值。这个值越大，说明第一主成分综合一，x2，⋯，砟信息的能力越强。Jnk主成分的累计贡献率为∑^／Z九，如果前m个主成分的贡献率达到85％pAk，表明t=li=l取前m个主成分基本包含了全部测量指标所具有的信息，这样既能减少变量的个数又便于对实际问题的进行分析和研究。(5)写出主成分计算R的特征根^≥允：≥⋯≥九≥0所对应的单位特征向量：al=(口ll，口2l，⋯，akl)7’，a2=(口12，a22，⋯，ak2)r，⋯，a七=(口l七，a2七，⋯，口船)7’贝0E=allXl-I-a2，x2+⋯+口“XI，(f=1,2，⋯，k)其中X，=(x”x：l，．一，靠)’，(f_1,2，⋯，k)是可实测的k个指标所构成k维随机向量，％是因子载荷，表明第f个变量在鳓个综合因子上的负荷，它反映了第i个变量在第，个综合因子上的相对重要性。口口绝对值越大表明第f个变量与第．，个主成分的依赖程度越高，即‘胤i的载荷量越大。一22．七．七‰‰一仫● 万方数据5影响呼伦贝尔草原退化的主要因子的定量分析5．2构建影响呼伦贝尔草原退化的综合评价指标5．2．1数据处理及变量的选择目前影响草原荒漠化的主要人为因素和自然因素的变量有，人口密度、种植面积、牲畜总数以及气温和降水等【3Ⅲ。本课题在以往的科学研究中选取的基本因素人口和牲畜数之外，社会经济、工农业的发展必然对草原生态带来一定的影响，道路建设以及发达的旅游业也是不可忽略的因子。当然，对草原生态的投入也是一个主要因子。从而在体现人为因素的主要变量分别选取了，人口、农作物种植面积、造林面积、大(小)牲畜、社会商品零售总额、第一产业增加值、第二产业增加值、第三产业增加值、游客数量、财政收入、治理流沙面积、客运量、货运量等因素。由于陈巴尔虎草原位于呼伦贝尔草原的中心，所以选定该地区年平均水汽压、年平均相对湿度、年日照时数、年蒸发量、年平均风速、年平均气温、年降水量、年最大积雪深度、年均地面温度等因素来代表反映自然因素的指标。由于该研究区域有关草原面积退化数据的缺失以及数据的可得性，本课题以呼伦贝尔草原1965、1986、1997、2004、2010年作为样本年度。其中有关人为因素的数据都从当年的呼伦贝尔统计年鉴搜集整理得到，牛、马、骆驼、驴、骡为大牲畜数，小牲畜数有绵羊和山羊。自然因素数据来自呼伦贝尔市气象局，对草原退化数据利用算数平均值进行缺失值处理。(人口、农作物种植面积、造林面积、大牲畜数、小牲畜数、社会商品零售总额、第一产业增加值、第二产业增加值、第三产业增加值、游客数量、财政收入、治理流沙面积、客运量、货运量、年平均水汽压、年平均湿度、年日照时数、年蒸发量、年平均风速、年平均气温、年降水量、年最大积雪深度、年均地面温度等原始指标先进行标准化处理，并依次记为h1，h2，⋯，h23)。5．2．2结果及分析讨论目前，草原退化问题在国内外的定量研究还没有一个被普遍接受的研究方法13¨，对变量和模型间的函数关系式还没有被广泛认可的形式可以参照【3m3lJ。而人为因素和自然因素的复杂关系影响着草原生态系统。利用公式(5—6)，并通过spsslO．0统计软件计算其相关系数矩阵，计算结果为表5—1，由此可以确定，影响呼伦贝尔草原退化的绝大部分指标之间有直接的较强的相关性，证明信息上的重叠问题的存在非常严重。 万方数据东北林业大学硕士学位论文表5—1主要因子的相关系数矩阵Table5．1Thecorrelationcoefficientmatrixofmainfactorshlh2h3h8h9h10hllhi10．679—0．1550．0630．5050．630．5430．6110．6990．5910．615h2lh3h4h5h6—0．6960．70．9680．9970．980．9550．9960．9920．996—0．915—0．832—0．737-0．796-0．754—0．701—0．764—0．754l0．8530．7460．8170．7670．670．770．75710．9830．9970．9890．9580．990．98610．9910．9990．9920．9980．999h710．9950．970．9960．992h810．9880．999h910．9870．991hi010．999hll1续表5-1主要因子的相关系数矩阵ContinuedT曲le5一lThecorrelationtoefficientmatrixofmainfactorsh12h13h14h15h16h17h18h19h20h21h22h23．．24．． 万方数据5影响呼伦贝尔草原退化的主要因子的定量分析续表5—1主要因子的相关系数矩阵ContinuedTable5一lThecorrelationcoefficientmatrixofmainfactorsh13h14h15h16h17h18h19h20h21h22h23h131h14h15h16h17h18h19h20h21h22h230．997—0．567—0．89l一0．3410．519—0．85—0．027—0．8160．2270．506I一0．601—0．919-0．3990．533-0．842-0．006—0．840．2420．49910．780．7—0．4750．406-0．0780．837—0．656—0．356l0．615-0．6480．779-0．2280．873—0．362—0．584l一0．2370．167—0．1520．59—0．526—0．0371—0．3550．276—0．610．5970．6371—0．3860．4830．126—0．755l0．217—0．1560．74l—O．602-0．246l0．1031因此，要将这种自相关性较大的多因素的作用以一种简单数学函数模型来表示是比较困难的，本课题基于1985-2010年的各影响因子利用相关分析及主成分分析结合的方法建立影响呼伦贝尔草原退化主要因子的综合指标体系。5．2．2．1结果本课题讨论的指标信息量纲都不相同，因此对所有原始指标数据利用公式(5—2)进行了标准化处理。然后利用主成分分析法求出特征根的方差贡献率提取相应的综合指标，结果见表5-2(分析计算所采用的采用统计软件为spsslO．0及EXCEL2003)。表5-2方差分解主成分提取表Table5-2Variancedecompositionprincipalcomponentextractiontable主成分特征值方差贡献率累计贡献率123456789101l14．7583．65l2．2941．0730．9120．31164．16415．8759．9744．6673．9671．3541．13E一154．93E一157．11E一163．09E一154．52E一161．97E一153．68E-161．60E一152．20E一169．58E一16．．25．64．16480．03890．01294．67998．646100 万方数据东北林业大学硕士学位论文1．29E-167．01E一17—1．50E—17—8．22E一17-1．45E一16—1．48E—16一l。80E一16-2．24E一16-4．33E一16—5．52E一16-1．19E一15-4．09E-15从特征根来看，一般可以考虑选用特征值大于l或者累计贡献率大于85％作为选择标准，通过表5—2的结果，可以确定选取前4个主成分，而且这前四个主成分的累计贡献率已达94．68％，说明前4个主成分基本包含了全部原始指标所具有的信息。所以决定用4个新的综合指标来代替原始23个指标的信息。从表5-3，人口，农作物种植面积，造林面积，小牲畜数，社会商品零售总额，第一产业，第二产业，第三产业，旅游人次，财政收入，客、货运输量，年平均水汽压，年平均相对湿度，年平均风速，年降水量等指标在第一主成分上具有较高的负荷，表明第一主成分反映了这些指标的基本信息。而在人口，农作物种植面积，造林面积，小牲畜数，社会商品零售总额，第一产业，第二产业，第三产业，旅游人次，财政收入，客运量，货运量等指标的影响特别大，因此可以把第一主成分看作是人类活动的一个全面的综合指标。大牲畜数，治理流沙面积，日照时数，年蒸发量在第二主成分有较大的影响，可以看作是牲畜，治理流沙面积，日照时数和蒸发量的综合指标的反映。年平均气温、年最大积雪深度、年平均地面温度在第三个主成分上有较大的载荷，可将之看成是反映温度因素的综合指标。治理流沙面积、年平均水汽压、年日照时数、年蒸发量等因素在第四主成分上的影响较大，但远不如前三个主成分上的载荷，所以可将之看成是与前三个主成分互补的综合指标。表5-3初始因子载荷矩阵Table5-3Theinitialfactorloadingmatrix人口0．7040．6236．61E-02农作物播种面积0．989—4．78E一025．99E一02造林面积一0．7310．5190．1810O0O0O0O加坞加∞加m加765461l1l一E37943809805248784l76O．63679125153一挖心M坫坞¨掩均加俎毖船207●一3E3260．61、J，I●一60 万方数据5影响呼伦贝尔草原退化的主要因子的定量分析大牲畜数0．683—0．7066．91E一02—9．19E一02小牲畜数0．958—0．2746．02E一024．36E一02社会商品零售总额0．986—0．1135．91E一026．74E一02第一产业0．967—0．2161．04E一017．29E一02第二产业0．984—0．1416．90E一025．89E一02第三产业0．995—2．52E一043．80E一037．42E一02游客数量0．982—0．1495．64E一029．40E一02财政收入0．986—0．1293．66E一027．IOE一02治理流沙面积万亩一0．4880．6350．3050．381客运量(千人)0．9861．70E一023．91E-028．89E-02货运量(千吨)0．9827．11E一021．65E一025．82E一02年均水汽压一0．655—0．3790．4610．303年均相对湿度一0．894—0．4012．90E一029．71E一02年日照时数一0．359—0．5960．4610．452年蒸发量0．4940．6493．31E一020。529年均风速一0．859—6．93E一03—0．4780．179年均气温一3．76E～030．6090．679～3．42E一01年降水量一0．826—0．2410．458—9．01E一02年最大积雪深度0．2770．474—0．6640．244年均地面温度0．5410．3960．5998．65E一03提取前4个主成分，根据特征值计算出对应的特征向量，可确定主成分数学模型如下：F，=0．18h1+0．26h2—0．19h3+0．18h4+0．25h5++0．26h6+0．25h7+0．26h8+0．26h9+0．26h10+0．26hl1-0．13h12+0．26h13+0．26h14—0．17h15—0．23h16—0．09h17+0．13h18-0．22h19-0．22h21+0．07h22+0．14h23F，=O．33h1—0．03h2+0．27h3—0．37h4-0．14h5—0．06h6—0．1lh7—0．07h8—0．08hlO一0．07hl1+0．33h12+0．Olhl3+O．04h14—0．2h15—0．21h16—0．31h17+0．34h18+0．32h20-0．13h21+0．25h22+0．21h23F3-O．04hl+O．04h2+0．12h3+0．05h4+0．04h5+0．04h6+0．07h7+0．05h8+0．04hlO+O．02hl1+0．2h12+0．03h13+0．01h14+0．3h15+0．02h16+0．3h17+0．02h18—0．32h19+0．45h20+0．3h21-0．44h22+0．4h23F4=一0．23h1+0．06h2+0．1h3-O．09h4+0．04h5+0．07h6+0．07h7+0．06h8+0．07h9+0．09h10+0．07hl1+0．37h12+0．09h13+0．06h14+0．29h15+0．09h16+0．44h17+0．51h18+0．17h19-0．33h20-0．09h21+0．24h22+0．01h235．2．2．2分析与讨论利用多元统计学的相关分析及主成分分析法结合，对影响呼伦贝尔草原退化的23个．27— 万方数据东北林业大学硕士学位论文指标的重要性分析，第一主成分的贡献率64．16％，比其他三个主成分的贡献率大很多，因此在所有指标系统中起着一个重要的角色。影响草原退化的主要因子依次为：第三产业增加值、农作物种植面积、财政收入、客运量、社会商品零售总额、第二产业增加值、货运量、游客数量、第一产业增加值、小牲畜数、年平均相对湿度、年平均风速、年降水量、造林面积、人口等因素。在第一主成分中，绝对值大于0．6的前17各指标中除了年均相对湿度、年均风速、年降水量、年均水汽压以外其余都是反映人为活动的指标，并且绝对值基本上都大于0．9，所以第一主成分基本上反映了人类活动的综合指标；第二主成分在大牲畜数、年蒸发量及治理流沙面积三个指标上的载荷较大，绝对值均大于0．6，可见第二主成分为反映大牲畜数数、年日照时数、年蒸发量及治理流沙面积的综合指标；第三主成分主要在年均气温、年最大积雪深度、年平均地面温度等因素上有较大载荷，故可以认为是反映气温的综合指标。第四主成分虽然在年蒸发量和年日照时数上的载荷较大，但这些指标在第二主成分上的载荷分别为0．649、一0．596，均大于在第四个主成分上的载荷，故将其认为是与第二主成分互补的综合指标。因为前三个主成分的累计贡献率已达90．01％，所以在实际问题分析中，根据累计贡献率大于85％的原贝IJ提取，可以忽略第四个主成分，更加便于进行分析评价。5．3小结(1)通过对1985—2010年影响呼伦贝尔草原退化的主要因素的23个指标数据统计，结合相关分析法和主成分分析法降维处理得到了影响呼伦贝尔草原退化的主要因子的综合评价指标。(2)定量分析发现，反映人为活动的综合指标(第一主成分)贡献率达到64．16％，故，人为因素是草原退化的最重要的影响因素。(3)本课题选取的人为因素中，第三产业增加值、农作物播种面积、财政收入、客运量、社会商品零售总额、第二产业增加值、货运量、游客数量、第一产业增加值、小牲畜数等变量所组成的综合指标是1985—2010年以来呼伦贝尔草原退化的主要原因。(4)如今，在草原上工业、开采给这个城市的人民带来了GDP的增长，但是工业污染是草原退化重要的原因之一，特别是煤炭的开采，破坏了草原原有的生态气候，影响了降雨，造成地下水位下降。如图5—1，呼伦贝尔市第一产业、第二产业、第三产业的发展突飞猛进，然而这也是草原退化的最关键的因素，随着社会经济的发展人们对草原的输入少，输出多。盲目追求GDP增长，不合理的开发导致草地退化，特别是工业的发展对草原生态环境的影响更大。 万方数据5影响呼伦贝尔草原退化的主要因子的定量分析450000040000003000000攫2500000釜20000001500000正198019851995图5—1呼伦贝尔市各产业发展趋势200520lO2015Fig5-1hulunbeircityindustrydevelopmentfiend．．29．． 万方数据东北林业大学硕士学位论文6呼伦贝尔草原生态气候模型及草原退化面积预测6．1呼伦贝尔草原降水量的预测模型的研究6．1．1研究概况及数据来源草原植被和气候条件有着直接的关系，降水是影响草原植被的最重要的因素之一。有关呼伦贝尔草原生态气候的多数研究[52-55J认为，降水量是必不可少的重要因素之一，一直以来大多数学者【56。58】普遍认为，降水量是植被的最显著的影响因素。降水量的准确预测，可提高应对自然灾害的能力，在特定区域开展针对性的研究对于当地草原生态气候研究者提供决策依据。本章选取地处呼伦贝尔大草原腹地的陈巴尔虎草原研究区域1970．2005年主要气象数据，进行多元统计分析，分析降水量与其他因子之间的相关性。采用主成分分析法提取影响草原降水量的主要因子，并建立降水量的预测模型。6．1．2呼伦贝尔草原气候变化特点在1970年至2005年中，陈巴尔虎草原年降水量的均值是330．03mm，标准差91．46mm，最大值542．9，最小值156mm；新右旗草原年降水量的均值245．97mm，标准差105．61mm，最大值593．4mm，最小值102．8mm；新左旗草原年降水量的均值278．86mm，标准差91．84mm，最大值590．5mm，最小值125．7mm；鄂温克草原年降水量的均值334．42mm，标准差67．75mm，最大值494．2mm，最小值180mm。四个研究区域中鄂温克草原年降水量的均值最大，但标准差最小，说明该区域近36年的年降水量起伏相对较小。本章所研究的区域，陈巴尔虎草原年降水量均值330．03mm，标准差91．46mm，其均值和标准差基本在四个研究区域中间水平，从图6-1可以看出，四个研究区域36年的年降水量在2000年之后有下降的趋势。 万方数据6呼伦贝尔草原生态气候模型及草原退化面积预测oL——。—。———————-—-————-—一-。—-—。————-——-—-————-——-—-———————-—-一S擎S擎擎§妒$$守孝擎擎擎妒萨萨妒年份100图6-1呼伦贝尔草原年降水量Fig6一lHulunbeirgrasslandannualprecipitation一．-·陈旗年降水量一·一新右旗年降水量l—o一新左旗年降水量I·鄂温克年降水量图6—2呼伦贝尔草原主要年份月降水量趋势图Fig6-2Hulunbeirgrasslandmainyearlyandmonthlyprecipitationtrendchaa从图6．2可以看出，研究区域陈巴尔虎草原1975年、1985年、1995年以及2005年的降水量主要集中在6、7、8月份。在1970年至2005年中，陈巴尔虎草原6月份降水量的均值是55．48mm，标准差31．73mm，最小值2．9mm，最大值119．5mm；新左旗草原6月份降水量的均值44．94mm，标准差27．04mm，最小值3．8mm，最大值137．7mm；新右旗草原6月份降水量的均值34．78mm，标准差23．07mm，最小值1．1mm，最大值87．1mm；鄂温克草原6月份降水量均值52．45mm，标准差25．95mm，最小值1．2mm，最大值伽姗重商鍪 万方数据东北林业大学硕士学位论文105．8mm。四个研究区域中陈巴尔虎草原6月份降水量的均值以及标准差最大，说明该区域的近36年内6月份的降水量起伏较大。由图6．3可以看出四个研究区域20世纪80年代6月份的降水量总体上较大，如今有下降的趋势。拿爹p擎梦≯妒妒擎葶窖毋妒≯≯妒妒妒年份图6-3呼伦贝尔草原6月份降水量Fig6-3HulunbeirgrasslandprecipitationinJune年份一新右旗7,9份降水量一新左旗7月份降水量—-一陈旗7月份降水量一一一鄂温克7月份降水量图6—4呼伦贝尔草原7月份降水量Fig6—4HulunbeirgrasslandprecipitationinJuly陈巴尔虎草原7月份降水量均值95．85mm，标准差38．66mm，最小值26．7mm，最大值169．4mm；新左旗草原7月份降水量均值82．96mm，标准差44．62mm，最小值27．8mm，最大值209．9mm；新右旗草原7月份降水量均值76．33mm，标准差53．31mm，最小值6．7mm，最大值222．1mm；鄂温克草原7月份降水量均值94．73mm，标准差38．38ram，一量量量一水水量水一一降降水堕一份份降坌一月月份月一一66j6一一旗旗畦克一一右左旗迪一新新陈墅=。卞I 万方数据6呼伦贝尔草原生态气候模型及草原退化面积预测最小值27．4mm，最大值182．9mm。四个研究区域中陈巴尔虎草原和鄂温克草原7月份降水量的均值最大，标准差最小，说明该两个区域7月份的降水量波动不大，比较平稳。而新右旗草原的降水量均值最小，标准差最大，说明该区域7月份降水量虽小，但该区域降水量波动起伏最大。250-200．．害l霎l李擎擎擎擎§$$擎§§擎擎守梦§窜妒年份图6—5呼伦贝尔草原8月份降水量Fig6-5HulunbeirgrasslandprecipitationinAugust陈巴尔虎草原8月份降水量均值82．43mm，标准差55．43mm，最小值8．3ram，最大值236．3mm；新左旗草原8月份降水量均值66．39mm，标准差37．56mm，最小值21．2mm，最大值187．6mm；新右旗草原8月份降水量均值70．19mm，标准差52．91mm，最小值8．5mm，最大值215．5mm；鄂温克草原8月份降水量均值87．27mm，标准差41．12mm，最小值30．6mm，最大值161．4mm。四个研究区域中鄂温克草原8月份降水量均值最大，陈巴尔虎草原8月份降水量均值仅次于鄂温克草原，而陈巴尔虎草原标准差最大，说明该区域的8月份降水量波动比较大。由图6．3，图6-4，图6—5可以看出呼伦贝尔草原6、7、8月份降水量有明显下降趋势，从图6．2可以看出呼伦贝尔草原降水量主要集中在6、7、8月份，且7月份的降水量最大。6．1．3呼伦贝尔草原降水量与气象因子的关系选取陈巴尔虎草原1970—2005年当月主要气象因素有，月平均水气压(qxl)、月平均相对湿度(qx2)、月目照时数(qx3)、月平均风速(qx4)、月极端最低气温(qx5)、月平均气温(qx6)、月降水量(qx7)、月蒸发量(qx8)、月平均地面温度(qx9)等气象因子与次月降水量(Y)进行相关分析。利用公式(3-1)计算其相关性可知，由表6—1的结果来看，次月降水量与上一个月的月平均水汽压、月日照时数、月平均风速、极端最低气温、月平均气温、月降水量、月蒸发量、月地面温度等气候因子呈正相关，相关系数依次为0．63、0．516、0．265、0．621、0．618、0．516、0．673、0．616，除了与月平均风速的相关性较小，其余相关系数均大于0．5所选取的气象因子中只有月平均相对湿度呈负相关关系，相关系数为一0．264。一量量量一一水水量水～一降降水降一一份份降份一一月月份月一一鼬掷明勋一一右左旗温一一新新陈鄂一i：{|一一二 万方数据东北林业大学硕士学位论文表6-1次月降水量与各气象因子的相关分析Table6-lAnalysis011monthlyrainfallandvariousmeteorologicalfactors6．1．4气象因子的主成分分析本章首先对原始数据利用公式(5-2)进行标准化处理，消除量纲不同而引起的差异，将标准化的因子依次记为zqxl、zqx2、zqx3、zqx4、zqx5、zqx6、zqx7、zqx8、zqx9。本章中所选择的自变量为该地区近36年的月平均水气压，月平均相对湿度，月日照时数，月平均风速，月极端最低气温，月平均气温，月降水量，月蒸发量，月平均地面温度，。表6—2相关系数矩阵Table6—2correlationmatrixzqxl1zqx2—0．0571zqx30．533—0．5951zqx40．216—0．6310．5241zqx50．910—0．3910．6510．4361zqx60．885—0．4560．7000．5000．9851zqx70．8250．1540．2660．1170．6910．6461zqx80．724—0．6210．7680．5460．8430．8680．484lzqx90．865—0．4600．7090．490．9570．9730．6240．8991同时由式(5-6)求出变量间的相关系数矩阵，从表6—2可以确定，影响草原降水量的气象因素中，绝大多数因素之间存在极显著的关系，证明变量之间存在信息上的重叠。故，可以采用主成分分析法对原始气象因素数据进一步分析。经过计算相关系数矩阵的特征根，基于方差贡献率来提取适当的的主要因子，结果在表6-3中，根据累计贡献率大于85％的原则，提取前两个主成分，则能够反映原始变量的最基本信息。 万方数据6呼伦贝尔草原生态气候模型及草原退化面积预测表6—3特征根方差贡献率Table6．3Characteristicrootvariancecontributionrate利用正交旋转法将初始因子载荷矩阵旋转并得旋转后的载荷矩阵，由表6—4可以发现，月平均水汽压、月降水量、月极端最低气温、月平均气温、月平均地面温度和月蒸发量等因子在第一主成分上的负荷较大，因此将其认为是反映水气与气温的综合因素，并记为F。；第二主成分在月平均相对湿度、月平均风速和月日照时数等因子上有较大的负荷，因此将其认为是反映湿度和风速的综合因素，并记为F：。表6-4旋转后的因子载荷矩阵Table6—4Thefactorloadingmatrixafterrotation前两个主成分数学模型为：Fl=0．273zqxl+O．188zqx2—0．002zqx3—0．1lzqx4+0．184zqx5+O．159zqx6+0．301zqx7+O．073zqx8+O．151zqx9F2=一0．139zqxl一0．413zqx2+O．226zqx3+O．318zqx4+O．014zqx5+O．055zqx6—0．241zqx7+O．162zqx8+O．064zqx96．1．5呼伦贝尔草原降水量预测模型根据1975-2005年气象数据，提取两个主成分F。，F：，以F．，F：为自变量对下一个月的降水量进行多元线性回归分析，得回归模型：Y=277．37+236．874F1+114．2F2，表6．5给 万方数据东北林业大学硕士学位论文出次月降水量与当月的各影响因子之间的相关性。表6-5降水量与影响因子间的相关系数Table6-5Correlationcoefficientbetweentheprecipitationandimpactfactor由表6—6，回归系数显著性检验可知，第一个主成分F．与第二个主成分Fz对降水量均有高度显著影响，显著性水平均为0．000。表6—8给出回归方程方差分析，可见方差分析的F：173．285，sig=0．000说明回归方程整体上也呈高度显著。表6-6回归系数检验Table6-6regressioncoefficienttestUnstandardizedStandardizedModelCoefficientstSig．BStd．ErrorBeta1(Constant)277．37014．099REGRFactorscore1for236．87414．1120．603analysiS119．673．00017．765．000REGRFactorscore2for114．20014．1180．2918．089．000analysis1表6-7方差分析Table6-7varianceanalysis．．36．． 万方数据6呼伦贝尔草原生态气候模型及草原退化面积预测6．1．6结果与讨论6．1．6．1结果本课题基于1970-2005年陈巴尔虎草原气象数据，结合相关分析和主成分分析法，借助统计软件spsslO．0和EXCEL2003，分析了草原降水量与气象因子的相关性，并建立了一种新的降水量预测模型。得出如下结论：(1)呼伦贝草原年降水量主要集中在6、7、8月份，在四个研究区域中，鄂温克草原年降水量的均值最大，为334．2mm，但标准差67．75mm是最小的，说明近36年鄂温克草原降水量的波动起伏相对较小；新右旗草原年降水量的均值最小245．97mm，而标准差105．61是最大的，说明新右旗草原近36年降水量的波动起伏相对最大，降水量也最少。(2)1970年至2005年夏季降水量有明显的下降趋势，在四个研究区域中，陈巴尔虎草原和鄂温克草原降水量较大，波动较小：而新左旗草原和新右旗草原降水量较少，波动较大。(3)1970—2005年近36年以来，研究区域降水量与上一个月的月平均水汽压、月日照时数、月平均风速、极端最低气温、月平均气温、月降水量、月蒸发量、月地面温度等气候因子呈正相关关系，相关系数依次为0．63、0．516、0．265、0．621、0．618、0．516、0．673、0．616，除了月平均风速的相关性较小以外，其余相关系数均大于0．5。所选取的气象因子当中，只有月平均相对湿度呈负相关关系，相关系数为一0．264。(4)通过对1970—2005气象因子主成分分析选取两个主成分，第一个主成分是反映月平均水汽压、月降水量、月极端最低气温、月平均气温、月平均地面温度和月蒸发量等因子的综合指标。第二个主成分为月平均相对湿度、月平均风速和月日照时数等因子综合指标。(5)最后得次月降水量的回归预测模型，该模型整体上对降水量的预测有高度显著。6．1．6．2讨论(1)本节以陈巴尔虎草原为代表四个研究区域，并分析了陈巴尔虎草原的气象因子与降水量的相关性，一定程度上忽略了整个呼伦贝尔草原的结果，可能产生一定的误差。因此，在今后研究中可通过对整个呼伦贝尔草原用不同的方法进行分析，改进研究方法。(2)本节对近36年的数据进行分析，通过所提取的两个主成分对次月降水量进行多元线性回归分析。回归模型整体上高度显著，回归系数高度显著，在今后研究中再从方法上改进，利用不同的方法进行分析。6．2基于马尔柯夫模型的呼伦贝尔草原退化程度预测6．2．1马尔柯夫模型简介【681马尔科夫过程是具备所谓的无后效性(马尔柯夫性)的一种随机过程，这种无后效性说明：要确定过程将来的状态，不需要过程以往的状态，只需知道它此刻的状况即可。 万方数据东北林业大学硕士学位论文定义6．2．1设{x(o，，∈T)为随机过程，E为其状态空间，如果对Vn≥1，V：f110，i,jEE；(2)∑岛=1，VieEjeE由于一定时刻的不同草原退化程度的转移是随机的，因此将这种转移的可能性用概率来描述，就是状态转移概率矩阵。数学模型为P=其中：九为草原退化种类数，阢，为f类草原转化为，类草原时的概率。则根据马尔柯夫预测模型和对应的条件概率，将系统的t+l时刻的状态向量p(t+1)可以根据时刻t的状态向量p(f)和转移概率pi来确定pO+1)=p(t)xP(6—7)6．2．2研究概况及方法呼伦贝尔草原拥有1000万公顷的草原面积，约占内蒙古草原总面积的11．54％；可利用草场面积约833．33万公顷，约占内蒙古可利用草场面积的13％，是中国天然草原植被最好的地区。随着全球性气候异常和不合理开发及人类活动的影响，导致不同程度的天然草原的退化。20世纪60年代，呼伦贝尔草原退化、沙化、盐渍化(以下简称“草原三化”)面积占草原总面积的13％，80年代上升到21％，90年代上升到30％，到本世纪初已经到了49％，退化程度急剧上升(图6—6)。20世纪80年代时呼伦贝尔市牧业四旗的草原三化面积之和占总退化程度的69．08％，到2000年已经达到91．09％。可见，呼伦贝尔草原退化现象在四个研究区域中的严重性。一"叶n耽；以 万方数据东北林业大学硕士学位论文图6—6呼伦贝尔草原退化程度Fig6-6Hulunbeirgrasslanddegradationrate马尔柯夫模型在土地利用格局变化方面的研究有着广泛的应用。李素英、李晓兵等【59】，仝川、郝敦元【601对内蒙古锡林锡林郭勒盟有关草地退化的研究，闫金凤、陈曦等‘611在三工河流域土地转移分析，以及陈贵廷、吕世海等【62】在呼伦贝尔地区的水土流失的变化等研究的课题，基本都利用马尔柯夫模型进行深入的研究，并得出了比较理想的结论，由此可见，马尔柯夫分析法的广泛应用。本节以我国北方草原的代表，呼伦贝尔草原为研究对象，借助作者提出的内蒙古草原退化转移率【631，结合呼伦贝尔草原退化数据进行计算，在特定区域开展针对性的预测未来呼伦贝尔草原退化程度。研究结果，可为当地草地资源、生态气候研究者提供决策依据。6．2．3计算结果本节利用马尔科夫过程，根据内蒙古草原2000年到2010年草原退化转移率162J表6—8，从一个状态到另一个状态的平均转化率记为草地退化的转移概率【5剐，并根据呼伦贝草原2000年草原状态p(2000)作为初始状态向量，利用模型(6—7)，预测出2020年和2030年呼伦贝尔草原退化格局比例。表6-82000-2010年内蒙古“草原三化”转移概率Table6-82000—2010InnerMongoliagrasslandthreetransfetingrate退化未退化0．5090．2310．0860．0090．0720．0300．0290．0120．0090．0070．004轻度0．2120．4140．2150．0240．0250．0340．0390．0120．Oll0．0120．003 万方数据从表6-10可见，到2020年和2030年呼伦贝尔草原的未退化比例有明显的下降趋势，轻度退化和中度退化有微弱增长趋势，重度退化程度有所好转；未沙化比例增长到5．38％，轻度沙化和中度沙化比例有小幅度提升，达到5．9％左右，重度沙化达到2．83％；呼伦贝尔草原盐渍化变化不大。表6—92010—2030年呼伦贝尔草原三化占总面积比例％Table6—92010--2030tlleproportionofHulunbeirgraslandthreetransfering57．7321．8410．512．260．0021．181．100．701．852．150．6736．6427．7814．521．875．233．994．201．8l1．491．640．8429．9428．016．022．055．385．9l5．922．831．481．620．856-2．4讨论与分析(1)本节主要在过去对草原退化的研究基础上，对呼伦贝尔草原退化程度进行了分析和预测，有关数据的统计分析可发现，呼伦贝尔草原的退化程度由20世纪60年代的13％已经上升到本世纪初的49％，说明，有近一半的草原存在不同程度的退化现象。(2)在以往对草原退化研究的基础上，进一步对特定区域分析预测未来草原的退化程度，结果发现，2020年和2030年时候如果不采取有效措施保护草原生态的话呼伦贝尔草原未退化程度将缩小到36．64％和29．94％，轻度退化和中度退化程度有所上升的趋势，重度退化草原变化不明显；未沙化草原面积有微弱的上升趋势，轻度沙化、中度沙化和重度沙化率有小幅度增加趋势；轻度盐渍化和重度盐渍化变化不大，而中度盐渍化有微弱缓解趋势。(3)重度退化草原的利用价值逐渐减小，而人们对未退化草原的开发利用率会逐渐O0O删年抛年撇年 万方数据东北林业大学硕士学位论文增大，因此有关部门应采取相关措施保护草原生态是非常有必要的。(4)呼伦贝尔草原是内蒙古草原的重要组成部分，所占比例也是最大的一个子集，但是由于数据的可得性，本研究中将马尔柯夫模型的转移率用内蒙古草原退化转移概率呻31来计算分析，这将对预测结果带来一定的误差，今后需要更加深入研究和探讨呼伦贝尔草原生态环境问题。 万方数据结论本课题通过对影响呼伦贝尔草原退化的主要因素进行统计分析和研究，得出以下结论：(1)根据呼伦贝尔市自然环境气候特点和行政区划，将呼伦贝尔草原分为四个研究区域：鄂温克草原、陈巴尔虎草原、新左旗草原和新右旗草原。通过分析，不同研究区域的影响草原退化的因子存在较大差异，尤其人为因素的差异较大，所以适合划分区域来讨论。(2)对四个研究区域1970年至2005年草原气象数据和退化数据的统计，选取年降水量、年均气温等13种气候因素，并与主要样本年度草原退化程度进行相关分析，结果表明：草原退化与年均水汽压、年蒸发量、年均地面温度、年均气温、极端最高气温、年最大积雪深度等主要气候因素呈正相关关系，其中，年均地面温度对四个研究区域草原退化程度的影响较大，与鄂温克草原、陈巴尔虎草原、新左旗草原、新右旗草原的相关性分别达到0．813、0．652、0．870、0．550。说明气温因素是呼伦贝尔草原退化的主要自然因素之一，随着全球变暖的响应草原退化现象更加严重；而年降水量、年均相对湿度、年均风速、年日照时数、年均最大风速等气候因素对研究区草原退化呈负相关影响，其中年均风速对研究区草原退化程度的影响较大，其相关系数分别达一0．732、一0．740、一0．779、一0．402。(3)通过分析四个研究区域主要人为因素对草原退化程度的影响的结果表明，人口、牲畜总数以及反映社会经济发展的主要因素的工农业总产值和交通运输行业的发展均与草原退化程度呈正相关关系。其中，人口、牲畜总数、客运量以及货运量等因素的相关性较大，相关系数基本都在0．300以上。(4)在草原退化的主要自然因素和人为因素的相关分析的基础上，利用1985年至2010年影响呼伦贝尔草原退化的主要自然因素和人为因素的23个指标，进行主成分分析，得到了影响呼伦贝尔草原退化的主要因子的综合评价指标。从综合指标因子的贡献率来看，影响呼伦贝尔草原退化的主要因子为反映人为活动的综合指标，其贡献率达到64．16％，远大于其他指标的贡献率。说明，如今不合理、不科学的草原工业开发、交通运输行业以及人口增长，过度放牧等因素是当今呼伦贝尔草原退化的主要原因。(5)通过1970．2005年草原气象数据，利用主成分分析法和多元回归理论建立了呼伦贝尔草原降水量的预测模型，模型通过检验，该模型根据当月的气象数据来预测下一个月的降水量，因此当地有关部门可以根据降水程度进行相关决策。最后，利用马尔柯夫模型预测分析了未来呼伦贝尔草原退化程度，分析结果表明，如果保持当前状况到2020年和2030年时候呼伦贝尔草原退化程度持续上升的趋势，未退化草原面积将达到29．94％，轻度和中度退化比例也有小幅度上升，重度退化比例有微弱缓解趋势。不足：本课题使用的数据是呼伦贝尔草原1970．2010年的有关自然因素和人为因素 万方数据东北林业大学硕士学位论文的统计数据，由于草原退化面积数据的统计资料非常有限，而采用了一些有关文献资料的数据，因此在分析时候的误差较大，对变量的选取以及建立模型带来很大的困难。今后将在该研究的基础上更加深入草原生态的定量分析的研究上，同时也要改进方法，用不同的方法进行分析和研究草原退化等生态问题。 万方数据参考文献【l】许志信，白永飞．草原退化与气候变化[J]．国外畜牧学一草原与牧草，1997，3：16—18[2]侯向阳，尹燕亭等．中国草原适应性管理研究现状与展望[J]．草业学报，201l，20(2)：262—269[3]王关区．我国草原退化加剧的深层次原因探析[J]．内蒙古社会科学，2006，27(4)：卜5[4】刘及东．基于气候产草量模型与遥感产草量模型的草地退化研究一以内蒙古鄂温克族自治旗为例[D]．内蒙古农业大学，2010[5】马瑞芳．内蒙古草原区近50年气候变化及其对草地生产力的影响[D]．中国农业科学院，2007[6】NElLEWEST．TheoreticalUnderpinningsofRangelandMonitoring[J]．AridLandResearchandManagement，2003，17：333-346[7】SuYZ，ZhaoHL．Influencesofgrazingandexclosureoncarbonsequestrationindegradedsandygrassland，InnerMongolia，NorthChina[J]．ChineseJournalofEnvironmentalScience，2003，24(4)：23—28[8】BaiYF"HanXGWuJGetal，EcosystemstabilityandcompensatoryeffectsintheInnerMongoliagrassland，NaturePublishingGroup，2004，431：181—184[9】曹鑫，辜智慧等．基于遥感的草原退化人为因素影响趋势分析[J]．植物生态学报，2006，30(2)：268—277[10】李政海，鲍雅静等．锡林郭勒草原荒漠化状况及原因分析[J]．生态环境，2008，17(6)：2312-2318[11】周云轩，付哲等．吉林省西部土壤沙化、盐碱化和草原退化演变的时空过程研究[J]．吉林大学学报(地球科学版)，2003，33(3)：348-353[12]t云霞．内蒙古草地资源退化及影响因素的实证研究[D]．内蒙古农业大学，2010[13]CihlarJ．Landcovermappingoflargeareasfromsatellites：statusandresearchpriorities[J】．InternationalJournalofRemoteSensing，2000，21(6，7)：1093一lll4【14]RuimyA，SougierB．Methodologyfortheestimationofterrestrialnetprimaryproductivityfromremotelysenseddata[J]．JournalofGeophysicalResearch，1994，99：5263-5283[15]珊丹，刘艳萍等．影响草原生态环境容量主要因子的主成分分析[J]．安徽农业科学，2012，40(11)：6731—6734[16】李月芬．吉林西部草原生态环境评价及其专家系统研究[D]．吉林大学，2004[17]史长光．川西北退化、沙化草原植被恢复效果研究[D]．四)JllJ币范大学，2010【18】程积民，程杰等．黄土高原草地植被碳密度的空间分布特征[J]．生态学报，2012，32(1)：226—234[19】陈晓逑，王恒．1982—2003年内蒙古植被带和植被覆盖度的时空变化[J]．地理学报， 万方数据东北林业大学硕士学位论文2009，64(1)：84—94[20]蔡晓布，张永青等．不同退化程度高寒草原土壤肥力变化特征[J]．生态学报，2008，28(3)：1034-1042[21]许志信，李永强，草地退化对水土流失的影响[J]．干旱区资源与环境，2003，17(1)：65-68【22]苗百岭，梁存柱等．植被退化对典型草原地表径流的影响[J]．水土保持学报，2008，22(2)：10-14[23]Self-DavisML，MooreJrPA，DanielTC，eta1．Foragespeciesandcanopycovereffectsonrunofffromsmallplots[J】．JournalofSoilandWaterConservation，2003，6：349—359【24]RichardL，GranilloAB．SoilprotectionbynaturalvegetationonclearcutforestlandinArkansas【J】．JournalofSoilandWaterConservation，1985，40(4)：379—382[25]杉11媛普，吕世华等．黄河源区草地退化对局地气候环境影响的数值模拟[J]．高原气象，2009，28(2)：327—333[26]李瑜琴，赵景波．过度放牧对生态环境的影响与控制对策[J]．中国沙漠，2005，25(3)：404-407【27]ZhaoP"PengSL，ZhangJW．Restorationecology—Aneffectivewaytorestorebiodiversityofdegradedecosystems[J]．Chin．J．Ecol，2000，19(1)：53-58【28]赵秀洁．呼伦贝尔市生态环境规划研究[D]东北林业大学，2008[29]DongZhi—baoet．a1．晰nderosioninaridandsemiaridChina：anOverview[J]．JournalofSoilandWaterConservation，2000，55：439．444．[30]BaoW-K，ChenQ-H．Thedegradedprocessesandfeaturesofecosystem[J]．ChinJEcol，1999，18(2)：36-42【31]陈秋红，周尧治．近50年来呼伦贝尔草原沙漠化主要影响因素的定量分析[J]．中国人口·资源与环境，2008，18(5)：200-202【32]卢满意．锡林郭勒草原退化影响因素分析及可持续利用对策研究[D]．内蒙古农业大学，2012[33]AlwardRD，DetlingJK，MilchunasDGGrasslandvegetationschangesandnocturnalglobalwarming[J】．Science，1999，283：229—231[34]WigleyTML，RaperSCB．Interpretationofhighprojectionsforglobal-meanwarming【J】．Science，2001，293：451—454[35]张戈丽，徐兴良等．近30年来呼伦贝尔地区草地植被变化对气候变化的响应[J]．地理学报，2011，66(1)：47—58【36]WalkerBH，StaffenWL，CanadellJ，eta1．Theterrestrialbiosphereandglobalchange[M]．England，Cambridge：CambridgeUniversityPress，1999[37]XuJ．ThewaterfluxesoftheYellowRivertotheSeainthepast50years，inresponsetoclimatechangeandhumanactivities【J]．EnvironmentalManagement，2005，35(5)：620—631．．46．． 万方数据参考文献[38]XiaXA，ChenHB，WangPC．ValidationofMODISaerosolretrievalsandevaluationofpotentialcloudcontaminationinEastAsia[J]．JEnvironSci2004，16(5)：832—837[39]韩广，张桂芳．30多年来呼伦贝尔草原沙漠化的演变特点及防治对策研究[J]．中国沙漠，1998，18(3)：221—225[40]赵慧颖．呼伦贝尔草原沙化退化成因分析及防治对策[J]．草业科学，2007，24(6)：9-12【41]郑晓翱，赵家明等．呼伦贝尔草原生物量变化及其与环境因子的关系[J]．生态学杂志，2007，26(4)：533—538[42]郑晓翱，王瑞东等．呼伦贝尔草原不同草地利用方式下生物多样性与生物量的关系[J]．生态学报，2008，28(11)：5393—5395[43]郑晓翱，靳甜甜等．呼伦贝尔草原物种多样性与生物量、环境因子的关系[J]．中国草地学报，2008，30(6)：74—76[44】刘东霞，卢欣石．呼伦贝尔草原生态环境脆弱性评价[J]．中国农业大学学报，2008，13(5)：48-54[45]罗振堂．影响天然牧草产量气候因素的多元积分回归分析[J]．甘肃畜牧兽医，2009，6(209)：1-4[46】王瑞杰，覃志豪等．呼伦贝尔草原产草量及载畜平衡研究[J]．东北大学学报(自然科学版)，2011，32(12)：1782-1785[47]牛建明，李博．鄂尔多斯高原植被与生态因子的多元分析[J]．生态学报1992，12(2)：105-107[48]DyksterhuisEJ．Cond“ionandmanagementofrangelandbasedonquantitativeecology【J】．JournalofRangeManagement，1949，2：104—105【49]WangT，ZhuZD，WuW．SandydesertificationinthenorthChina[J]．ScienceinChinaSeriesD：EarthSciences，2002，45(Supp．)：23-34．[50]WangTao．LanduseandsandydesertificationintheNorthchina[J】．Joumalofdesertresearch．2000，20(2)：103-107[51]三E世新，杨胜利等．呼伦贝尔草原资源面积变化分析[J]．内蒙古草业，2008，2(1)：49—5l[52]ZhaoHuiying．EcologicaladaptabilityofnaturalpasturetoclimateresourceinnortheastInnerMongolia[J】．AgriculturalResearchintheAridAreas，2006，24(5)：164-169[53]JinHuijun，LiShuxun，ChengGuodong，eta1．Permafrostandclimaticchangeinchina[J】．GlobalandPlanetaryChange，2000，26(4)：387-404[54]YuM，JamsesEE，HowardEE．Regionalanalysisofclimate，primaryproduction，andlivestockdensityinInnerMongolia[J】．EcosystemRestoration，2004，33(5)：1675-1680【55】SQian，YFu，FFPan．ClimatechangetendencyandgrasslandvegetationresponseduringthegrowthseasoninThree—RiverSourceRegion[J]．ScienceChinaEarthSciences，2010，53(10)：】506．1512．．47．． 万方数据东北林业大学硕士学位论文【561吴建国，吕佳佳．气候变化对我国干旱区分布及其范围的潜在影响[J]．环境科学研究，2009，22(2)：199-201【57]尹东，王长根等．中国北方牧区牧草气候资源评价模型[J]．自然资源学报，2002，17(4)：494-498[58]张戈丽，徐兴良等．近30年呼伦贝尔地区草地植被变化对气候变化的响应[J]．地理学报，201l，66(1)：47-56[59]李素英，李晓兵，王丹丹．基于马尔柯夫模型的内蒙古锡林浩特典型草原退化格局预测[J]．生态学杂志，2007，26(1)：78-82[60]仝川，郝敦元，高霞等．利用马尔柯夫过程预测锡林河流域草原退化格局的变化[J]．自然资源学报，2002，17(4)：488—492【61]闰金风，陈曦，方晖．三工河流域土地转移空间分析[J]．干旱区资源与环境，2003，17(5)：98-101【62]陈贵廷，吕世海，吴新宏．呼伦贝尔森林草原区水土流失动态变化[J]．草地学报，2009，17(5)：608—613[63]：；(1J爱军，王保林，陈喜梅等．基于马尔柯夫模型的草原退化动态时空特征研究[J]．草业学报，2012，21(5)：229—235【64]潘学清．中国呼伦贝尔草地[M]．长春：吉林科学技术出版社，1992【65]于秀林，任雪松．多元统计分析[M]．北京：中国统计出版社，1999[66]徐克学．生物数学[M]．北京：科学出版社，1999[67]张金屯．数量生态学[M]．北京：科学出版社，2003[68]张波，商豪．随机过程[M]．北京：国防工业出版社，2005 万方数据攻读学位期间发表的学术论文[1]呼伦贝尔草原降水量预测模型的研究，哈尔滨师范大学自然科学学报2014，30(2) 万方数据致谢本课题的选题、构思到最终定稿都是在导师曲智林教授的悉心指导下完成的，在三年的学习过程中，导师渊博的知识、严谨的治学态度、高尚的师德，使我不仅得到学术上的进步，更得到了无价的人生精神财富。在此谨向恩师表示诚挚的感谢和崇高的敬意!感谢呼伦贝尔市气象局王晓光工程师、周铁桩工程师，呼伦贝尔市统计局、草原站、国土局有关领导给予的帮助，感谢理学院老师和同窗们关心和支持，感谢所有帮助过我的人们!感谢我的爱人小花女士在我学习期间对我的支持。由于本人水平有限，文中不免有一些错误和疏漏，恳请专家批评指正。 万方数据独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得壅兰垦盎些盘当L或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：管彳耖签字日期：小’中年6月J6日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解壅兰堡签些盘堂有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权壅兰垦鲞些盘堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文作者签名：栅签字日期：扣r忤6月f6日导师签名：签字日期：甲Ⅳ年6月名日学位论文作者毕业后去向：啕彻俘磬融工作单位：。矛锨触电话：J形午7删多‘争z／通讯地址：。子化祝筇雾平；移鸯芸目阡毵邮编：I)五ftn)罗